Aprendizado de máquina e redes neurais - página 45

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Experimentando o interpretador de código para ChatGPT

Experimentando o interpretador de código para ChatGPT

O interpretador de código para ChatGPT é demonstrado neste vídeo por meio da análise de dados estatísticos de passageiros de tráfego aéreo de data.gov. A ferramenta pode reconhecer e carregar um arquivo CSV em um quadro de dados do pandas, adivinhar cabeçalhos de nomes de colunas e inferir informações sobre as colunas. A ferramenta pode então realizar estatísticas descritivas básicas e criar gráficos de barras simples e gráficos de pizza para visualizar os padrões nos dados. A ferramenta também é testada modificando um gráfico de barras, combinando dados de dois níveis, filtrando voos somente domésticos ou acompanhando as mudanças na contagem de passageiros ao longo do tempo. O criador do vídeo discute o potencial da ferramenta na análise de dados de autoatendimento, mas alerta sobre os perigos potenciais de consequências desconhecidas e o desenvolvimento de superinteligência, enfatizando a importância de regular a tecnologia com proteções e educar-se por meio de canais de alfabetização de dados.

• 00:00:00 Nesta seção do tutorial em vídeo sobre como usar o Code Interpreter, um novo plug-in Alpha para ChatGPT da OpenAI, o demonstrador mostra como usar a ferramenta para analisar dados usando um arquivo CSV de estatísticas de tráfego aéreo de passageiros de data.gov. Eles mostram como carregar o arquivo CSV no ChatGPT e como a ferramenta reconhece o nome do arquivo, importa pandas e carrega os dados em um quadro de dados pandas. O demonstrador também mostra como a ferramenta pode adivinhar os cabeçalhos dos nomes das colunas e inferir informações sobre as colunas apenas observando os próprios dados da coluna, embora isso possa ser suscetível a erros. Por fim, eles mostram como solicitar que o plug-in execute algumas estatísticas descritivas básicas e crie gráficos de barras e de pizza simples para visualizar os padrões nos dados.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o usuário interage com um interpretador de código do ChatGPT e solicita modificações em um gráfico de barras que mostra as 10 principais companhias aéreas em operação por número de passageiros. O interpretador cria com sucesso um gráfico modificado com barras horizontais, cor cinza e rótulos de dados mostrando milhares separados. A precisão do interpretador é então testada comparando os números com um conjunto de dados carregado no tableau, e é considerado correto. O usuário então solicita uma combinação de dois níveis da variável da companhia aérea operacional, e o interpretador novamente modifica os dados com sucesso e produz o resultado correto. O usuário percebe que esse tipo de modificação é comum no workflow de análise, e a facilidade com que o intérprete realiza a tarefa é fascinante.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante tenta diferentes análises usando a ferramenta Code Interpreter for ChatGPT, começando com um comando para filtrar voos somente domésticos para as 10 principais companhias aéreas. A ferramenta é capaz de reconhecer corretamente as variáveis e realizar a filtragem sem instruções explícitas. O palestrante então testa a ferramenta solicitando uma análise de séries temporais mostrando as mudanças na contagem de passageiros ao longo do tempo, e o programa infere e exibe a queda significativa causada pela pandemia do COVID-19. O palestrante está impressionado com a capacidade da ferramenta de criar código Python, modificar gráficos, combinar dados e gerar dados em diferentes formatos, tornando-a uma ferramenta inovadora para inteligência de negócios.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o criador do vídeo discute o potencial do Code Interpreter para ChatGPT, que permite uma rápida análise e visualização de dados com uma abordagem quase conversacional. Embora possa ser propenso a erros, representa um passo inovador para a análise de dados de autoatendimento. No entanto, a tecnologia também é assustadora porque levanta preocupações sobre o potencial desenvolvimento de superinteligência e outras consequências desconhecidas. O criador enfatizou a importância da implementação de guardrails para regulamentar a tecnologia. Por fim, o criador recomenda seguir os canais de alfabetização de dados para se manter atualizado com os novos desenvolvimentos, como o curso ChatGPT Basics.

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Como usar o GitHub Copilot para ciência de dados (Python + VS Code)

Como usar o GitHub Copilot para ciência de dados (Python + VS Code)

O vídeo é um tutorial sobre como usar o GitHub Copilot, uma ferramenta baseada em IA que fornece sugestões de código para projetos de ciência de dados. O palestrante demonstra o uso do Copilot para agrupar dados, criar gráficos e gerar uma função baseada em código repetido. Eles também mostram como usar o GitHub Copilot Labs para melhorar a legibilidade do código e gerar casos de teste, além de incorporar algoritmos personalizados de aprendizado de máquina. O palestrante acredita que o uso de ferramentas como o GitHub Copilot será vital para que os programadores se mantenham relevantes no futuro e sugere dar uma conferida.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante apresenta o GitHub Copilot, uma ferramenta que fornece sugestões de código com IA e explica como ele pode ser usado para ciência de dados. Usando o exemplo de cálculo da classificação média para cada produto em um conjunto de dados, o palestrante demonstra como o GitHub Copilot sugere código para agrupar os dados e criar um gráfico e, em seguida, gera uma função com base no código repetido. O palestrante fornece dicas sobre como começar a usar o GitHub Copilot, incluindo se inscrever para uma avaliação gratuita, instalar a extensão VS Code e usar atalhos para alternar entre sugestões e gerar mais resultados.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante demonstra como usar o GitHub Copilot Labs no VS Code, uma extensão gratuita que pode ser sincronizada com sua conta do GitHub. A extensão fornece um recurso de tradução de idiomas, pincéis para legibilidade de código e geração de teste. O palestrante mostra como usar esses recursos, demonstrando como adicionar comentários, tipos de dados, manipulação de códigos incorretos e correção de bugs usando a opção de pincéis. O palestrante também mostra como você pode usar a opção personalizada para gerar código para um algoritmo de aprendizado de máquina específico, como um regressor SVM. O palestrante observa que o GitHub copilot labs é um recurso experimental do GitHub copilot e que o GitHub copilot-X é o futuro da programação.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute o potencial do GitHub copilot combinado com o GitHub go by Labs. Eles explicam como adicionaram o Support Vector Machine selecionando-o e como o co-piloto do GitHub produz a sintaxe e o código de maneira confiável. O palestrante acredita que este é o futuro da codificação porque com a ajuda da IA os programadores podem se concentrar no pensamento criativo, enquanto a IA cuida da importação de módulos e bibliotecas. Eles incentivam o público a conferir o copiloto do GitHub e sugerem que aprender a trabalhar com essas ferramentas será vital para permanecer relevante em uma década, porque outros programadores seriam muito mais produtivos em comparação.

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Copiloto do GitHub em 7 minutos

Copiloto do GitHub em 7 minutos 👨‍💻🤖🚀

O GitHub Copilot é uma ferramenta de preenchimento automático com inteligência artificial que gera sugestões com base no contexto do código que está sendo escrito, reduzindo assim a quantidade de código escrito e acelerando o desenvolvimento. Também pode gerar código a partir de comentários feitos pelo desenvolvedor, tornando o código mais compreensível até para quem é novo no projeto. O GitHub Copilot também inclui um recurso que permite a alternância de sugestões e gera sugestões adicionais de código para otimizar o desempenho e melhorar a eficiência do código. A transcrição discute os vários pincéis disponíveis no GitHub Copilot, como pincel de limpeza, pincel de etapas de lista, pincel de criação robusta, pincel de código de bloco e pincel de código de documento. Embora reconheça que a ferramenta ainda produz erros, o palestrante incentiva os espectadores a experimentar a avaliação gratuita de dois meses e ver se ela pode ser útil em sua codificação.

• 00:00:00 Nesta seção, são discutidos os benefícios e as limitações do GitHub Copilot, juntamente com exemplos do mundo real de como ele pode ser usado. O recurso de preenchimento automático do Copilot gera sugestões com base no contexto do código que está sendo escrito, reduzindo assim a quantidade de código escrito e acelerando o processo de desenvolvimento. Além disso, o Copilot pode gerar código com base nos comentários feitos pelo desenvolvedor, tornando o código mais compreensível até para quem é novo no projeto. O Copilot também inclui um recurso que permite a alternância de sugestões e outro que gera sugestões adicionais de código para otimizar o desempenho e melhorar a eficiência do código. Por fim, é apresentada a iniciativa GitHub Copilot Labs, que oferece recursos experimentais, como tradução de idiomas, pincéis para casos de uso específicos e geração de testes. Esses recursos, embora experimentais, podem aumentar muito a produtividade e a eficiência quando usados de forma eficaz.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, a transcrição discute os vários pincéis disponíveis no GitHub Copilot. O pincel de limpeza remove variáveis e funções não utilizadas, o pincel de lista de etapas ajuda a criar instruções passo a passo para tarefas, o pincel de criação robusta adiciona tratamento de erros para tornar seu código mais robusto, o pincel de código de bloco ajuda a dividir seu código em partes menores , blocos mais gerenciáveis, e o pincel de código do documento gera comentários e documentação para o seu código. O pincel personalizado é particularmente útil, pois permite que você crie comandos personalizados para partes específicas do código, diretamente no seu editor. No geral, o palestrante faz uma avaliação positiva do GitHub Copilot, mas observa que ainda produz alguns erros. No entanto, o palestrante incentiva os espectadores a experimentar o teste gratuito de dois meses e ver se ele pode ser útil em sua codificação.

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Explicação do GitHub Copilot X | Um grande passo em frente...

Explicação do GitHub Copilot X | Um grande passo em frente...

O vídeo do YouTube "GitHub Copilot X explicado | Um grande passo à frente..." discute o desenvolvimento mais recente do GitHub Copilot, uma ferramenta de IA que gera código para desenvolvedores. A nova versão, GitHub Copilot X, inclui vários recursos, como documentação personalizada, análise de solicitação pull, sugestões de teste automático e texto fantasma para melhores sugestões automáticas. Ele também possui conversas com reconhecimento de bate-papo para ajuda instantânea e conclusão de solicitação de pull com tecnologia AI e respostas de revisão. O vídeo destaca ainda mais os recursos do GitHub Copilot CLI, Voice e Code Brushes, que permitem aos usuários usar sua voz para codificar e modificar o código para torná-lo mais legível. O YouTuber incentiva os desenvolvedores a adotar a IA e se inscrever no GitHub Copilot, que tem um preço razoável de US$ 10 por mês.

• 00:00:00 Nesta seção, Travis discute o GitHub Copilot e seu desenvolvimento mais recente, o GitHub Copilot X. Ele destaca que a Microsoft está dominando o setor de IA este ano com suas várias ferramentas de IA. Em seguida, ele explica como o GitHub Copilot funciona gerando código para desenvolvedores e como ele tem sido muito bem-sucedido em melhorar a produtividade e a satisfação do desenvolvedor com base na pesquisa do GitHub. Travis também observa que o X no GitHub Copilot X representa vários recursos, como documentos, PRs, blocos e CLI. A visão do produto para o GitHub Copilot X é o futuro do desenvolvimento de software baseado em IA e usa o modelo GPT-4 mais preciso e rápido.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, a transcrição resume os vários recursos do GitHub Copilot X, incluindo seu limite de contagem de 25.000 palavras e conversas com reconhecimento de bate-papo que permitem aos desenvolvedores obter ajuda instantânea por meio de uma janela de bate-papo. A ferramenta também oferece documentação personalizada, onde os usuários podem fazer perguntas e receber respostas personalizadas com base na documentação integrada do GitHub, React.js, MDN e Azure. Outro recurso significativo são as solicitações pull, em que a ferramenta analisa o código e cria descrições de RP para os desenvolvedores. Além disso, oferece sugestões de autoteste e texto fantasma para melhores sugestões automáticas. O vídeo destaca como esses novos recursos serão benéficos para a comunidade de desenvolvedores.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, é discutida a capacidade do GitHub Copilot de resolver problemas com IA, onde ele pode sugerir alterações a serem feitas automaticamente para resolver um problema. Outro recurso mencionado é a conclusão, reparo e revisão de respostas de pull request com IA, o que pode ajudar os usuários a entender as alterações em uma pull request com mais facilidade. A CLI do GitHub Copilot também é explicada, onde os usuários podem solicitar assistência sobre como executar determinados comandos no terminal e gerar o comando para eles. Finalmente, o GitHub Copilot Voice and Code Brushes é introduzido, o que permite aos usuários usar sua voz para codificar e adiciona uma caixa de ferramentas para auxiliar os usuários na codificação.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o YouTuber discute o recurso de escovação de código da extensão de código do Visual Studio do GitHub Copilot, que pode modificar o código para torná-lo mais legível, adicionar tipos, corrigir bugs simples, adicionar instruções de depuração e tornar o código mais robusto . Eles também mencionam a extensão do GitHub Copilot Labs para aplicativos experimentais, incluindo geração de teste, explicação de código e tradução de código. Outro recurso são os blocos do GitHub, uma ferramenta interativa para criar documentação rica com tabelas e gráficos. Eles incentivam os desenvolvedores a adotar a IA e se inscrever no GitHub Copilot, que está disponível como um serviço pago com um custo mensal razoável de US$ 10.

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Um guia abrangente para o GitHub Copilot: do iniciante ao especialista | Demonstração do VS Code

Um guia abrangente para o GitHub Copilot: do iniciante ao especialista | Demonstração do VS Code

O vídeo fornece um guia abrangente para o GitHub Copilot e seus recursos. O apresentador mostra como o Copilot pode sugerir código para melhorar a eficiência, ilustra sua capacidade de resolver problemas complexos de codificação e se adaptar a estilos de codificação pessoais e demonstra sua utilidade no aprendizado de novas bibliotecas como SkiaSharp para desenho 2D. Ao destacar os benefícios do Copilot, o apresentador enfatiza que ele não substitui o pensamento crítico e a compreensão do código. No geral, o vídeo é um excelente recurso para iniciantes e especialistas que desejam entender como usar o GitHub Copilot.

• 00:00:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador fornece uma breve introdução ao GitHub Copilot como um assistente de codificação que pode ajudar os programadores a escrever código com mais eficiência e evitar erros típicos. Ele menciona um período de teste gratuito de 60 dias, que os usuários podem usar para testar a ferramenta antes de decidir se a usarão profissionalmente. O vídeo apresentará três demonstrações de complexidade crescente, ilustrando os recursos da ferramenta. O apresentador demonstra a ferramenta mostrando como, ao escrever uma função para testar se um número é primo, o Copilot fornece sugestões úteis com otimizações de desempenho nas quais ele pode não ter pensado. As sugestões do copiloto nem sempre são perfeitas, portanto, às vezes, os comentários podem ajudar a orientar as sugestões. O apresentador continua mostrando como o Copilot pode resolver problemas de programação mais complicados, como ler o conteúdo de um arquivo do disco e calcular o comprimento médio da linha dentro do arquivo.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador demonstra como usar o GitHub Copilot para implementar um recurso que calcula o comprimento médio da linha de um determinado arquivo. Eles mostram como a ferramenta pode sugerir várias maneiras de implementar o recurso e como ele pode ser aproveitado para aprender uma nova biblioteca como SkiaSharp para desenho 2D. Eles enfatizam que, embora o Copilot possa ser útil para sugerir código, não é um substituto para pensar na implementação minuciosamente e entender o que o código está fazendo. O apresentador também observa que o Copilot pode se adaptar ao estilo de codificação do usuário.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante demonstra como o GitHub Copilot pode reconhecer e se adaptar ao estilo pessoal de um codificador e possivelmente evitar erros de codificação. O palestrante também elogia a capacidade do Copilot de gerar código com o mínimo de esforço e pesquisa, como gerar cores ou formas de preenchimento e até entender o "algoritmo do pintor". Além disso, o alto-falante mostra o produto final com cores e círculos sobrepostos, com o Copilot se adaptando a cada iteração do loop com facilidade.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante enfatiza que o melhor da demonstração é que ela não exige nenhum conhecimento prévio da biblioteca SkiaSharp, demonstrando a facilidade de uso do Copilot na hora de escrever código. Eles também mencionam que usam o Copilot todos os dias e o acham particularmente útil ao permitir que a IA adivinhe o que estão fazendo, embora também usem comentários ocasionalmente. O palestrante incentiva os espectadores a curtirem o vídeo, se inscreverem no canal e conferirem outros vídeos e cursos.

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Trabalhando com o GitHub CoPilot

Trabalhando com o GitHub CoPilot

O vídeo discute o desenvolvimento e a funcionalidade do GitHub CoPilot, que é baseado em IA e treinado em repositórios públicos. A ferramenta oferece sugestões e funções para melhorar a produtividade do desenvolvedor e está disponível para pessoas físicas e jurídicas. O CoPilot tem a capacidade de sugerir código com base no contexto do projeto e permite que os usuários desativem o IDS ou desativem a Telemetria. O vídeo discute usos potenciais do CoPilot, incluindo a criação de interfaces de usuário, testes e correção de bugs. Os palestrantes enfatizam a importância de manter práticas de codificação seguras e garantir a qualidade do código. Além disso, eles discutem as limitações técnicas do CoPilot e os próximos recursos, como bate-papo em seu IDE e revisão completa assistida por IA. O vídeo também menciona o uso do CoPilot como assistente ou programador par e recomenda o uso do CoPilot por 60 dias para ajustar e melhorar o estilo de codificação.

Neste vídeo, o palestrante compartilha sua experiência de uso do GitHub CoPilot para escrever código e responder a perguntas comuns sobre a ferramenta. Eles explicam que a ferramenta aprende com o que o usuário está codificando no momento e fornece dicas e sugestões úteis na direção correta. O palestrante também dá exemplos de uso do CoPilot com os serviços cognitivos do Azure e para programação C++ de baixo nível. Eles observam que a ferramenta é atualizada com dados de treinamento mais atualizados e incrementos menores de atualizações para acomodar novas versões de estruturas. O palestrante elogia o CoPilot por sua utilidade em ajudar os desenvolvedores a aprender novas tecnologias e experimentar APIs para extrair dados úteis.

• 00:00:00 Nesta seção, Tanya, engenheira de soluções do GitHub, explica a história e o desenvolvimento do GitHub CoPilot. Ela discute a progressão da IA desde o reconhecimento de imagem até o processamento de linguagem natural, culminando no desenvolvimento do CoPilot. Tanya explica que o principal objetivo do CoPilot era trazer tecnologias emergentes para os desenvolvedores e melhorar a experiência do desenvolvedor no processo de criação de ideias. Ela credita a colaboração entre Open AI e GitHub por meio da Microsoft para a criação da ferramenta. Com o recente lançamento do CoPilot, Tanya o vê se tornando uma marca reconhecida globalmente sob o guarda-chuva da Microsoft.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute a funcionalidade do GitHub Copilot e como ele pode ser usado por indivíduos e empresas. Ele pode ser usado com qualquer controlador de origem e é baseado em IA local que foi treinada em todos os repositórios públicos do GitHub. A ferramenta suporta todos os idiomas, incluindo os menos populares, e fornece sugestões de sucesso com base no contexto do projeto e no que está ao redor do cursor. Ele oferece mais do que apenas completar uma única linha e pode sugerir funções completas. Os indivíduos podem usar o Copilot gratuitamente com uma conta GitHub e cartão de crédito, enquanto as empresas têm recursos adicionais e a capacidade de gerenciar o acesso a ele por meio de políticas e configurações. Privacidade e suporte a proxy VPN também estão disponíveis para empresas.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute os recursos de trabalho com o GitHub CoPilot, como a capacidade de desligar ou ligar o IDS ou o uso do copilot e desativar a telemetria. O palestrante também destaca que, embora o CoPilots gere novas sugestões, o código recebido é construído sobre o modelo, e às vezes pode acontecer que o bloco sugerido seja idêntico a algum código público. No entanto, os usuários têm a opção de configuração para filtrar as sugestões e bloquear sugestões de códigos públicos idênticos. O palestrante também fala sobre o framework espacial que fala sobre a produtividade do desenvolvedor, e eles entrevistaram cerca de 2.000 pessoas que disseram ser mais rápidas com tarefas repetitivas usando o CoPilot. Eles também discutiram as métricas de eficiência e fluxo de produtividade, satisfação e bem-estar do desenvolvedor. Finalmente, eles demonstram como usar o CoPilot em um novo aplicativo.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o usuário demonstra como usar o GitHub CoPilot para escrever código para um site rápido usando a estrutura Express. A ferramenta é capaz de fazer sugestões com base nos comandos dados pelo usuário e é capaz de entender o contexto do aplicativo. O usuário também pode gerar código linha por linha ou usando funções, e o CoPilot proporá formas de consumir a função. Além disso, o usuário mostra como o CoPilot pode entender o contexto de diferentes aplicativos e sugerir dados com base no nome do projeto. No geral, o CoPilot torna mais fácil e rápido para os desenvolvedores escrever código enquanto também aprende com seus padrões de codificação.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute sua experiência usando o GitHub Copilot para gerar código rapidamente em seu projeto pessoal. Eles demonstram como o Copilot é capaz de entender seu código e gerar sugestões com base no contexto de seu projeto. Eles mostram como o Copilot gera blocos de dados para imprimir com base em seu conjunto de dados e até adivinha os códigos que correspondem à próxima etapa. O palestrante observa que o Copilot é capaz de melhorar a produtividade do desenvolvedor interagindo com as ferramentas e o desenvolvedor no contexto do projeto.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante dá exemplos de como o GitHub CoPilot pode aumentar a produtividade em vários casos de uso. Um exemplo é a criação de interfaces de usuário, pois o CoPilot sugere sugestões em linha e automatiza tarefas repetitivas. Outro caso de uso é testar e gerar dados ou esquemas, pois o CoPilot pode gerar grandes quantidades de código rapidamente e melhorar a cobertura do código. Além disso, o palestrante mostra como o CoPilot pode ser usado para corrigir bugs e melhorar a qualidade do código usando sugestões contextuais. Embora o CoPilot ainda seja um plug-in experimental, ele tem o potencial de melhorar muito a produtividade e a eficiência no desenvolvimento de software.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção do vídeo, os palestrantes discutem a importância de manter práticas seguras de codificação ao usar o GitHub CoPilot, enfatizando que o CoPilot existe para auxiliar na codificação, não para substituir o desenvolvedor. Eles observam que, se um desenvolvedor estiver escrevendo código inseguro, o CoPilot pode gerar inadvertidamente mais código inseguro. Para evitar esse problema, o CoPilot adicionou filtros para evitar sugestões de injeções de SQL sem o contexto adequado. Além disso, os desenvolvedores são responsáveis por revisar e testar seu código em busca de vulnerabilidades de segurança. Eles também abordam como o CoPilot se adapta a diferentes versões e estruturas de biblioteca atualizando seus conjuntos de dados de treinamento, mas observe que nem sempre pode sugerir alterações com base em novas práticas se não houver dados suficientes disponíveis.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o vídeo discute a segurança e a confiabilidade das sugestões do GitHub CoPilot, bem como como garantir a qualidade do código. A IA do GitHub CoPilot gera código com base nas informações contidas no banco de dados do GitHub, sem copiar código de nenhum outro lugar. Os desenvolvedores são responsáveis por testar e garantir a segurança do código gerado pelo CoPilot. Além disso, o vídeo explica como o controle de qualidade é mantido por meio de votação e classificação em recursos como o Stack Overflow. Por fim, o vídeo aborda as preocupações sobre a capacidade do CoPilot de manter o contexto para conversas prolongadas, atualmente limitadas a cerca de dois a quatro mil tokens.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção do vídeo, os palestrantes discutem as limitações técnicas do GitHub CoPilot e como ele reenvia dados para cada consulta. Eles também falam sobre o recurso de contexto em evolução que ajuda a acompanhar onde o usuário está digitando. Eles respondem a uma pergunta do usuário sobre se o CoPilot pode ser usado para alterações em massa no código e para encontrar problemas existentes. Eles mencionam vários recursos futuros, incluindo um bate-papo em seu IDE e uma revisão completa assistida por IA. Eles também discutem o recém-anunciado GitHub Copilot for Teams.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante menciona que existem muitas funções disponíveis no GitHub Copilot para testes e tratamento de erros. A prévia técnica que começou em novembro de 2021 teve um milhão de usuários. O palestrante também diz que usar o código gerado pelo Copilot pode ser uma ferramenta de aprendizado, pois os desenvolvedores podem verificar se estão usando código e frameworks corretamente e se estão escrevendo o código da maneira certa. O palestrante recomenda experimentar o Copilot por 60 dias e ajustar o estilo de codificação de acordo com as sugestões fornecidas. Além disso, o palestrante recomenda fazer uma pesquisa no Google pelo fluxo de trabalho Stack Overflow para tentar entender o que o código está fazendo e adicionar informações básicas de log e depuração para fins de solução de problemas.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, os palestrantes discutem como o GitHub CoPilot pode ser usado para ajudar nas revisões de relações públicas, fornecendo contexto da lógica de negócios envolvida. Eles fornecem um exemplo de criação de uma nova tabela e inserção de dados usando SQL e mostram como o CoPilot pode usar o contexto de uma empresa para gerar sugestões para revisões de código. Eles também abordam a importância da sintaxe e do estilo ao comparar o código com o restante da base de código. Os palestrantes mencionam que, embora o CoPilot nem sempre conheça o esquema de um banco de dados, ele pode ser útil em muitos casos.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante discute como o GitHub CoPilot pode ser usado como assistente ou programador par ao desenvolver código. Ele pode fornecer assistência sugerindo o próximo bloco de código que precisa ser escrito com base no contexto do projeto. Embora possa não ser capaz de entender totalmente a lógica de negócios e os requisitos por trás de um projeto, ele ainda pode fornecer sugestões úteis. O palestrante também menciona outras ferramentas e extensões que os usuários podem experimentar para testar novos recursos e fornecer feedback.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, o palestrante pergunta o quão escalável é o modelo de retreinamento do GitHub Copilot. Eles explicam que não é um processo tranquilo retreinar o modelo e que não há um ritmo fixo para isso. O modelo é atualizado com dados de treinamento mais atualizados, bem como incrementos menores de atualizações para acomodar novas versões de estruturas. O palestrante compartilha outro caso de uso envolvendo a criação de um novo recurso muito rapidamente usando o Copilot para gerar sugestões de código. Eles criaram uma função simples para salvar uma imagem como captura de tela em alguns minutos, que validaram como ponto de partida para a construção de um novo recurso.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, o palestrante compartilha sua experiência de uso do GitHub Copilot com os serviços cognitivos do Azure, especificamente a ferramenta de reconhecimento de formulários, para extrair texto de uma imagem. Eles puderam usar o Copilot para escrever o código da API e testar sua funcionalidade. O palestrante também compartilha um exemplo de uso do Copilot para facilitar a programação C++ de baixo nível. Embora o Copilot não tenha resolvido o problema diretamente, ele forneceu dicas e sugestões úteis na direção correta. No geral, o palestrante elogia o Copilot por sua utilidade em ajudar os desenvolvedores a aprender novas tecnologias e experimentar APIs para extrair dados úteis.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, o palestrante aborda algumas questões comuns sobre o uso do GitHub CoPilot. Eles explicam que a ferramenta aprende com o que o usuário está codificando no momento e só tem contexto dentro do espaço de trabalho ou projeto atual. Mesmo que o usuário mude de projeto, o CoPilot não terá contexto para o novo projeto até que ele comece a codificá-lo. O palestrante também observa que desativar a telemetria apenas impedirá que os dados de sugestão sejam enviados ao servidor para uso posterior, mas não afetará o contexto local. Para usuários corporativos, o CoPilot pode ser acessado por meio de uma equipe/grupo no GitHub, e o acesso ao serviço pode ser gerenciado no nível superior com diferentes políticas para bloquear ou descarregar recursos. Por fim, o palestrante oferece algum tempo para discussão adicional e agradece aos participantes por participarem.

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Copiloto do GitHub - Primeiro olhar

Copiloto do GitHub - Primeiro olhar

O GitHub Copilot é uma extensão do Chrome que ajuda os desenvolvedores a gerenciar suas listas de tarefas, sincronizando as alterações na nuvem e fornecendo feedback ao vivo sobre o progresso. O vídeo apresenta o GitHub Copilot, um novo recurso do GitHub que automatiza tarefas comuns para desenvolvedores. O recurso é baseado no React, uma linguagem de programação popular. O vídeo mostra como criar uma linha no sumário, criar uma linha de índice e enviar o html do índice para o público. O vídeo também mostra como alterar o conteúdo do sumário e como criar um componente de reação para manipular o estado.

• 00:00:00 O GitHub Copilot é um sistema de IA baseado em códice que ajuda os desenvolvedores sugerindo soluções para trechos de código. Está disponível como teste gratuito e pode ser usado para criar funções e dados.
  
  
• 00:05:00 Neste vídeo, o GitHub Copilot é apresentado e demonstrado. O programa permite que os usuários criem matrizes, objetos e funções e classifiquem e filtrem dados. O vídeo mostra como usar uma API de terceiros com o GitHub Copilot.
  
  
• 00:10:00 GitHub Copilot é uma extensão do Chrome que ajuda os desenvolvedores a gerenciar suas listas de tarefas, sincronizando as alterações com a nuvem e fornecendo feedback ao vivo sobre o progresso.
  
  
• 00:15:00 O vídeo apresenta o GitHub Copilot, um novo recurso do GitHub que automatiza tarefas comuns para desenvolvedores. O recurso é baseado no React, uma linguagem de programação popular. O vídeo mostra como criar uma linha no sumário, criar uma linha de índice e enviar o html do índice para o público. O vídeo também mostra como alterar o conteúdo do sumário e como criar um componente de reação para manipular o estado.

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GitHub Copilot X testado com cenários REAIS

GitHub Copilot X testado com cenários REAIS

O vídeo do YouTube discute o potencial do Copilot X, uma ferramenta que pode mudar fundamentalmente a forma como o software é escrito, ajudando os desenvolvedores a criar aplicativos do zero, entender o código existente e refatorá-lo. O vídeo demonstra como o Copilot Chat pode auxiliar na navegação e compreensão do código e explicar a sintaxe e a gramática das linguagens de programação. No entanto, os prompts da ferramenta nem sempre são precisos o suficiente e precisam de mais contexto para entender algumas bases de código completamente. Apesar disso, a ferramenta se mostra promissora em auxiliar na refatoração e modificação do código existente. No geral, o palestrante está impressionado com a precisão e utilidade do Copilot na navegação e compreensão do código e acredita que isso mudará a forma como o software é escrito.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante discute o Copilot X, uma nova versão do Copilot que atraiu muita atenção devido ao seu potencial de mudar fundamentalmente a forma como o software é escrito. Eles explicam que demonstrarão os recursos do Copilot X testando sua capacidade de ajudar a criar um aplicativo do zero, entender o código existente e refatorar o código. O palestrante tenta criar uma extensão CLI do GitHub usando Go, contando com o Copilot Chat para guiá-los durante o processo. O Copilot Chat fornece prompts e sugestões úteis, orientando o palestrante a usar pacotes pré-existentes para criar a extensão, em vez de começar do zero. O palestrante está impressionado com as capacidades do Copilot X e observa que ele tem potencial para introduzir uma mudança de paradigma na indústria.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, um desenvolvedor de software usa uma ferramenta chamada Copilot para tentar construir um pacote Go. No entanto, a ferramenta sugere a instalação de pacotes de autores desconhecidos, que podem ser um vetor de ataque se usados por agentes mal-intencionados. O desenvolvedor tenta usar o bate-papo do Copilot para esclarecer o que está acontecendo, mas os prompts não são precisos o suficiente. Esta é uma evidência clara de que esses tipos de ferramentas não estão prontos para substituir totalmente os desenvolvedores, mas podem ser úteis para começar a construir algo. O desenvolvedor percebe que há maneiras melhores de aproveitar a API do GitHub com CLIs que têm pacotes publicados, que lidam com paginação, limites de taxa de API e tabulação.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo do YouTube discute um experimento para usar o Copilot X para entender uma base de código existente sobre a qual eles não têm nenhum conhecimento prévio. Eles usam um repositório de algoritmos do Twitter de código aberto para ver se o Copilot pode ajudá-los a entender a base de código. Embora o YouTuber não tenha certeza de que o Copilot possa analisar a estrutura da pasta, eles pedem que ele descreva o que o código está fazendo. Copilot responde definindo um objeto chamado home mix alert config com alguns objetos aninhados e um método, mas o YouTuber observa que eles precisam de mais contexto. Eles então fazem perguntas mais específicas ao Copilot sobre a aula e o método e aprendem coisas novas sobre a linguagem Scala. No entanto, eles concluem que o Copilot precisa de mais contexto e apenas ler o código às vezes é mais útil.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, a transcrição discute o potencial do Copilot Chat, que pode explicar a sintaxe e a gramática das linguagens de programação e oferecer feedback valioso sobre elementos personalizados definidos em uma base de código. A transcrição destaca a utilidade do Copilot Chat para programadores iniciantes ou não familiarizados com um idioma específico, pois ele pode distinguir entre os recursos do idioma e os elementos personalizados, oferecendo uma compreensão mais clara do código. O vídeo também demonstra como o Copilot Chat pode ajudar a entender o arquivo Readme de um projeto, resumindo os principais conceitos e identificando as seções de código relevantes, tornando-o uma poderosa ferramenta de navegação.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute o uso do Copilot para navegar e refatorar uma base de código existente. Eles demonstram como o Copilot pode ajudar a entender uma base de código existente, explicando o código em uma linguagem simples. Eles também mencionam o potencial do Copilot para auxiliar na refatoração do código, mas alertam que há uma curva de aprendizado para usar a ferramenta de forma eficaz. Em seguida, eles usam o Copilot para refatorar um pequeno utilitário escrito em node.js que pesquisa um repositório GitHub no terminal. No geral, o palestrante está impressionado com a precisão e utilidade do Copilot na navegação e compreensão do código.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante demonstra como refatorar o código existente para parar de usar o Axios e usar o Fetch. Ele também apresenta async/await e Node Fetch, explicando que Fetch está disponível nativamente para navegadores modernos, mas não para Node.js. Ele continua explicando que atualizar o tempo de execução do Node junto com alguns ajustes nas chamadas de função fará com que o código funcione perfeitamente. O palestrante expressa entusiasmo pelo GitHub Copilot e acredita que isso mudará a forma como escrevemos software.
  
  

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GitHub Copilot for R - Primeiras impressões

GitHub Copilot for R - Primeiras impressões

O vídeo mostra a experiência de um usuário aprendendo e usando o GitHub Copilot, um programador de pares com IA projetado para sugerir código e escrever funções em tempo real. O usuário tenta habilitar a programação do Copilot for R no Visual Studio Code e explora a possibilidade de usá-lo para economizar tempo em tarefas de interface do usuário. Eles também discutem sua experiência de solução de problemas com o Copilot e a possível disponibilidade e custo do uso do Copilot no RStudio. No geral, o usuário expressa otimismo cauteloso sobre o potencial do Copilot para ajudar nas tarefas de programação R e convida os espectadores a compartilhar suas experiências e recomendações.

• 00:00:00 Nesta seção, o YouTuber tenta um novo formato de criação de um vídeo onde ele aprende algo novo enquanto grava, em vez de escrever e planejar tudo de antemão. Especificamente, ele quer aprender sozinho sobre o GitHub Copilot, um programador de par de IA que usa o modelo de códice aberto de IA para sugerir código e escrever funções inteiras para você em tempo real. Ele se inscreve para a avaliação gratuita de 60 dias e fornece suas preferências, como permitir sugestões que correspondam ao código público e permitir trechos de código para ajudar a melhorar o modelo do GitHub Copilot. Infelizmente, o GitHub Copilot não é compatível com o RStudio, então o YouTuber decide usar o Visual Studio Code. O vídeo mostra como um usuário pode se inscrever no GitHub Copilot e como configurá-lo no VS Code.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute sua experiência usando o GitHub Copilot para programação R no VS Code. Eles percorrem o processo de adicionar as extensões necessárias e habilitar o Copilot para R. Depois de encontrar alguma dificuldade inicial em obter sugestões para preencher, eles tentam gerar sugestões de código com base em comentários e recebem com sucesso uma sugestão do Copilot. No geral, o palestrante parece cautelosamente otimista sobre o potencial do Copilot para ajudar nas tarefas de programação R no futuro.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o usuário testa os recursos do GitHub Copilot na criação de um script R. Eles descobrem que funciona melhor para tarefas tediosas, como criar o lado da interface do usuário de um aplicativo Shiny. O usuário está particularmente impressionado com a capacidade do Copilot de criar rapidamente a interface do usuário e os componentes lógicos do servidor de um aplicativo Shiny simples. Embora não tenham certeza se o código VS poderia iniciar um aplicativo Shiny, eles conseguiram executar o aplicativo inteiro. Eles também exploram a possibilidade de usar o Copilot para economizar tempo em tarefas de interface do usuário, para que possam se concentrar nos aspectos mais complexos de seu trabalho.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante descreve sua experiência de solução de problemas ao usar o GitHub Copilot for R. Eles inicialmente enfrentam problemas ao executar seu código e suspeitam que precisam de uma ferramenta R para Visual Studio. No entanto, eles acabam percebendo que precisam usar a função "executar aplicativo". O palestrante está impressionado com a funcionalidade do GitHub Copilot e aprecia sua capacidade de sugerir código diretamente em seu IDE. Eles expressam interesse em integrá-lo ao RStudio, mas uma discussão sobre um problema do GitHub sugere que há debates filosóficos sobre se essa integração deve ou não acontecer. O palestrante também se depara com um vídeo que converte scripts em funções, que consideram um conceito semelhante ao Copilot.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute a disponibilidade e o custo potencial do GitHub Copilot para R no RStudio. Eles observam que, embora o Copilot não esteja atualmente disponível no RStudio, uma alternativa chamada GPT Studio pode ser usada para adicionar a funcionalidade GPT de bate-papo. O palestrante também observa que o Copilot custa US$ 100 por ano, enquanto o GPT Studio usa um modelo de pagamento conforme o uso baseado em tokens. O palestrante reconhece que a decisão entre essas opções pode depender da preferência pessoal e do uso pretendido e convida os espectadores a compartilhar suas experiências e recomendações.

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David Smith - Copiloto para R

David Smith - Copiloto para R

David Smith discute o uso do copilot para R, um serviço fornecido pelo GitHub que usa IA generativa para sugerir as próximas etapas na codificação, observando o contexto do código que está sendo desenvolvido. Ele fornece uma demonstração do copiloto e detalha como ele funciona, discutindo suas limitações e, ao mesmo tempo, mostrando os benefícios do uso de modelos preditivos de IA para gerar códigos complexos e até mesmo imagens a partir de prompts de texto. Ele também cobre outros tópicos, como como esses modelos são treinados, como eles geram texto, imagens e código e como eles não são inteligentes, mas podem ser usados para extrair informações e criar novos conteúdos. Além disso, ele discute as considerações de licenciamento e uso do Co-Pilot para trabalho comercial.

Ele também discute as limitações do Copilot for R, incluindo a falta de avaliação de R ativo e informações sobre o ambiente de R. Ele explica como modifica o contexto e solicita se receber sugestões incorretas e aborda questões de privacidade relacionadas ao uso do Copilot para código proprietário. Smith também fornece instruções sobre como configurar o código VS para usar o Copilot e discute os próximos recursos, incluindo laboratórios GitHub e uma versão para prompts de shell. A palestra aborda a história do R e as inovações feitas por seus usuários. As respostas do copiloto não são criativas e são um amálgama do que foi treinado, condicionado ao prompt fornecido, portanto, é necessária uma consideração cuidadosa para garantir que um código útil seja gerado.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante dá as boas-vindas a todos no Meetup virtual de programação estatística aberta de fevereiro de 2023 em Nova York e menciona que eles passarão para um formato híbrido assim que puderem encontrar palestrantes e locais para hospedá-los. O palestrante incentiva os participantes a postar vagas de emprego no canal NY hack R slack e fala sobre suas próprias vagas para cientistas de dados, engenheiros de dados e funções de vendas em período parcial e integral. Eles também discutem a pizza que estão comendo e incentivam os participantes a compartilhar de onde estão comprando comida. O palestrante anuncia algumas das próximas conferências e oferece um código de desconto para os participantes, bem como a chance de distribuição de ingressos gratuitos no final do evento.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute as próximas conferências, incluindo Data Council, D4con em Tampa, Mir, Arc e ODSC, e observa que eles tentam fornecer códigos de desconto para esses eventos para seus assinantes de e-mail. Eles também pedem ajuda para encontrar um local na cidade de Nova York para hospedar seu Meetup e encontrar um palestrante para o Meetup de maio. O palestrante incentiva os participantes a se juntarem ao canal NY Hack R Slack para fazer perguntas sobre R, Python, Julia, SQL e outros tópicos e observa que o site do NY Hacker tem 13 anos de palestras e recursos disponíveis para aprendizado.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante se apresenta e fala sobre o uso do copilot para R. Ele explica que o copilot é um serviço fornecido pelo GitHub que usa IA generativa para sugerir os próximos passos na codificação, observando o contexto de o código que está sendo desenvolvido. O palestrante também faz uma demonstração do copiloto e detalha como ele funciona. Ele menciona que o copilot é melhor usado em um ambiente de editor e fornece um link para os usuários começarem a usar o copilot no código do Visual Studio.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, David Smith codifica ao vivo uma análise do conjunto de dados de abóboras usando o copiloto do Github. Ele lê o conjunto de dados e usa o verso Tidy para preparar os dados. O copiloto o ajuda a sugerir o pacote janitor para limpar os nomes das colunas. David então usa a função sample_n para exibir linhas aleatórias do conjunto de dados. Ele cria uma tabela para mostrar o preço alto médio por cor de embalagem e, em seguida, modela uma análise de variação usando a função aov. No entanto, David observa que o copilot pode ser não determinístico, pois às vezes passa a solução para o Knitter para gerar uma tabela bem formatada, mas às vezes não.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, David Smith explica como o copiloto funciona usando modelos generativos de IA, como GPT-3 e Codex. Esses modelos geram sugestões de código a partir de prompts, que são as linhas de código anteriores em um script. O Copilot usa um modelo de IA generativo da mesma maneira para sugerir idiomas de código e funções para análise estatística em R. Esses modelos são construídos usando grandes quantidades de dados de treinamento, e o GPT-3, por exemplo, tem vários bilhões de parâmetros e foi treinado em zettabytes de dados. Esses modelos são ferramentas poderosas que podem gerar códigos complexos e até mesmo imagens a partir de prompts de texto.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, David Smith discute como modelos generativos de IA, como as redes neurais da OpenAI, podem gerar textos, imagens e códigos. Esses modelos são treinados em diferentes tipos de dados, como literatura médica, o que lhes permite gerar conteúdo semelhante ao humano. Embora possam extrair informações e criar novos conteúdos, é importante observar que eles não são inteligentes e não aprendem. Além disso, esses modelos não são confiáveis, pois podem alucinar fatos e fornecer respostas diferentes ao mesmo prompt. Esses modelos apenas fazem previsões com base em seus dados de treinamento e são essencialmente caixas pretas que não contêm todas as informações de seu conjunto de treinamento.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, David Smith discute a IA generativa e suas limitações, enfatizando que ela não entende linguagem, matemática, fatos, boas maneiras, emoção ou ética. No entanto, ele observa que a engenharia imediata pode ser usada para mitigar algumas dessas desvantagens. Ele também menciona que a Microsoft fez parceria com a OpenAI para disponibilizar seus modelos, como o GPT-3, dentro do serviço Azure. O Co-pilot, que utiliza o modelo OpenAI Codex e fornece sugestões de código no Visual Studio, é um exemplo dessa colaboração.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, David Smith demonstra o uso de IA generativa em ação e como interagir com o serviço OpenAI usando código. Ele mostra como configurar manualmente uma interação com a API e define a URL e a carga útil a serem enviadas à API. Além disso, ele compartilha uma função que encapsula o código e a verificação de erros. Ele demonstra como pedir uma piada e aponta alguns problemas potenciais com o modelo de IA por ser uma caixa preta e não ser atualizado em tempo real.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, David Smith demonstra como diferentes modelos de IA geram respostas a prompts. Usando exemplos com Copilot for R e Codex, ele mostra que os modelos são congelados no tempo e não determinísticos, o que significa que o mesmo prompt pode produzir resultados diferentes. Quando solicitado a escrever um limerick, a versão mais recente do GPT-3 é capaz de fazer um bom limerick rimado, enquanto uma versão mais antiga gera um que nem rima. David também explica como os prompts são gerados usando tokens, que são probabilidades de tokens em potencial que a IA pode gerar, e o modelo escolhe entre as poucas probabilidades mais altas de coisas.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, David Smith explica como os tokens são usados pelos modelos GPT para gerar texto humano e demonstra como gerar uma sequência de tokens em R usando o serviço OpenAI. Ele menciona que os programas que utilizam modelos GPT economizam tempo, pensamento dedicado e, finalmente, permitem sessões de codificação mais satisfatórias. Smith também observa que, embora o GitHub Copilot não seja gratuito, o serviço OpenAI é, e ambos podem ser utilizados no Azure.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, David Smith respondeu a perguntas dos telespectadores, incluindo se o Co-pilot poderia ser usado em outros editores além dos quatro apresentados na palestra (infelizmente, não); se ele tentou usar o cachimbo nativo em vez de magrittr, ao que ele admitiu que não, mas especulou que mudar seus hábitos agora pode afetar a utilidade do copiloto; e com que frequência o modelo subjacente do Co-pilot foi atualizado para refletir os desenvolvimentos mais recentes, o que ele disse não ser muito frequente devido ao tempo e dinheiro necessários, mas o ajuste fino foi uma possibilidade deixada para usuários individuais, onde as camadas superiores do modelo pode ser retreinado com um novo Corpus de dados.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, David Smith discute as considerações de licenciamento e uso do Co-Pilot para trabalho comercial. Ele enfatiza que o código gerado pelo Co-Pilot é de propriedade de quem o gerou. Embora o Co-Pilot possa ser útil na geração de modelos de IA, os usuários devem verificar o código gerado e realizar testes de segurança e correção para garantir que seja confiável. David também compartilha sua experiência de uso do Co-Pilot, achando-o bom em revelar idiomas e funções que não conhecia, mas tende a voltar aos dados de treinamento ao tentar criar funções complicadas ou únicas. Além disso, ele discute a possibilidade de comparar o verso do Tidy e o código da tabela de dados gerado pelo Co-Pilot e solicita um pull request para quem estiver interessado.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, David Smith explica as limitações do Copilot para R. Ele observa que o Copilot não faz nenhuma avaliação R ativa e não obtém nenhuma informação sobre o ambiente R. Além disso, o Copilot gera tokens com base no que fez antes, o que significa que pode gerar um absurdo absoluto. Embora esteja fazendo o possível para gerar tokens, é preciso ter cuidado para garantir que o código gerado seja realmente útil. Além disso, David explica que as respostas do Copilot não são criativas e que é realmente uma amálgama do que foi treinado, condicionado ao prompt dado.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, David Smith discute como ele modifica o contexto e avisa se obtém algo que não se parece com o que ele escreve usando o Copilot para R. Ele também fornece informações sobre as implicações de privacidade do uso do Copilot para proprietários código. Embora os trechos de código sejam enviados ao servidor Copilot para geração de prompts, eles são descartados logo após a sessão. David aponta que a Microsoft é sensível a essas preocupações e projetou o Copilot com isso em mente. Além disso, David fornece um link para as perguntas frequentes do GitHub que abordam muitas das questões sobre o licenciamento e a conclusão do código do Copilot.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, David Smith discute como toda a conclusão do código em sua demonstração foi obtida usando o Copilot em vez do intelliSense tradicional. Ele também fornece sua configuração de código VS para usar o Copilot e o R, incluindo instruções sobre como desativar o intelliSense e outros recursos desnecessários. Quando perguntado sobre como o Copilot lida com tarefas complexas de codificação, como depuração ou otimização, ele admite não ter experiência nessa área, mas menciona a utilidade do Copilot na geração de testes para processos de depuração. Ele também observa que a próxima geração de modelos em desenvolvimento para Copilot e GPT-3 está sendo treinada sem conteúdo gerado por IA para evitar loops de feedback problemáticos.
  
  
• 01:15:00 Nesta seção, o palestrante menciona alguns novos recursos do Copilot, incluindo laboratórios GitHub que permitem aos usuários destacar o código e receber uma descrição em inglês do que o código faz. Além disso, haverá uma versão do Copilot para prompts de shell, que sugerirá código ao digitar comandos. A discussão também aborda brevemente os pacotes de tabelas de dados e a história da linguagem R, que foi derivada da linguagem de programação S inventada no Bell Labs por John Chambers em 1974. No geral, a palestra se concentrou na longa história do R e nas várias contribuições e inovações feitas por usuários como o alto-falante.