کتاب کدنویسی با ChatGPT و سایر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها): راهنمایی برای کدنویسی مؤثر،
              اشکال‌زدایی و توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی – ویرایش اول اثر Dr. Vincent Austin Hall

عنوان:

Coding with ChatGPT and Other LLMs

نویسنده:

Dr. Vincent Austin Hall

انتشارات:

Packt Publishing

نسخه:

pdf

حجم:

7.1MB

دانلود

معرفی کتاب: "کدنویسی با ChatGPT و سایر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها): راهنمایی برای کدنویسی مؤثر، اشکال‌زدایی و توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی – ویرایش اول "

همگام شدن با انقلاب هوش مصنوعی و کاربرد آن در برنامه‌نویسی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، اما با راهنمایی دکتر وینسنت هال — کارشناس برجسته‌ی هوش مصنوعی — این کتاب به برنامه‌نویسان کمک می‌کند تا سریعاً بهترین شیوه‌ها را فرا بگیرند و در این حوزه به‌روز بمانند.

در این کتاب می‌آموزید که چگونه از مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT و Bard برای تولید کدی کارآمد، قابل‌توضیح و قابل‌اشتراک‌گذاری استفاده کنید. تکنیک‌هایی مانند بازآرایی (refactoring)، اشکال‌زدایی (debugging) و بهینه‌سازی (optimization) نیز آموزش داده می‌شوند.

تمرکز اصلی کتاب روی استفاده از LLMها در محیط‌های توسعه (IDE) است و راهکارهایی برای جلوگیری از مشکلاتی مانند سوگیری و کدهای مبهم ارائه می‌دهد. همچنین جنبه‌های اخلاقی، حقوقی و شغلی این فناوری‌ها نیز بررسی می‌شود.

در پایان این کتاب:

  • برای نوآوری‌های آینده در توسعه نرم‌افزار مبتنی بر هوش مصنوعی آماده خواهید بود.
  • توانایی پیش‌بینی فناوری‌های نوظهور در حوزه LLM را خواهید داشت.
  • می‌توانید ایده‌هایی برای شکل‌دهی به آینده توسعه نرم‌افزار ایجاد کنید.

مناسب برای: برنامه‌نویسان مبتدی تا حرفه‌ای

نویسنده: دکتر وینسنت هال، متخصص هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

فهرست مطالب

  • Coding with ChatGPT and Other LLMs
  • Contributors
  • About the author
  • About the reviewers
  • Preface
  • Part 1: Introduction to LLMs and Their Applications
  • Chapter 1: What is ChatGPT and What are LLMs?
  • Introduction to LLMs
  • Origins of LLMs
  • Early LLMs
  • Exploring modern LLMs
  • How Transformers work
  • A note on the mathematics of LLMs
  • Applications of LLMs
  • Summary
  • Bibliography
  • Chapter 2: Unleashing the Power of LLMs for Coding: A Paradigm Shift
  • Technical requirements
  • Unveiling the advantages of coding with LLMs
  • Planning your LLM-powered coding
  • Getting into LLM-powered coding
  • Making it work for you
  • Summary
  • Chapter 3: Code Refactoring, Debugging, and Optimization: A Practical Guide
  • Technical requirements
  • Dealing with error codes – debugging
  • Refactoring code
  • Documenting code
  • Testing code
  • Virtual software companies
  • Summary
  • Part 2: Be Wary of the Dark Side of LLM-Powered Coding
  • Chapter 4: Demystifying Generated Code for Readability
  • Technical requirements
  • Generating more readable code
  • What makes code hard or easy to read?
  • Summarizing code for understanding
  • Generating documentation
  • Summary
  • Bibliography
  • Chapter 5: Addressing Bias and Ethical Concerns in LLM-Generated Code
  • Technical requirements
  • Understanding bias in LLM-generated code
  • Examining ethical dilemmas – challenges in LLM-enhanced working
  • Detecting bias – tools and strategies
  • Preventing biased code – coding with ethical considerations
  • Summary
  • Bibliography
  • Chapter 6: Navigating the Legal Landscape of LLM-Generated Code
  • Technical requirements
  • Unraveling copyright and intellectual property considerations
  • Addressing liability and responsibility for LLM-generated code
  • Examining legal frameworks governing the use of LLMs in coding
  • Possible future of the regulation of AI-generated code
  • Summary
  • Bibliography
  • Chapter 7: Security Considerations and Measures
  • Technical requirements
  • Understanding the security risks of LLMs
  • Implementing security measures for LLM-powered coding
  • Making the future more secure
  • Summary
  • Bibliography
  • Part 3: Explainability, Shareability, and the Future of LLM-Powered Coding
  • Chapter 8: Limitations of Coding with LLMs
  • Technical requirements
  • Inherent limitations of LLMs
  • Challenges in integrating LLMs into coding workflows
  • Future research directions to address limitations
  • Summary
  • Bibliography
  • Chapter 9: Cultivating Collaboration in LLM-Enhanced Coding
  • Technical requirements
  • Why share LLM-generated code?
  • Best practices for code sharing
  • Knowledge management – capturing and sharing expertise
  • Making the best use of collaborative platforms
  • Summary
  • Bibliography
  • Chapter 10: Expanding the LLM Toolkit for Coders: Beyond LLMs
  • Technical requirements
  • Code completion and generation tools
  • SCA and code review tools
  • Testing and debugging tools
  • Summary
  • Bibliography
  • Part 4: Maximizing Your Potential with LLMs: Beyond the Basics
  • Chapter 11: Helping Others and Maximizing Your Career with LLMs
  • Why Mentor Others in LLM-powered coding?
  • Other Ways to Share Your Expertise and Work
  • Attend, Build, Network
  • New Approaches from LLMs
  • Summary
  • Bibliography
  • Chapter 12: The Future of LLMs in Software Development
  • Technical requirements
  • Emerging trends in LLM technologies
  • Future impacts
  • Coming challenges and opportunities
  • Summary
  • Bibliography
  • Index
  • Other Books You May Enjoy

مشخصات

نام کتاب

Coding with ChatGPT and Other LLMs

نویسنده

Dr. Vincent Austin Hall

انتشارات

Packt Publishing

تاریخ انتشار

2024

ISBN

9781805125051

تعداد صفحات

326

زبان

انگلیسی

فرمت

pdf

حجم

7.1MB

موضوع

AI-assisted programming