コード生成AIを使いこなして、
コーディングを効率化させる
ここ数年で自然言語処理技術が急速に進化しました。ChatGPTはその代表例です。 ChatGPTの内部では、GPT という大規模言語モデルが利用されています。GPT のような大規模言語モデルは、文章を生成するだけでなく、コードを生成することもでき、大規模言語モデルをコーディングに利用すると生産性が劇的に向上します。
GPT などの大規模言語モデルを用いて、コーディングを効率的に進めることは、ソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストの必須スキルとなりつつあります。本講座を通じて、コード生成 AI を使いこなすスキルを身につけましょう。
本講座の主な対象者は、業務でコーディングをおこなっているソフトウェアエンジニアやデータサイエンティストです。姉妹講座として、「ビジネスパーソンのための対話型生成AI講座」と「大規模言語モデル（LLM）利活用講座」もありますので、そちらも併せて受講をご検討ください。
講座の特長
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1
代表的なコード生成AIの使い方を学習
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2
コード生成AIを使ったコーディング例を多数紹介
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3
コーディングの実践的演習を複数用意
得られる知識・スキル
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生成 AI を用いたコーディングの全体像を説明できるようになります -
ChatGPTやGitHub Copilot、Colab AI などの代表的なコード生成AIの使い方を習得できます -
コード生成 AI を使いこなすコツや注意点を説明できるようになります
こんな方におすすめ
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効率よくコーディングを進められるようになりたい
データサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア - 新しいプログラミング言語を、生成 AI を利用して効率的に学びたい方
カリキュラム
- 序章
- 第1章：生成 AI を用いたコーディングの全体像
- 第2章：ChatGPT を用いたコーディング
- 第3章：Advanced Data Analysis を用いた分析のためのコーディング
- 第4章：Open Interpreter を用いた分析のためのコーディング
- 第5章：Colab AI を用いたコーディング
- 第6章：Jupyter AI を用いたコーディング
- 第7章：GitHub Copilot を用いたコーディング（Python 編）
- 第8章：GitHub Copilot を用いたコーディング（JavaScript 編）
- 第9章：GitHub Copilot を用いたコーディング（Java 編）
- 第10章：【ワーク】生成 AI を用いたコーディングの実践的演習
- 第11章：ワーク取り組み例の紹介
担当講師
小宮 寛季
スキルアップAI講師。東京電機大学大学院 未来科学研究科 情報メディア学専攻 修了。修士（情報メディア学）。修士課程では、ディープラーニングを用いた特徴抽出技術を応用し、効果音を元に類似効果音を検索するシステムを開発。学生時代は個別指導塾の講師として、小学2年生〜高校3年生の英語・数学・理科（物理）の指導に従事。2021年度ディープラーニング協会G検定・E資格合格者。
講座概要
| 講座名 | プログラマーのためのコード生成AI講座 |
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| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 前提となる知識・スキル |
必須スキル
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| 講座時間 | 動画講義約2.5時間 |
| 料金 | 55,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| チャットの質問期間 | 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間 |
| お申し込み前の確認事項 |
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| 事前準備 | 配布する資料に従って環境構築とアカウント準備をお願いいたします。 |
| PCの動作環境 |
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| 備考 | 本講座では、請求書・見積書の発行対応はできませんので、あらかじめご了承ください。 |