AI生成封面

课程介绍

课程由 IBM 课程团队打造，个人学习下来，课程内容和讲解还是很不错的。目前在 Coursera 上评分 4.5 分，算是比较高的分数。本课程是《面向软件开发人员的生成式人工智能专项课程》第 3 门课程，另外前序 2 门分别是：《生成式人工智能：介绍与应用》和《生成式人工智能：提示工程基础知识》。专项课程也是用 IBM 课程团队打造。

同时提供在线的实验室，可以访问到 IBM watsonx 的平台，能直接在平台上选择不同的模型，输入提示词，获得返回结果。课程中也有很多实践实验室，通过提供在线实验室，真正做到了“做中学”，提供学生的学习兴趣和效果。

实践实验室

课程主要内容

第1单元：

生成式 AI 简介
大语言模型和自然语言处理基本介绍
AI 用于编码
主要演示：使用 AI 生成静态网站

第2单元：软件开发工作流程的 AI 生成及其考虑因素

AI 工具用于 CI/CD 和软件安全中
生成式 AI 帮忙生成测试用例
生成式 AI 融入到软件开发中需求、开发、测试和变更流程中
生成式 AI 用于软件开发注意事项和伦理考虑因素

第3单元：大项目

基于之前的学习到的知识完成 CodeCraftHub 项目。

从课程学到什么

讨论如何使用生成式人工智能模型生成代码片段、脚本和程序
运用生成式人工智能技术进行应用程序设计和架构、错误检测、代码重构和程序优化
使用 Gen AI 驱动的工具和模型（如 ChatGPT、GitHub Copilot、Google Gemini 和 IBM watsonx Code Assistant）开发创新解决方案
解释与使用生成式人工智能编程相关的挑战和伦理考虑因素，以及缓解这些挑战和考虑因素的方案

人工智能引发的思考

从春节开始，因为 DeepSeek 的火热，各大新闻和公众号都在谈生成式 AI，谈 DeepSeek 对学习、工作、娱乐和生活的影响。个人观点：有影响，但是没有到人工智能替代人工的地步，可能 50% 都到不了。更多的媒体和人都是在贩卖焦虑。本课程也提到了生成式 AI 可以在软件开发各个方面能帮助到软件开发工程师，就是相当于目前的“智能”驾驶，还得要司机，只是智能驾驶让司机轻松一点。生成式 AI 也是一样，很多方面其实也是辅助，不能完全替代人，还要我们软件工程师在。目前很多同事反馈，用了代码大模型之后属于：“ AI代码生成 5 分钟，人工调试 3 天”，AI 生成的代码，不好调试。人借助 AI 可以提高效率，生成式 AI 还有很长一段路要走。看一下 2 个例子，平台采用 Adobe Firefly 平台。

1、通过提示词生成图片
提示词：爸爸教小朋友数数，小朋友伸出十个手指配合。

手指不能正常显示
2、通过提示词生成视频
池塘边有一座两层别墅，主人正在院子里面割草，小朋友在院子里面骑自行车，两只小狗正在草地奔跑。