Programowanie - Strona 2 z 24 - StormIT.pl 👽 👾 🤖

Sprawdzamy, czy AI jest rzeczywiście taka inteligentna?

Sztuczna inteligencja (AI) stała się nieodłącznym elementem współczesnej technologii, a wielu programistów, zwłaszcza tych początkujących, zaczyna się zastanawiać, jak efektywnie z nią współpracować. W dzisiejszym artykule przyjrzymy się, jak rozmawiać z AI i jak maksymalnie wykorzystać jej potencjał, niezależnie od poziomu zaawansowania.

Z tego materiału dowiesz się:

Jak skutecznie korzystać ze sztucznej inteligencji w pracy z tekstem, w tym w analizie literackiej?
Jak AI może pomóc w refaktoryzacji i naprawianiu błędów w kodzie?
Jakie są ograniczenia AI w rozwiązywaniu zadań matematycznych i logicznych?
Czy sztuczna inteligencja może podejmować etyczne decyzje i na czym polega jej zdolność do imitowania ludzkich procesów myślowych?
Dlaczego odpowiednie zdefiniowanie kontekstu i roli, w jaką wciela się AI, jest kluczem do uzyskania precyzyjnych wyników?
Jakie są obecne możliwości i ograniczenia AI w codziennej pracy programisty?

Wykorzystane zadania

Analiza literacka.
- Dogłębna analiza „Lalki” Bolesława Prusa.
Odtworzenie stylu danej osoby
- Tworzenie wiersza w stylu Jana Brzechwy o smutnej i niezrozumianej AI.
Pisanie kodu źródłowego.
- Generowanie, debugowanie, analiza, tłumaczenie itp.
Zadania matematyczne.
- Co jest większe: 9.11 czy 9.8?
Zadania logiczne i praca z tekstem
- Ile jest państw z literą „A” na 3 pozycji?
Łamigłówka logiczna.
- Zagadka z imionami dzieci
Przetwarzanie danych i prognozowanie.
- Próba przewidzenia III wojny światowej.
Kwestie moralne i etyczne.
- Problem wagonika. Czy możemy wybrać kogo zabić?

AI i praca z tekstem – jak to działa?

Czy AI rzeczywiście dorównuje ludzkiemu umysłowi? W niektórych zadaniach, jak np. analiza literacka, modele językowe pokazują niezwykłe zdolności. Przykład? Analiza „Lalki” Bolesława Prusa wykonana przez nowoczesne modele, które, jak się okazało, potrafią podać głębokie interpretacje, nawet jeśli kontekst zadania zostanie podany w sposób precyzyjny. Jak więc możemy to wykorzystać jako juniorzy? Wystarczy dobrze określić kontekst. Ważne jest, by jasno komunikować nasze potrzeby. Zdefiniowanie roli, w jakiej ma działać AI, np. „literaturoznawca”, pomoże osiągnąć bardziej precyzyjne wyniki.

Programowanie z AI – co potrafi?

AI świetnie radzi sobie z zadaniami związanymi z kodem. Przykładowo, GitHub może podpowiedzieć nam, że warto użyć danej metody, a nawet zrefaktoryzować kod, proponując zastosowanie konkretnej linijki lub nawet bloku kodu. Co więcej, mimo literówek, które zdarza się popełnić, modele potrafią rozpoznać nasze intencje i naprawić błędy w kodzie. To funkcja, która szczególnie przypadnie do gustu początkującym, którzy nie zawsze są pewni swoich decyzji. AI może również wyjaśnić kod, co jest niezwykle pomocne, gdy dopiero uczymy się nowej technologii.

Rozwiązywanie problemów matematycznych – czy AI to potrafi?

Czy AI potrafi rozwiązywać zadania matematyczne? Cóż, na poziomie podstawowym – tak. Przykład prostego porównania liczb pokazał, że starsze wersje modeli mogą popełniać błędy, np. przy ocenie wielkości liczb dziesiętnych. Jednak nowsze wersje radzą sobie znacznie lepiej, eliminując te problemy. Pamiętajmy jednak, że AI nie jest narzędziem stricte do rozwiązywania zadań matematycznych – to, że czasem sobie z nimi radzi, to bardziej „bonus”.

Logiczne łamigłówki – AI też się uczy

Jednym z ciekawszych wyzwań, które AI próbuje rozwiązać, są zagadki logiczne. Modele językowe, takie jak GPT, mogą radzić sobie z zadaniami polegającymi na znalezieniu schematów w danych, choć nie zawsze robią to bezbłędnie. Przykład zagadki o imionach dzieci pokazał, że AI była w stanie dostrzec część schematu, jednak nie poradziła sobie z całością. Starsze wersje modeli w ogóle nie rozwiązały tej zagadki.

Etyczne dylematy – czy AI może podejmować moralne decyzje?

AI może imitować ludzkie zdolności poznawcze, ale czy to wystarczy, by podjąć trudne, moralne decyzje? W eksperymencie z tzw. „problemem wagonika”, model został poproszony o wybór, czy poświęcić jedną osobę, by uratować pięć innych. AI podjęła decyzję, kierując się zasadami statystycznymi, ale to pokazuje, że ostateczne rozstrzygnięcie zawsze będzie zależeć od kontekstu, jaki AI otrzyma. To my, jako programiści, musimy dostarczyć odpowiednie dane i kontrolować wyniki pracy AI.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja nie jest jeszcze na poziomie, by w pełni zastąpić ludzkie myślenie, ale staje się coraz bardziej zaawansowanym narzędziem, które potrafi znacznie ułatwić pracę programistów. Pamiętajmy jednak, że AI bazuje na statystyce i informacjach, które jej dostarczymy, więc odpowiedzialność za wyniki zawsze spoczywa na nas.

Sztuczna inteligencja to narzędzie, z którego warto korzystać mądrze – szczególnie na początku naszej przygody z programowaniem. Wykorzystując AI jako pomocnika, możemy szybko zdobyć nową wiedzę, rozwiązywać problemy i usprawniać nasz kod.

➡ ZOBACZ 👉: Szkolenia

No comments

NoCode/LowCode. Czy programiści powinni się tym zainteresować?

„NoCode/LowCode. Czy programiści powinni się tym zainteresować?”

Witajcie w 51 odcinku naszego podcastu, Sprawny Programista

W świecie IT, gdzie zmiany następują szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, pojawiają się nowe technologie i podejścia, które mają na celu uproszczenie procesów tworzenia oprogramowania. Wśród nich znajdują się NoCode i LowCode – narzędzia, które zyskują na popularności zarówno wśród programistów, jak i osób niezwiązanych bezpośrednio z technologią. Jak mogą wpłynąć na Twoją karierę jako junior developer? Odpowiedzi na te pytania znajdziesz poniżej.

Z tego materiału dowiesz się:

Czym są platformy NoCode i LowCode i jak działają?
Dlaczego programiści, zwłaszcza juniorzy, powinni zainteresować się NoCode i LowCode?
Jakie są techniczne aspekty i architektura platform NoCode/LowCode?
Jakie zalety i wady mają narzędzia NoCode i LowCode w kontekście tworzenia oprogramowania?
Jak NoCode i LowCode wpływają na rynek pracy w IT oraz na rozwój kariery programistów?
Czy narzędzia NoCode i LowCode mogą zagrozić tradycyjnemu programowaniu?

Wprowadzenie do NoCode/LowCode

NoCode to narzędzia umożliwiające tworzenie aplikacji bez konieczności pisania ani jednej linii kodu. Skierowane są głównie do użytkowników nietechnicznych, którzy chcą szybko stworzyć proste aplikacje lub strony internetowe.

LowCode z kolei to platformy wymagające minimalnej ilości kodu, najczęściej w formie konfiguracji lub prostego skryptowania. Są one przeznaczone zarówno dla programistów, jak i dla osób z ograniczoną wiedzą techniczną.

Oba podejścia powstały w odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na szybkie i elastyczne rozwiązania w biznesie. Często przedsiębiorstwa nie chcą czekać na dedykowane rozwiązania programistyczne, ani ponosić wysokich kosztów związanych z ich tworzeniem, dlatego decydują się na kompromis w postaci narzędzi NoCode i LowCode.

Techniczne Aspekty Platform NoCode/LowCode

Jedną z kluczowych cech platform NoCode/LowCode jest ich zdolność do integracji z innymi systemami za pomocą API i webhooków. Dzięki temu możliwa jest automatyzacja procesów, takich jak przesyłanie danych między aplikacjami czy uruchamianie zewnętrznych usług w odpowiedzi na określone zdarzenia.

Ponadto, platformy te mogą działać zarówno w chmurze, jak i na własnych serwerach (opcja On-Premise), co czyni je odpowiednimi dla firm o szczególnych wymaganiach bezpieczeństwa.

Przypadki Użycia NoCode/LowCode

Tworzenie Prototypów

NoCode i LowCode są idealnymi narzędziami do szybkiego prototypowania nowych koncepcji. Dzięki nim możesz w krótkim czasie stworzyć i przetestować funkcjonalny model aplikacji, co znacząco przyspiesza proces wdrażania nowych rozwiązań.

Aplikacje Wewnętrzne i Automatyzacje

Platformy te doskonale sprawdzają się w tworzeniu narzędzi wewnętrznych, automatyzacji procesów biznesowych oraz integracji różnych usług. Przykładowo, możesz zautomatyzować proces publikacji treści na różnych platformach, wykorzystując narzędzia takie jak Zapier czy Make.

Zalety NoCode/LowCode

Szybkość i Elastyczność

Największą zaletą NoCode i LowCode jest szybkość wprowadzania produktów na rynek. Platformy te pozwalają na szybkie modyfikacje aplikacji oraz ich adaptację do zmieniających się potrzeb biznesowych. Prototypowanie nigdy nie było tak proste i szybkie.

Obniżenie Kosztów

Dzięki krótszym cyklom developmentu oraz mniejszym potrzebom na specjalistów IT, tworzenie aplikacji staje się tańsze. Proste zadania mogą być delegowane na nietechniczne zespoły, co dodatkowo obniża koszty.

Wady i Wyzwania NoCode/LowCode

Ograniczenia Technologiczne i Funkcjonalne

Mimo wielu zalet, platformy NoCode i LowCode mają swoje ograniczenia. Przede wszystkim, nie oferują pełnej swobody w customizacji aplikacji, co może być problematyczne przy bardziej złożonych projektach. Tworzenie zaawansowanych algorytmów często wymaga integracji z tradycyjnymi systemami programistycznymi.

Zależność od Dostawcy

Korzystanie z NoCode i LowCode niesie ze sobą ryzyko uzależnienia od jednego dostawcy, co może utrudniać migrację na inne platformy. Ponadto, model subskrypcyjny może prowadzić do rosnących kosztów, zwłaszcza przy większej skali użytkowania.

Wpływ NoCode/LowCode na Rynek Pracy

Nowe Role i Ścieżki Kariery

Wprowadzenie NoCode i LowCode zmienia rynek pracy w IT. Powstają nowe role, takie jak analitycy biznesowi, którzy mogą samodzielnie tworzyć aplikacje, oraz działy nietechniczne, które zyskują możliwość automatyzacji procesów bez udziału IT.

Rozwój Programistów

Dla junior programistów, platformy te mogą stanowić wstęp do branży IT, ale jednocześnie nie oferują pełnej możliwości nauki zaawansowanego programowania. Seniorzy z kolei mogą odczuwać brak technicznych wyzwań, co może ograniczać ich rozwój zawodowy.

Podsumowanie

NoCode i LowCode to narzędzia, które zmieniają sposób, w jaki myślimy o tworzeniu oprogramowania. Chociaż nie zastąpią tradycyjnego programowania, to z pewnością znajdą swoje miejsce w arsenale każdego programisty. Dlatego warto je poznać i zrozumieć.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jak skutecznie wejść do świata IT i zdobyć swoją pierwszą pracę jako programista, odwiedź stronę stormit.pl/szkolenia. Znajdziesz tam:

Ebooki programistyczne, które pomogą Ci poszerzyć wiedzę.
Informacje o grupach wspólnej nauki programowania, gdzie możesz nawiązać cenne kontakty.
Wsparcie w zakresie AI, automatyzacji i NoCode, które mogą przyspieszyć Twoją naukę i pracę.

Zacznij już dziś i przyspiesz swoją karierę w IT!

No comments

10 przykładów, jak wykorzystuję AI w mojej pracy jako programista

AI, Sztuczna Inteligencja, ML, LLM, Gen AI… – na pierwszy rzut oka te wszystkie hasła mogą wydawać się jedynie modnymi terminami, które zdominowały świat technologii.

Czy jednak kryje się za nimi coś więcej i czy programista znajdzie tutaj coś ciekawego?

Zdecydowanie tak!
Żyjemy w czasach, gdzie sztuczna inteligencja stała się niezwykle użytecznym narzędziem właśnie dla programistów, dostarczając rozwiązania, które rewolucjonizują naszą pracę.

W tym wpisie przyjrzymy się, jak AI już teraz wspiera programistów na różnych etapach tworzenia oprogramowania, od automatycznego generowania kodu, przez refaktoryzację kodu, aż po automatyzację codziennych zadań.

Poniżej znajdziesz aż 10 przykładów, jak wykorzystuję AI w mojej pracy jako programista.
Zapraszam! 👇

➡ ZOBACZ 👉: AI vs Człowiek! To będzie prawdziwa walka! Nie Daj Się Zastąpić! ⚔️🥊💥🤼

Praktyczne przykłady,
jak programista może wykorzystać AI już dziś! 🔥

Automatyczne Generowanie Kodu: Zwiększenie Efektywności Pracy

Jednym z podstawowych zastosowań AI w programowaniu jest automatyczne generowanie kodu. Narzędzia takie jak GitHub Copilot potrafią sugerować i tworzyć fragmenty kodu na podstawie opisu problemu lub istniejącego kodu.

Kluczową zaletą tego podejścia jest oszczędność czasu – im bardziej precyzyjnie określisz swoje oczekiwania, tym większa szansa na uzyskanie zadowalających wyników.

Oczywiście możemy to też zrobić korzystając z przeglądarkowej wersji ChatGPT, jednak integracja LLM z naszym IDE i łatwy dostęp do plików projektu znacząco usprawnia ten proces!

Jak to wygląda w praktyce?

Przykładem może być sytuacja, w której piszesz polecenie dotyczące zapisu obiektu do pliku. LLM analizuje Twoje potrzeby i dostarcza odpowiednią sugestię kodu.

Czy tak przygotowany kod będzie „idealny” i pozbawiony wszystkich wad?
Niekoniecznie 🙂
Ale z pewnością zajmie Ci mniej czasu dostosowanie go do Twoich potrzeb niż pisanie wszystkiego od zera.

Automatyczne Testowanie Kodu: Redukcja Błędów na Wczesnym Etapie

Testowanie kodu to kolejny obszar, w którym AI może okazać się niezastąpionym wsparciem.

W podstawowej wersji wykorzystujemy tutaj podobne podejście jak przy generowaniu dowolnego innego fragmentu naszego projektu. Czyli „prosimy” naszego LLMa o wygenerowanie testów.

Pamiętaj jednak, że nie jest to tylko klasyczny generator, a odrobinę bardziej zaawansowane narzędzie. Dzięki dostępowi do innych testów i do zawartości naszych klas LLM może dopasować styl testów, czy uzupełnić brakujące przypadki testowe.

Poza pisaniem klasycznych testów możesz też poprosić LLM o analizę Twojego kodu i próbę odnalezienia w nim potencjalnych błędów. To podejście jest podobne do statycznej analizy kodu, tylko działa lepiej 🙂

➡ ZOBACZ 👉: Testowanie oprogramowania

Refaktoryzacja Kodu i Inteligentne Sugestie: IDE na Sterydach! 💉

Kolejnym krokiem w wykorzystaniu AI jest refaktoryzacja kodu oraz inteligentne sugestie bezpośrednio w IDE. Nowoczesne edytory, takie jak Visual Studio Code, czy Intellij Idea zintegrowane z GitHub Copilot, oferują sugestie podczas pisania kodu, przewidując, co programista zamierza napisać.

I to naprawdę działa…

W odróżnieniu od tradycyjnych narzędzi do statycznej analizy kodu, LLM potrafi zasugerować bardziej zaawansowane i kontekstowe poprawki, które można wdrożyć samodzielnie lub poprosić AI o ich wyjaśnienie, dostosowanie do naszych potrzeb, czy nawet bezpośrednie zaimplementowanie w naszym kodzie 🙂

I nie mówimy tutaj tylko o podpowiedzi kolejnego parametru w metodzie, a raczej o całych fragmentach kodu jak np. brakujące metody.

A co jeżeli nie podoba Ci się przygotowana sugestia?

Zawsze możesz spróbować kolejnej i kolejnej… Albo doprecyzować czego potrzebujesz.

➡ ZOBACZ 👉: Refaktoryzacja Kodu | Dlaczego kusi Cię, by wywalić kod i napisać go od nowa?

Wykrywanie Błędów i Debugowanie: Nowy Wymiar Jakości

Skoro jesteśmy już przy pisaniu testów i refaktoryzacji, to warto również wspomnieć o możliwości wykorzystania AI podczas debugowania naszego kodu i poszukiwaniu/naprawie różnego rodzaju błędów.

LLM może samodzielnie podjąć próbę analizy naszego kodu i przygotować sugestie, ale możemy go również wykorzystać do wspólnego prześledzenia logiki biznesowej. Czyli prosisz LLM o dokładne krok po kroku wyjaśnienie jak zachowa się dany fragment kodu, a gdy coś jest nie jasne dopytujesz i doprecyzowujesz. Dzięki takiej współpracy można dość szybko wyłapać braki w rozumowaniu.

Czyli AI może analizować kod pod kątem potencjalnych błędów, sugerować poprawki, a nawet automatycznie naprawiać niektóre z nich.

Oczywiście podczas takiej analizy możemy też wkleić fragment błędu czy nawet cały stacktrace.

A jeżeli chcesz iść już całkiem na całość, to można też przygotować automatyzację, która na produkcji będzie śledziła logi i w razie potrzeby podejmowała odpowiednie kroki!

➡ ZOBACZ 👉: Debugowanie, jakiego jeszcze nie znałeś

Automatyczne Tworzenie Dokumentacji: AI zrób to za mnie…

Lubisz pisać dokumentację? Bo ja nie…

Jest to jednak jeden z tych elementów programowania, o którym lepiej nie zapominać.

Całe szczęście ten proces też możemy sobie usprawnić, chociażby pisząc czysty i samodokumentujący się kod.

Wykorzystując dzisiejsze możliwości AI możemy pójść jeszcze o krok dalej i przy pomocy LLM wygenerować dokumentację dla naszego projektu.

Czy będzie ona idealna i nic nie będziesz musiał robić?

No nie… aż tak dobrze to nie będzie. Ale dzięki takiemu szkicowi z pewnością zajmie Ci to zdecydowanie mniej czasu.

➡ ZOBACZ 👉: Komentarze i samodokumentujący się kod | Kurs Java

Szybsza Nauka i Natychmiastowa Informacja Zwrotna: Personalizacja Procesu Nauki

Od kiedy korzystam w swojej pracy z możliwości dużych modeli językowych mój proces nauki nowych rzeczy znacząco przyspieszył. W dużej mierze związane jest to z bardzo łatwym dostępem do kontekstowej, personalizowanej wiedzy i natychmiastową wręcz informacją zwrotną.

W dzisiejszych czasach nie mamy problemu z dostępem do informacji. Wręcz przeciwnie często tej wiedzy jest tak dużo, że nie wiemy od czego zacząć… 10 książek na półce, czy link do obszernej dokumentacji w żaden sposób nie poprawi Twoje sytuacji.

A teraz wyobraź sobie, że piszesz fragment kodu i nie możesz sobie przypomnieć jaka to była metoda i z jakiej biblioteki – bezpośrednio z poziomu Twojego IDE opisujesz swój problem i już po chwili masz podpowiedzi.

Nie rozumiesz jakiegoś fragmentu kodu? To zaznaczasz go i prosisz o wyjaśnienie!

A co w sytuacji gdy LLM nie ma w swojej bazowej wiedzy np. informacji o najnowszej wersji frameworku?

Wystarczy, że skopiujesz dany fragment dokumentacji i dodasz go do kontekstu.

Z takim wsparciem nauka nowych rzeczy jest dużo dużo prostsza.

➡ ZOBACZ 👉: Nauka Programowania 100x Szybciej dzięki AI
➡ ZOBACZ 👉: Nauka programowania – jak się uczyć programowania, mimo braku czasu i motywacji

Podjęcie decyzji skomplikowanych decyzji projektowych

Jest to kolejny przykład na to jak LLM może być naszym partnerem w procesie wytwarzania oprogramowania.

Pamiętaj: nie chodzi o to, by zrzucić całą odpowiedzialność za zadanie na AI, a o to, by wykorzystać jej potencjał do lepszego i szybszego procesu podejmowania decyzji.

W przypadku trudniejszych decyzji architektonicznych np. wyborze konkretnej technologii, czy rozwiązania zazwyczaj zastanawiamy się miedzy 2-3 opcjami. Coś już wiemy, mamy jakieś przemyślenia, ale trzeba to dobrze ułożyć w głowie, może czegoś doszukać, sprawdzić coś – i dopiero wtedy podjąć ostateczną decyzję.

I właśnie w takim procesie świetnie sprawdzają się LLMy! 🙂

Możemy tutaj wykorzystać np. technikę projektowania promptów drzewo myśli (ang. three of thoughts).

W dużym uproszczeniu polega to na tym, że przygotowujemy dość rozbudowany prompt z naszym kontekstem i to co chcemy osiągnąć, a następnie prosimy LLM o przygotowanie 3 alternatywnych scenariuszy. Nie kończymy jednak w tym momencie, a kontynuujemy proces myślowy rozszerzając te scenariusze. Czyli wspólnie z AI przechodzimy przez cały proces myślowy.

Dzięki tej drobnej zmianie można uzyskać naprawdę świetne rezultaty.

Tworzenie Chatbota lub Asystenta Programisty: Nowe Możliwości w Kodowaniu

Do tej pory mówiliśmy głównie o wykorzystaniu LLMów podczas procesu tworzenia oprogramowania, ale nic nie stoi na przeszkodzie, żeby wykorzystać je również bezpośrednio w kodzie naszych aplikacji! I dzięki temu dostarczyć jeszcze większą wartość dla naszych klientów.

Między innymi tak powstał nasz asystent do nauki programowania, czy asystent wsparcia klienta C3PO.

Asystent nauki programowania

Asystent nauki programowania, którego screen widzisz powyżej, to aplikacja, która powstała w ramach programu KierunekJava.pl, żeby pomóc kursantom jeszcze lepiej i szybciej uczyć się programowania.

Pod spodem wykorzystujemy komunikację z LLM i rozszerzamy jego bazową wiedzę o naszą wewnętrzną bazę wiedzy.

Fajne i bardzo praktyczne, bo kursant dostaje spersonalizowane porady, a my nie musimy odpowiadać n-ty raz na te same pytania.

Asystent wsparcia klienta, C3PO

C3PO, to kolejny z naszych asystentów opartych o AI. Tym razem możliwości LLM zostały wykorzystane między innymi do wywoływania wewnętrznej logiki. Czyli model językowy jest swego rodzaju interfejsem, z którego korzysta użytkownik.

Korzystamy tutaj np. z możliwości przydzielenia odpowiednich uprawnień na discord (wywołanie specjalnego API), czy odpowiedzi na podstawowe pytania bazując na wewnętrznej bazie wiedzy.

Automatyzacja Codziennych Zadań: Zwiększenie Produktywności

AI nie tylko pomaga w tworzeniu kodu, ale również w automatyzacji codziennych zadań, takich jak analiza danych, podsumowanie wiadomości czy nawet odpowiedzi na maile.

Dzięki temu jako programista mogę skupić się na bardziej kreatywnych aspektach pracy, a rutynowe zadania przekazać robotom 🙂

Automatyczna obsługa nagrań ze spotkania

Jedna z moich starszych automatyzacji obsługuje nasze cykliczne spotkania mentoringowe.

W kalendarzu mam cykliczne wydarzenie na spotkanie, które czasami muszę przenieść na inny termin. Jednak poza przyjściem na samo spotkanie, jest to moja jedyna aktywność w tym temacie 🙂

Całą resztę pracy wykonuje automat, czyli:

Sprawdza kiedy jest spotkanie i informuje o tym kursantów.
Przypomina o zbliżającym się wydarzeniu.
Nagrywa spotkanie i przenosi materiał na platformę z nagraniami.
Aktualizuje stronę z nagraniami i powiadamia zainteresowane osoby.

Analiza ankiet

Analiza dużych zbiorów danych, to kolejne zadanie w którym bardzo chętnie korzystam z AI.

Zasilam model danymi w nieustrukturyzowanej formie, a następnie proszę go o:

Poukładanie i pozbycie się śmieci oraz duplikatów.
Streszczenie i podsumowanie.
Wyciągnięcie wniosków.
I co tylko jeszcze przyjdzie mi do głowy 🙂

Odpisanie na maila, czy na komentarz w social media

Komunikacja w dzisiejszych czasach zajmuje nam bardzo dużo czasu, a przecież w większości wypadków nie przekłada się to bezpośrednio na nasze wynagrodzenie…

Dodatkowo znaczna część takiej komunikacji przecież się powtarza.

O ile nie zleciłbym jeszcze AI całkowicie obsługi mojego maila 😉 to tutaj też możemy wspierać się jej możliwościami.

Bazując na wcześniejszych naszych odpowiedziach można przygotować bazę wiedzy oraz poprosić model o odtworzenie naszego stylu wypowiedzi.

Wtedy wystarczy już prosta automatyzacja, która przygotuje szablon odpowiedzi do naszej późniejszej weryfikacji i wysłania.

Podsumowanie wiadomości i zawsze bycie na bieżąco

W dzisiejszym szybko zmieniającym się świecie technologii bycie na bieżąco jest bardzo ważne.

Jednak dla przeciętnego śmiertelnika przeczytanie i zweryfikowanie wszystkich pojawiających się informacji jest poza zasięgiem.

Całe szczęście tutaj też możemy wspomóc się LLM.

Jedna z automatyzacji, którą wykorzystuję zbiera mi popularne wpisy z danego tygodnia, a następnie odpowiednio je przefiltrowuje i podsumowuje.

Określiłem tutaj reguły, które definiują co mnie interesuje, a co można pominąć.

AI to potężne narzędzie

AI to nie jest magiczna kula, która wszystko wie i wszystko potrafi…

LLM to potężne, ale jednocześnie dość ograniczone narzędzie!

Czasem „głupie”…
Ale dobrze wykorzystane, potrafi naprawdę bardzo, bardzo dużo!

To od naszych umiejętności i pomysłowości zależy, jak wykorzystamy ten potencjał! 🚀

I właśnie dlatego zapraszam Cię na nasz warsztat! 👇

Warsztat AI dla programistów

Live, AI dla Programistów, co Cię czeka? ⏰

>> Link do szkolenia
i wszystkie niezbędne informacje

Podczas spotkania omówimy 👇

✅ Co AI potrafi już dzisiaj i czego spodziewamy się w najbliższych latach. 🤔
✅ Jak wykorzystać AI, żeby pisać kod nawet x100 szybciej! 🔥
✅ Praktyczne projekty AI z wykorzystaniem dużych modeli językowych. 🚀
✅ Dlaczego AI czasem kłamie & jak „nauczyć” LLM nowych rzeczy? 🤯

No comments

Uczę się programowania od miesiąca, roku, trzech – i co dalej?

„Uczę się programowania od miesiąca, roku, trzech – i co dalej?”

Witajcie w 49 i 50 odcinku naszego podcastu, Sprawny Programista

W dzisiejszym wpisie poruszymy temat trudności, z jakimi mierzą się osoby rozpoczynające naukę programowania i dążące do zdobycia pierwszej pracy w IT.

Z tego materiału dowiesz się:

Jakie są najczęstsze trudności osób, które chcą wejść do IT?
Dlaczego solidne podstawy programistyczne są kluczowe dla sukcesu w IT?
Jak skutecznie rozwiązywać problemy programistyczne?
Jak optymalnie planować naukę, aby osiągnąć szybkie rezultaty?
Jak przygotować profesjonalne CV i portfolio, które przyciągną uwagę rekruterów?
Jak wyróżnić się na tle innych kandydatów i zwiększyć swoje szanse na zdobycie pracy w IT?
Jak skutecznie przygotować się do rozmowy kwalifikacyjnej, aby zwiększyć swoje szanse na sukces?
Dlaczego kompetencje miękkie są kluczowe i jak je rozwijać?
Jak zdobyć cenne doświadczenie niekomercyjne, które przyciągnie uwagę pracodawców?
Dlaczego realizacja chociaż jednego projektu od początku do końca jest tak ważna dla Twojego rozwoju jako programisty?
Jak znaleźć mentora i społeczność, które przyspieszą Twoją naukę i pomogą w zdobyciu pracy?
Jakie są najlepsze praktyki w przygotowaniu do rozmowy o wynagrodzeniu?

1. Zadbaj o solidne podstawy

Czasem zapominamy, że nie trzeba szukać super tajnych sposobów, aby osiągnąć sukces w IT. Wystarczy solidnie wykonać swoją pracę i zadbać o podstawowe kompetencje. Zacznij od mniejszych projektów, stopniowo przechodząc do większych. Postaw na twarde techniczne umiejętności i dobre praktyki, a dopiero później zajmij się nowościami i frameworkami. Twoje podstawowe kompetencje muszą być solidne, abyś mógł wyróżnić się jakością na tle innych kandydatów. Pamiętaj, że w dzisiejszych czasach sama znajomość języka programowania to za mało.

2. Naucz się rozwiązywania problemów i ich dekompozycji

Znajomość składni języka programowania to dopiero początek. Trzeba jeszcze wiedzieć, jak rozwiązać dany problem biznesowy. Umiejętność rozbicia problemu na mniejsze zadania i ich rozwiązanie to klucz do sukcesu. Niezwykle ważne jest także umiejętne szukanie informacji oraz zadawanie odpowiednich pytań. Pamiętaj, że nigdy nie będziesz wiedzieć wszystkiego, ale musisz nauczyć się pracować ze swoją niewiedzą.

3. Skupienie – ucz się tylko tego, co potrzebne i rób to optymalnie

Czas na naukę jest ograniczony, dlatego ważne jest, aby skupić się na kluczowych umiejętnościach. Zamiast uczyć się wielu języków na raz, poświęć czas na opanowanie jednego, ale w pełni. Zrób research wymaganych technologii, zaplanuj swoją ścieżkę rozwoju i nie skacz między różnymi dziedzinami. W początkowej fazie unikaj nowości i gorących tematów, skupiając się na podstawowych umiejętnościach, takich jak składnia języka, HTTP, REST, wzorce projektowe i OOP.

4. Przygotuj naprawdę dobre CV i portfolio

Twoje CV to Twoja wizytówka. Wielu kandydatów jest odrzucanych, zanim ich CV zostanie dokładnie przeczytane. Masz tylko kilka sekund, aby zainteresować rekrutera swoim dokumentem. Zadbaj o dobre pierwsze wrażenie – zarówno pod względem wizualnym, jak i merytorycznym. Personalizuj swoje CV i portfolio pod kątem wymagań pracodawców, a także stale je aktualizuj, dodając nowe projekty i doświadczenia.

5. Wyróżnij się na tle innych kandydatów – Zaskocz mnie 🙂

Aby wyróżnić się na tle innych kandydatów, musisz czasem wykazać się kreatywnością. Zaskocz rekrutera czymś nietypowym – dodatkowymi projektami, nietuzinkowymi zainteresowaniami czy profesjonalnym ReadMe na GitHubie. Pamiętaj, że Twoje CV nie musi być nudne i szablonowe. Wszystko, co podkreśla Twoje umiejętności i pasję, może pomóc Ci zwrócić na siebie uwagę.

6. Przygotuj się do rozmowy kwalifikacyjnej

Rozmowa kwalifikacyjna bywa stresującym wydarzeniem, ale dobra wiadomość jest taka, że większość pytań można przewidzieć. Dlatego ważne jest, aby dobrze się do niej przygotować. Przejrzyj listę najczęściej zadawanych pytań rekrutacyjnych i przygotuj na nie odpowiedzi. Pamiętaj, aby znać szczegóły swojego CV i być gotowym na pytania dotyczące Twojego doświadczenia.

7. Postaw na kompetencje miękkie

Zrozumienie technologii to jedno, ale umiejętności miękkie są równie ważne. Rekruterzy zwracają coraz większą uwagę na to, czy kandydat potrafi się komunikować, współpracować w zespole i czy ma pozytywne nastawienie. Czasem braki w umiejętnościach technicznych można szybko nadrobić, ale zmiana charakteru jest o wiele trudniejsza.

8. Postaw na praktykę i doświadczenie niekomercyjne

Pracodawcy często wymagają doświadczenia, nawet od początkujących. Jeśli nie masz doświadczenia komercyjnego, postaw na doświadczenie niekomercyjne. Twórz własne projekty, dołączaj do projektów Open Source, udzielaj się na forach i aktywnie uczestnicz w społeczności programistów.

9. Zrealizuj chociaż jeden projekt od początku do końca

Doprowadzenie projektu od początku do końca to klucz do zrozumienia, jak wygląda prawdziwe życie projektowe. To również sposób na zdobycie doświadczenia, które możesz pokazać potencjalnym pracodawcom. Brak wdrożonego projektu w portfolio to tylko sucha wiedza teoretyczna, która może nie wystarczyć.

10. Znajdź mentora i społeczność

Samodzielna nauka programowania jest możliwa, ale znacznie trudniejsza. Wsparcie mentora oraz uczestnictwo w społeczności programistów może przyspieszyć Twoją naukę i ułatwić zdobycie pracy. Mentorzy mogą pomóc w trudnych chwilach i podpowiedzieć, co robić, a społeczność może dostarczyć cennych wskazówek i wsparcia.

Nauka programowania – podsumowanie

Droga do zdobycia pierwszej pracy w IT może być trudna, ale z odpowiednim podejściem, skupieniem i solidnym przygotowaniem masz szansę osiągnąć sukces. Pamiętaj, aby zadbać o swoje podstawowe umiejętności, rozwijać się w jednym kierunku i wyróżnić się na tle innych kandydatów.

Zajrzyj na

stormit.pl/szkolenia

i dowiedz się jak zostać programistą od zera mimo braku doświadczenia komercyjnego

No comments

Backup ➡️ Wszystko, co Musisz Wiedzieć o Backupach 🎯 Przewodnik dla Junior Developera

„Backup – Twoje Prywatne Ubezpieczenie na Życie”

Witajcie w 47 odcinku naszego podcastu, Sprawny Programista

Backup, czyli tworzenie kopii zapasowych danych, to temat, który nie jest łatwo wprowadzić w nawyk. Wielu ludzi uważa, że to strata czasu, zasobów i wysiłku. Jednak rzeczywistość pokazuje, że są dwa rodzaje ludzi: ci, którzy robią backupy i ci, którzy dopiero zaczną je robić.

Wyobraź sobie, że podczas Twojej nieobecności ktoś włamuje się do Twojego domu, niszczy całą elektronikę, a na dodatek loguje się na Twoje konta i usuwa co tylko może. Komputer zniszczony, telefon, karty pamięci – wszystko stracone. Zdjęcia z ostatnich 20 lat, projekt nad którym pracujesz od miesięcy, praca magisterska. Boli? Takie ekstremalne przypadki zdarzają się rzadko, ale utrata danych z różnych powodów jest niestety częsta. Dyski się palą, komputery się zalewają, błędne skrypty usuwają dane, a hasła zapominają.

Jako programiści pracujemy z różnymi danymi. Jeśli nie robisz backupu, mam nadzieję, że po przeczytaniu tego artykułu zmienisz zdanie i staniesz się specjalistą w tej dziedzinie.

Z tego materiału dowiesz się:

Co to jest Backup?
Jakie są rodzaje Backupów?
Jakie są dobre praktyki przy tworzeniu backupów?
Jakie są wyzwania i problemy?

Historia z Praktyki

W pierwszym tygodniu mojej nowej pracy w software house, główna macierz dyskowa się spaliła. Podczas przenoszenia danych na większą macierz, backupy zostały na chwilę usunięte. Przepięcie i wszystko poszło z dymem. Firma praktycznie się zatrzymała, odzyskiwaliśmy dane po kawałku z komputerów pracowników. Strata czasu, pieniędzy, nerwy i wstyd przed klientami – takie sytuacje mogą położyć cały biznes.

Podobne historie zdarzają się nie tylko w małych firmach. W 2014 roku Dropbox miał ogromną awarię spowodowaną błędem w skrypcie serwera. Dzięki backupom udało się przywrócić większość danych. Takie przypadki zdarzają się w praktycznie każdym projekcie.

Co to jest Backup?

Backup to proces tworzenia kopii danych, które mogą być użyte do przywrócenia oryginału w przypadku jego utraty. Może obejmować kopie zapasowe plików, baz danych, konfiguracji systemowych oraz całych systemów operacyjnych.

Dlaczego Backup Jest Istotny?

Bezpieczeństwo Danych: Chroni przed utratą danych spowodowaną awariami sprzętu, błędami ludzkimi czy celowymi atakami.
Zachowanie Ciągłości Pracy: Dzięki kopiom zapasowym można szybko odzyskać dane i kontynuować pracę bez długotrwałych przestojów.
Regulacje Prawne: W wielu branżach istnieją przepisy wymagające przechowywania danych przez określony czas i zapewnienia ich bezpieczeństwa.
Dobre Imię Firmy: Backup może być kluczowy dla przetrwania biznesu w sytuacjach kryzysowych.

Rodzaje Backupów

Pełny Backup: Tworzy pełną kopię wszystkich danych.
- Zalety: Najłatwiejszy do przywrócenia.
- Wady: Długi czas tworzenia i duże zapotrzebowanie na przestrzeń dyskową.
Backup Przyrostowy: Tworzy kopie tylko tych danych, które uległy zmianie od ostatniego backupu (pełnego lub przyrostowego).
- Zalety: Szybszy, mniejsze wymagania dotyczące przestrzeni dyskowej.
- Wady: Przywracanie danych może być bardziej skomplikowane.
Backup Różnicowy: Tworzy kopie danych, które zmieniły się od ostatniego pełnego backupu
- Zalety: Szybszy niż pełny backup, łatwiejszy do przywrócenia niż przyrostowy.
- Wady: Zwiększające się zapotrzebowanie na przestrzeń dyskową w miarę upływu czasu od pełnego backupu.

Najlepsze Praktyki

Częstotliwość i Regularność

Reguła 3-2-1: Przechowywanie trzech kopii danych na dwóch różnych nośnikach, z jedną kopią off-site.
Regularność: Dostosowanie częstotliwości backupów do tempa zmian danych i krytyczności informacji.

Bezpieczeństwo Kopii Zapasowych

Szyfrowanie: Wszystkie kopie zapasowe powinny być szyfrowane, zarówno w tranzycie, jak i w spoczynku.
Autoryzacja: Ograniczenie dostępu do backupów tylko do autoryzowanych użytkowników.
Regularne Testy: Przeprowadzanie regularnych testów przywracania danych, aby upewnić się, że backupy są kompletne i działają poprawnie.

Automatyzacja Backupów

Skrypty Bash: Proste skrypty do automatyzacji codziennych backupów na serwerach Linux.
Narzędzia CI/CD: Integracja procesów backupowych w pipeline’ach CI/CD (np. Jenkins, GitLab CI), co pozwala na regularne tworzenie kopii zapasowych kodu i danych.

Narzędzia i Technologie Backupowe

Chmura: Google Drive, Dropbox, AWS.
Rsync: Narzędzie do synchronizacji i backupu danych.
Github: Wersjonowanie i backup jednocześnie.

Największe Wyzwania i Problemy

Ilość Miejsca: Po pewnym czasie robi się sporo danych do zarządzania. Usuwanie niepotrzebnych danych, robienie przyrostowych backupów i pamiętanie, że backup jest tańszy niż robienie czegoś od nowa.
Skuteczność Procesu Przywrócenia Danych: Często backupy nie działają, dlatego trzeba je regularnie testować.
Bezpieczeństwo: Backupy muszą być zabezpieczone przed nieautoryzowanym dostępem.

Podsumowanie

Warto o backupach pomyśleć teraz, a nie kiedy będzie już za późno. Identyfikacja miejsc, gdzie przechowujemy dane, określenie ważności danych, oszacowanie ilości miejsca i sposobu backupu, decyzja o typie backupu (całościowy, przyrostowy) oraz jak to zrobić (automatyzacja, proces, ręcznie/przypominajka) – to wszystko pozwoli na skuteczne zabezpieczenie danych przed utratą.

No comments

Spring Data, JPA – przewodnik dla Junior Java Developera

Spring Data to potężne narzędzie w ekosystemie Spring, które znacznie upraszcza interakcje z bazami danych w aplikacjach Java. Dla początkujących programistów, którzy dopiero uczą się podstaw programowania, ten wpis pomoże zrozumieć, jak korzystać ze Spring Data do zarządzania danymi w swoich aplikacjach. W niniejszym przewodniku omówimy podstawowe pojęcia, konfigurację projektu, tworzenie encji, repozytoriów, podstawowe operacje CRUD oraz zapytania niestandardowe.

Z tego materiału dowiesz się:

Co to jest Spring Data?
Jak skonfigurować projekt z użyciem Spring Data?
Jak tworzyć encje w Spring Data?
Jak definiować repozytoria w Spring Data?
Jak wykonywać podstawowe operacje CRUD?
Jak korzystać z zapytań niestandardowych w Spring Data?

Co to jest Spring Data?

Spring Data to część większego ekosystemu Spring, która specjalizuje się w upraszczaniu interakcji z bazami danych. Dostarcza uniwersalny interfejs do pracy z różnymi typami baz danych, zarówno SQL, jak i NoSQL. Dzięki Spring Data możesz skupić się na logice biznesowej swojej aplikacji, zamiast tracić czas na pisanie skomplikowanych zapytań SQL.

Przykład Zastosowania

Wyobraź sobie aplikację zarządzającą biblioteką. Spring Data pozwala na łatwe tworzenie, czytanie, aktualizowanie i usuwanie rekordów książek w bazie danych, niezależnie od tego, czy używasz MySQL, MongoDB, czy innej bazy danych.

Podstawowe Pojęcia

Repository

Repository to interfejs, który definiuje metody do interakcji z bazą danych. W Spring Data, repository jest głównym elementem odpowiedzialnym za wykonywanie operacji CRUD (Create, Read, Update, Delete).

Entity

Entity to klasa w Javie, która jest mapowana na tabelę w bazie danych. Każda instancja tej klasy reprezentuje jeden wiersz w tabeli. Encje są zazwyczaj annotowane przy użyciu @Entity, a pola klasy są mapowane na kolumny tabeli.

CRUD

CRUD to akronim oznaczający podstawowe operacje wykonywane na danych: Create (tworzenie), Read (czytanie), Update (aktualizacja) i Delete (usuwanie). Dzięki repozytoriom Spring Data, te operacje są proste do zaimplementowania.

➡ ZOBACZ 👉: CRUD, Create | Read | Update | Delete [CRUD] 🛠️📖✍️❌

Konfiguracja Projektu

Zacznijmy od stworzenia nowego projektu Spring Boot z zależnościami do Spring Data JPA oraz bazy danych H2.

Przykładowy plik `pom.xml`

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.h2database</groupId>
        <artifactId>h2</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>

➡ ZOBACZ 👉: Spring Boot i wstrzykiwanie zależności – szybkie wprowadzenie

Tworzenie Encji

Stwórzmy klasę User, która będzie mapowana na tabelę w bazie danych. Każda encja powinna być annotowana przy użyciu @Entity. Identyfikator główny (id) jest annotowany jako @Id.

import jakarta.persistence.Entity;
import jakarta.persistence.Id;
import jakarta.persistence.Table;

import java.util.UUID;

@Entity
@Table(name = "users")
public class User {

	@Id
	private UUID id;

	private String name;
	private String email;

	public User() {
		this.id = UUID.randomUUID();
	}

    // Gettery i settery
}

➡ ZOBACZ 👉: SQL

Tworzenie Repozytorium

Następnie, stworzymy interfejs UserRepository, który będzie rozszerzał JpaRepository. Dzięki temu zyskamy dostęp do zestawu gotowych metod CRUD.

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
}

Podstawowe Operacje CRUD

Dodawanie użytkownika

Dodawanie nowego użytkownika do bazy danych jest proste dzięki metodzie save.

User user = new User();
user.setName("Jan Kowalski");
user.setEmail("jan.kowalski@example.com");
userRepository.save(user);

Pobieranie użytkownika

Aby pobrać użytkownika z bazy danych na podstawie jego identyfikatora, używamy metody findById.

User user = userRepository.findById(id).orElse(null);

Aktualizacja użytkownika

Aktualizacja istniejącego użytkownika jest równie prosta jak jego dodanie. Wystarczy zmienić potrzebne pola i ponownie zapisać obiekt.

User user = userRepository.findById(id).orElse(null);
if (user != null) {
    user.setName("Jan Nowak");
    userRepository.save(user);
}

Usuwanie użytkownika

Usuwanie użytkownika z bazy danych odbywa się za pomocą metody deleteById.

userRepository.deleteById(id);

Korzystanie z zapytań niestandardowych

Spring Data pozwala na definiowanie własnych metod zapytań w repozytoriach. Możemy korzystać z konwencji nazewniczych lub używać annotacji @Query do definiowania zapytań.

Przykład: Znajdowanie użytkowników po imieniu

import java.util.List;

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
    List<User> findByName(String name);
}

List<User> users = userRepository.findByName("Tomek");

Przykład: Zapytanie niestandardowe z `@Query`

import org.springframework.data.jpa.repository.Query;

public interface UserRepository extends JpaRepository<User, Long> {
    @Query("SELECT u FROM User u WHERE u.email = ?1")
    User findByEmail(String email);
}

User user = userRepository.findByEmail("jan.kowalski@example.com");

Korzyści ze Stosowania Spring Data

Automatyzacja

Spring Data automatyzuje wiele rutynowych zadań związanych z dostępem do danych, co pozwala programistom skupić się na logice biznesowej.

Abstrakcja Bazy Danych

Umożliwia pracę z różnymi typami baz danych (SQL, NoSQL) przy użyciu spójnego interfejsu.

Integracja z Ekosystemem Spring

Łatwa integracja z innymi komponentami Spring, takimi jak Spring Boot, Spring Security, czy Spring Batch.

Podsumowanie

Spring Data jest niezwykle przydatnym narzędziem dla programistów Java, które znacznie upraszcza pracę z bazami danych. Mam nadzieję, że ten przewodnik pomógł Ci zrozumieć podstawowe pojęcia i operacje związane ze Spring Data. Teraz możesz śmiało eksperymentować i rozwijać swoje umiejętności!

Jeśli masz pytania lub chcesz podzielić się swoimi doświadczeniami, zostaw komentarz poniżej!

No comments

Asystent Programowania, Sztuczna Inteligencja Rewolucjonizuje Kodowanie

„Asystent Programowania, Sztuczna Inteligencja Rewolucjonizuje Kodowanie”

Witajcie w 46 odcinku naszego podcastu, Sprawny Programista

Dziś omówimy, jak sztuczna inteligencja (AI) może znacząco przyspieszyć naukę programowania.

Z tego materiału dowiesz się:

Co to są asystenci programowania i jak działają?
Jakie korzyści przynoszą asystenci programowania?
Jakie ryzyka i wyzwania wiążą się z użyciem asystentów AI?
Jakie narzędzia AI przetestowałem i które polecam?
Jak asystenci AI wpływają na codzienną pracę programisty?
Jak zintegrować asystentów AI z Twoim procesem programowania?

Co to są asystenci programowania?

Asystenci programowania to zaawansowane narzędzia, zazwyczaj rozszerzające możliwości IDE, oparte na technologiach sztucznej inteligencji, które wspierają programistów w różnych aspektach procesu tworzenia oprogramowania. Oferują one funkcje od autokorekty i uzupełniania kodu, po zaawansowane sugestie dotyczące optymalizacji i refaktoryzacji.

Jak działają asystenci AI w programowaniu?

Te systemy korzystają z modeli uczenia maszynowego, które były trenowane na ogromnych zbiorach danych składających się z kodów źródłowych. Modele, takie jak GPT-3.5 Turbo, GPT-4, a także własne modele, pozwalają na zaawansowane podpowiadanie i generowanie kodu.

Asystenci mogą przewidywać, co programista zamierza napisać, sugerować kompletne linie kodu lub nawet większe bloki. Dzięki temu mogą rozumieć kontekst kodu, który piszemy, i proponować rozwiązania lub poprawki w sposób zrozumiały dla człowieka.

Funkcje obejmują:

Autouzupełnianie i podpowiadanie: Bardziej zaawansowane niż w standardowych IDE.
Refaktoryzację i optymalizację: Opisywanie językiem naturalnym, co chcesz zrobić.
Analizę kodu: Sugerowanie ulepszeń i poprawa wydajności.
Wykrywanie i naprawę błędów: Sugestie oraz naprawy kodu.
Naukę i lepsze zrozumienie kodu: Wyjaśnianie kodu, ogólne i kontekstowe pytania.
Integrację z Twoim kodem: Analiza całego projektu.

Korzyści z użycia asystentów AI

Zwiększenie produktywności/przyspieszenie pracy: Drobnymi usprawnieniami, które kumulują się i znacząco przyspieszają pracę programisty.
Poprawa jakości kodu i redukcja błędów: Sugestie poprawek, mniejsza szansa na pomyłki.
Szybsza nauka nowych technologii i obecnego kodu: Efektywne uczenie się nowych narzędzi i lepsze zrozumienie istniejącego kodu.
Wygodne i przyjemniejsze kodowanie: Mniej stresu, więcej satysfakcji z pracy.

Wyzwania i ryzyka

Niepełne zrozumienie kontekstu: Szczególnie w dużych projektach.
Prywatność i bezpieczeństwo danych: Ryzyko przesyłania wrażliwych informacji do modeli AI.
Jakość i trafność sugestii: Możliwość błędów i halucynacji.
Osłabienie umiejętności: Szczególnie u początkujących, brak pełnego zrozumienia.

Podsumowanie

Narzędzia AI dla programistów rozwijają się i wpływają na naszą pracę w znacznym stopniu. Przetestowałem różnych asystentów i kilka z nich to naprawdę świetne narzędzia. Przyzwyczailiśmy się do pracy w IDE, teraz przyzwyczajamy się do pracy z AI. Korzystanie z AI to obecnie standard, ale musimy pamiętać o jego ograniczeniach i zagrożeniach.

Korzystajmy z AI świadomie, pamiętając, że to narzędzie wspierające, a nie zastępujące programistę. Zapraszam do odwiedzenia stron

kierunek.dev/ai i kierunek.dev/programista

gdzie znajdziecie więcej informacji i screencasty pokazujące możliwości asystentów.

No comments

Nauka Programowania 100x Szybciej dzięki AI

„Nauka Programowania 100x Szybciej dzięki AI”

Witajcie w 45 odcinku naszego podcastu, Sprawny Programista

Dziś omówimy, jak sztuczna inteligencja (AI) może znacząco przyspieszyć naukę programowania.

Z tego materiału dowiesz się:

Czy warto uczyć się programowania w dobie AI?
Jakie korzyści przynosi integracja AI w codziennej pracy programisty?
W jaki sposób AI może pomóc w nauce programowania?
W jaki sposób AI pomaga w zrozumieniu i naprawie błędów w kodzie?
Jak AI może wspierać naukę wzorców projektowych?
Jak AI wspiera proces szukania pracy, przygotowania CV i rozmowy kwalifikacyjnej?

Świat się zmienia…

Technologia rozwija się w zawrotnym tempie. To, co działało kiedyś, dziś często jest przestarzałe. AI znacząco zmieniło nasze życie, wpływając na generowanie tekstu, grafik, wideo oraz automatyzację wielu procesów. Obserwujemy te zmiany, a jednocześnie aktywnie w nich uczestniczymy. Wielu ludzi obawia się, że zostanie zastąpionych przez AI, ale te zmiany można wykorzystać na swoją korzyść.

Nauka Programowania 100x Szybciej dzięki AI: 11 Konkretnych Przykładów

Personalizowane ścieżki nauki
- AI pomaga tworzyć spersonalizowane ścieżki nauki, optymalizując proces i skupiając się na najważniejszych aspektach programowania.
Wyjaśnienie trudnych zagadnień programistycznych
- AI może działać jako cierpliwy mentor, odpowiadając na pytania i wyjaśniając skomplikowane tematy.
Zrozumienie i naprawa błędów w kodzie, wspólne debugowanie
- AI pomaga w identyfikacji i naprawie błędów, analizując kod i proponując rozwiązania.
Wygenerowanie fragmentu kodu
- AI może generować kod na podstawie podanego kontekstu, co przyspiesza pracę programisty.
Inteligentna ocena kodu i natychmiastowy feedback
- AI dostarcza natychmiastową informację zwrotną na temat jakości kodu, pomagając programistom szybciej się uczyć i doskonalić.
Zrozumienie kodu napisanego przez innych
- AI tłumaczy kod krok po kroku, co jest szczególnie przydatne przy analizie obcego kodu lub własnych starszych projektów.
Automatyczne testowanie i tworzenie testów jednostkowych
- AI generuje testy jednostkowe i pomaga w automatyzacji testowania, co zwiększa niezawodność kodu.
Wsparcie w nauce wzorców projektowych
- AI dostarcza wiedzy na temat wzorców projektowych, pomagając programistom wybierać odpowiednie rozwiązania do swoich projektów.
Rekomendacje dotyczące narzędzi i bibliotek
- AI sugeruje odpowiednie narzędzia i biblioteki, usprawniając pracę programistów.
Generowanie pomysłów na zadania i projekty
- AI proponuje projekty do portfolio, co jest ważne dla początkujących programistów szukających pierwszej pracy.
Szukanie pracy, rozmowa kwalifikacyjna i CV
- AI pomaga w przygotowaniu profesjonalnego CV i portfolio, a także w przygotowaniu do rozmów kwalifikacyjnych.

Podsumowanie

AI świetnie nadaje się do wsparcia programisty podczas pisania kodu, nauki oraz szukania pracy. Jednak nie należy całkowicie polegać na AI. Najlepsze wyniki osiągniemy, współpracując z AI jako asystentem. Zajrzyj na

kierunek.dev/ai i kierunek.dev/programista

aby dowiedzieć się więcej.

Technologia się zmienia, a my musimy się do tych zmian dostosować. Wykorzystaj AI, aby stać się lepszym programistą i osiągnąć sukces w tej dynamicznej dziedzinie.

No comments

Dlaczego AI kłamie?🤖

Witajcie w kolejnym odcinku naszego podcastu, SP#44, zatytułowanym
„Dlaczego AI kłamie?”.

Dziś omówimy, dlaczego sztuczna inteligencja (AI) czasami kłamie. Przyjrzymy się, czym są modele językowe (LLM), jak działają, dlaczego mogą generować błędne informacje (tzw. halucynacje), oraz jak unikać błędów i uzyskiwać lepsze rezultaty w pracy z AI.

Z tego materiału dowiesz się:

Co to jest sztuczna inteligencja (AI) i modele językowe (LLM)?
Jak działa LLM?
Na czym polega proces treningu modeli językowych?
Dlaczego modele językowe mogą nie zrozumieć Twoich pytań?
Czym są halucynacje LLM i jak ich unikać?
Jakie są ograniczenia LLM?
Jak unikać błędów i uzyskać lepsze rezultaty pracy z LLM?

Co to jest AI i LLM?

Definicja sztucznej inteligencji (AI) i modeli językowych (LLM)

Sztuczna inteligencja (AI): To dziedzina informatyki zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji. AI obejmuje rozpoznawanie wzorców, rozumienie języka naturalnego, podejmowanie decyzji i rozwiązywanie problemów.
Modele językowe (LLM): Specyficzny rodzaj AI zaprojektowany do rozumienia i generowania ludzkiego języka. LLM, takie jak GPT, analizują ogromne ilości tekstu, aby nauczyć się wzorców językowych i przewidywać kolejne słowa w zdaniu.

AI już teraz znacząco wpływa na nasze życie poprzez generowanie tekstu, grafiki, wideo oraz automatyzację różnych procesów.

Jak działa LLM?

Przewidywanie kolejnych słów: LLM działają na zasadzie przewidywania kolejnych słów na podstawie podanego kontekstu, wykorzystując sieci neuronowe uczące się wzorców językowych z ogromnych zbiorów danych tekstowych.
Kontekst i generowanie odpowiedzi: Model analizuje wprowadzone dane (kontekst) i generuje odpowiedzi, starając się być spójnym i logicznym. Jednakże, mogą pojawiać się błędy i halucynacje.
Przykład: Podając modelowi zdanie zaczynające się od „Programowanie w Java jest”, model przewiduje, że kolejne słowo może być „łatwe”, „popularne” lub „interesujące” w zależności od kontekstu.

Proces treningu modeli językowych

Zbieranie danych: LLM są trenowane na ogromnych zbiorach danych tekstowych pochodzących z książek, artykułów, stron internetowych i innych źródeł.
Uczenie się wzorców językowych: Model analizuje dane tekstowe, aby nauczyć się wzorców językowych, takich jak gramatyka, składnia, kontekst i semantyka.
Trenowanie modelu: Proces trenowania polega na dostarczaniu modelowi dużych ilości tekstu i modyfikowaniu jego wewnętrznych parametrów, aby minimalizować błędy w przewidywaniu kolejnych słów.
Ocena i optymalizacja: Model jest regularnie oceniany na zestawach testowych, aby sprawdzić jego dokładność i zdolność do generalizowania wiedzy na nowe dane. Jakość i ilość danych są kluczowe.

Halucynacje LLM

Czym są halucynacje?

Definicja: Halucynacje w kontekście modeli językowych to błędne lub fikcyjne informacje generowane przez model, które wyglądają na poprawne, ale nie mają podstaw w rzeczywistości.

Przykłady halucynacji:

Fałszywe fakty historyczne: Model twierdzi, że Napoleon Bonaparte był pierwszym prezydentem Stanów Zjednoczonych.
Nieistniejące badania naukowe: Model generuje informacje o nieistniejących badaniach, np. „Dr. Alice Johnson z Harvard University opublikowała badania, że spożywanie czekolady codziennie przedłuża życie o 10 lat.”
Fałszywe cytaty i źródła.
Podawanie nieprawidłowych wyników obliczeń.

Dlaczego dochodzi do halucynacji?

Trudności w wykonywaniu obliczeń i zadań logicznych: Modele językowe nie są zaprojektowane do precyzyjnych obliczeń matematycznych czy skomplikowanych zadań logicznych.
Brak głębokiego zrozumienia: LLM działają na podstawie wzorców i statystyk, a nie prawdziwego zrozumienia tekstu.
Niedeterministyczność: Modele językowe nie są w pełni deterministyczne, co oznacza, że na to samo pytanie mogą generować różne odpowiedzi w różnych momentach.
Długość kontekstu: Modele mają ograniczoną długość kontekstu, co oznacza, że mogą przetwarzać tylko określoną ilość tekstu na raz.

Jak unikać błędów i uzyskać lepsze rezultaty?

Zadawanie precyzyjnych pytań: Jasne, konkretne pytania pomagają modelowi lepiej zrozumieć oczekiwania.
Podawanie pełnego kontekstu: Pełny kontekst pozwala modelowi generować bardziej spójne odpowiedzi.
Rozmowa w sposób zorganizowany i logiczny: Zorganizowane rozmowy pomagają modelowi unikać błędów.
Weryfikacja odpowiedzi z innymi źródłami: Informacje uzyskane od modelu należy weryfikować za pomocą wiarygodnych źródeł.

Podsumowanie

LLM przewidują kolejne słowa na podstawie kontekstu, wykorzystując sieci neuronowe uczące się wzorców językowych z dużych zbiorów danych. Model analizuje dane wejściowe (kontekst) i generuje odpowiedzi.

Halucynacje to błędne lub fikcyjne informacje generowane przez model, które wyglądają na poprawne, ale są nieprawdziwe.

Trudności w obliczeniach matematycznych, brak głębokiego zrozumienia, niedeterministyczność oraz długość kontekstu to główne przyczyny.

Zadawanie precyzyjnych pytań, podawanie pełnego kontekstu, rozmowa w sposób zorganizowany i logiczny oraz weryfikacja odpowiedzi z innymi źródłami.

Przemyślane podejście do pracy z modelami językowymi pozwoli unikać wielu błędów i uzyskiwać bardziej wartościowe odpowiedzi.

Warsztat AI dla programistów

Live, AI dla Programistów, co Cię czeka? ⏰

>> Link do szkolenia
i wszystkie niezbędne informacje

Podczas spotkania omówimy 👇

✅ Co AI potrafi już dzisiaj i czego spodziewamy się w najbliższych latach. 🤔
✅ Jak wykorzystać AI, żeby pisać kod nawet x100 szybciej! 🔥
✅ Praktyczne projekty AI z wykorzystaniem dużych modeli językowych. 🚀
✅ Dlaczego AI czasem kłamie & jak „nauczyć” LLM nowych rzeczy? 🤯

No comments

Refaktoryzacja Kodu | Dlaczego kusi Cię, by wywalić kod i napisać go od nowa?

Witajcie w kolejnym odcinku naszego podcastu, SP#43, zatytułowanym
„Dlaczego kusi Cię, by wywalić kod i napisać go od nowa?”.

Omówimy, co to jest refaktoryzacja, jak ją przeprowadzać prawidłowo, kiedy jest ona potrzebna, a kiedy to bardzo zły pomysł. Porozmawiamy również o tym, co robić, aby unikać konieczności refaktoryzacji.

Z tego materiału dowiesz się:

Jakie są pułapki myślenia deweloperów?
Co to jest refaktoryzacja kodu?
Dlaczego programiści często chcą przepisać kod od nowa?
Jakie są alternatywne podejścia do refaktoryzacji?
Jak unikać konieczności refaktoryzacji?

Pułapki myślenia dewelopera

Programiści często myślą w specyficzny sposób, który nie zawsze jest zgodny z oczekiwaniami biznesu. Oto kilka typowych pułapek:

Estetyka kodu: Nowi programiści często krytykują istniejący kod, co prowadzi do frustracji i pragnienia jego przepisania.
Problemy architektoniczne: Systemy projektowane na inne potrzeby mogą wydawać się nieodpowiednie dla obecnych wymagań.
Wydajność: Optymalizacja zazwyczaj dotyczy małych fragmentów kodu, a nie całości.
Chęć eksperymentowania: Nowe technologie i narzędzia kuszą, ale wprowadzają ryzyko i komplikacje.

Refaktoryzacja kodu

Co to jest? Proces poprawiania jakości kodu bez zmiany jego funkcjonalności.

Kiedy jest potrzebna? Gdy kod staje się trudny do utrzymania, rozbudowy lub optymalizacji.

Korzyści: Lepsza czytelność, łatwiejsze utrzymanie, zwiększona wydajność.

Koszty: Wymaga czasu i zasobów, ale jest tańsza i mniej ryzykowna niż przepisywanie kodu.

Dlaczego chcemy przepisać kod?

Trudność w zrozumieniu starego kodu: Nowy kod wydaje się łatwiejszy do napisania niż zrozumienie starego.
Problemy architektoniczne: System zaprojektowany na inne potrzeby może być teraz niewłaściwy.
Wydajność: Optymalizacja zazwyczaj dotyczy małych fragmentów kodu.
Chęć eksperymentowania: Nowe technologie i narzędzia kuszą, ale wprowadzają ryzyko i komplikacje.
Chęć dopaminy: Nowy projekt jest bardziej ekscytujący niż stary.

Ryzyko i konsekwencje przepisywania kodu od zera

Wysokie koszty i ryzyko: Duże projekty często nie kończą się na czas.
Utrata cennej wiedzy: Stary kod zawiera lata poprawek i napraw błędów.
Brak dojrzałości nowego kodu: Nowy kod może zawierać nowe błędy.

Kiedy przepisywanie kodu może się sprawdzić?

Krytyczne problemy: Gdy system jest w bardzo złym stanie i nie mamy innego wyjścia.
Poważne podejście: Jasna komunikacja z klientem i dokładne planowanie.

Alternatywne podejście

Zmiana mentalności: Przestań narzekać na kod. To Twój obowiązek dbać o jego jakość.
Regularne działania: Małe kroki na co dzień, zamiast wielkich zmian raz na jakiś czas.
Testy i automatyzacja: Zapewnienie, że zmiany w kodzie nie wprowadzają nowych błędów.

Unikanie konieczności refaktoryzacji

Clean Code: Przestrzeganie zasad czystego kodu od początku.
Regularne przeglądy: Systematyczne sprawdzanie i poprawianie jakości kodu.
Automatyzacja testów: Zapewnienie, że zmiany w kodzie nie wprowadzają nowych błędów.

Podsumowanie

Refaktoryzacja kodu jest nieodłączną częścią pracy programisty, ale powinna być przeprowadzana z rozwagą. Kluczem jest zrozumienie, kiedy refaktoryzacja jest naprawdę potrzebna, a kiedy warto skupić się na ma

łych, regularnych poprawkach. Przemyślane podejście do zarządzania kodem i dbałość o jego jakość od samego początku pozwolą unikać wielu problemów i konieczności radykalnych zmian w przyszłości.

Zapraszam, dołącz naszej społeczności na:

kierunek.dev/ai

Dziękuję za dziś i do usłyszenia w kolejnym odcinku!

No comments

Wykorzystane zadania

AI i praca z tekstem – jak to działa?

Programowanie z AI – co potrafi?

Rozwiązywanie problemów matematycznych – czy AI to potrafi?

Logiczne łamigłówki – AI też się uczy

Etyczne dylematy – czy AI może podejmować moralne decyzje?

Podsumowanie

Z tego materiału dowiesz się:

Wprowadzenie do NoCode/LowCode

Techniczne Aspekty Platform NoCode/LowCode

Przypadki Użycia NoCode/LowCode

Zalety NoCode/LowCode

Wady i Wyzwania NoCode/LowCode

Wpływ NoCode/LowCode na Rynek Pracy

Podsumowanie

Praktyczne przykłady, jak programista może wykorzystać AI już dziś! 🔥

Automatyczne Generowanie Kodu: Zwiększenie Efektywności Pracy

Automatyczne Testowanie Kodu: Redukcja Błędów na Wczesnym Etapie

Refaktoryzacja Kodu i Inteligentne Sugestie: IDE na Sterydach! 💉

Wykrywanie Błędów i Debugowanie: Nowy Wymiar Jakości

Automatyczne Tworzenie Dokumentacji: AI zrób to za mnie…

Szybsza Nauka i Natychmiastowa Informacja Zwrotna: Personalizacja Procesu Nauki

Podjęcie decyzji skomplikowanych decyzji projektowych

Tworzenie Chatbota lub Asystenta Programisty: Nowe Możliwości w Kodowaniu

Asystent nauki programowania

Asystent wsparcia klienta, C3PO

Automatyzacja Codziennych Zadań: Zwiększenie Produktywności

Automatyczna obsługa nagrań ze spotkania

Analiza ankiet

Odpisanie na maila, czy na komentarz w social media

Podsumowanie wiadomości i zawsze bycie na bieżąco

AI to potężne narzędzie

Warsztat AI dla programistów

1. Zadbaj o solidne podstawy

2. Naucz się rozwiązywania problemów i ich dekompozycji

3. Skupienie – ucz się tylko tego, co potrzebne i rób to optymalnie

4. Przygotuj naprawdę dobre CV i portfolio

5. Wyróżnij się na tle innych kandydatów – Zaskocz mnie 🙂

6. Przygotuj się do rozmowy kwalifikacyjnej

7. Postaw na kompetencje miękkie

8. Postaw na praktykę i doświadczenie niekomercyjne

9. Zrealizuj chociaż jeden projekt od początku do końca

10. Znajdź mentora i społeczność

Nauka programowania – podsumowanie

Historia z Praktyki

Co to jest Backup?

Dlaczego Backup Jest Istotny?

Rodzaje Backupów

Najlepsze Praktyki

Częstotliwość i Regularność

Bezpieczeństwo Kopii Zapasowych

Automatyzacja Backupów

Narzędzia i Technologie Backupowe

Największe Wyzwania i Problemy

Podsumowanie

Co to jest Spring Data?

Przykład Zastosowania

Podstawowe Pojęcia

Repository

Entity

CRUD

Konfiguracja Projektu

Przykładowy plik pom.xml

Tworzenie Encji

Tworzenie Repozytorium

Podstawowe Operacje CRUD

Dodawanie użytkownika

Pobieranie użytkownika

Aktualizacja użytkownika

Usuwanie użytkownika

Korzystanie z zapytań niestandardowych

Przykład: Znajdowanie użytkowników po imieniu

Przykład: Zapytanie niestandardowe z @Query

Korzyści ze Stosowania Spring Data

Automatyzacja

Abstrakcja Bazy Danych

Integracja z Ekosystemem Spring

Podsumowanie

Co to są asystenci programowania?

Jak działają asystenci AI w programowaniu?

Praktyczne przykłady,
jak programista może wykorzystać AI już dziś! 🔥

Przykładowy plik `pom.xml`

Przykład: Zapytanie niestandardowe z `@Query`