AI-Assisted Programming for Web and Machine Learning: Improve your development workflow with ChatGPT and GitHub Copilot

Noring, Christoffer, Jain, Anjali, Fernandez, Marina

  • 出版商: Packt Publishing
  • 出版日期: 2024-08-30
  • 售價: $1,820
  • 貴賓價: 9.5$1,729
  • 語言: 英文
  • 頁數: 602
  • 裝訂: Quality Paper - also called trade paper
  • ISBN: 1835086055
  • ISBN-13: 9781835086056
  • 相關分類: ChatGPTCopilotVersion ControlMachine Learning
  • 立即出貨 (庫存 < 3)

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商品描述

Speed up your development processes and improve your productivity by writing practical and relevant prompts to build web applications and Machine Learning (ML) models

Purchase of the print or Kindle book includes a free PDF copy

Key Features:

- Utilize prompts to enhance frontend and backend web development

- Develop prompt strategies to build robust machine learning models

- Use GitHub Copilot for data exploration, maintaining existing code bases, and augmenting ML models into web applications

Book Description:

AI-Assisted Programming for Web and Machine Learning shows you how to build applications and machine learning models and automate repetitive tasks.

Part 1 focuses on coding, from building a user interface to the backend. You'll use prompts to create the appearance of an app using HTML, styling with CSS, adding behavior with JavaScript, and working with multiple viewports. Next, you'll build a web API with Python and Flask and refactor the code to improve code readability. Part 1 ends with using GitHub Copilot to improve the maintainability and performance of existing code.

Part 2 provides a prompting toolkit for data science from data checking (inspecting data and creating distribution graphs and correlation matrices) to building and optimizing a neural network. You'll use different prompt strategies for data preprocessing, feature engineering, model selection, training, hyperparameter optimization, and model evaluation for various machine learning models and use cases.

The book closes with chapters on advanced techniques on GitHub Copilot and software agents. There are tips on code generation, debugging, and troubleshooting code. You'll see how simpler and AI-powered agents work and discover tool calling.

What You Will Learn:

- Speed up your coding and machine learning workflows with GitHub Copilot and ChatGPT

- Use an AI-assisted approach across the development lifecycle 

- Implement prompt engineering techniques in the data science lifecycle

- Develop the frontend and backend of a web application with AI assistance 

- Build machine learning models with GitHub Copilot and ChatGPT 

- Refactor code and fix faults for better efficiency and readability 

- Improve your codebase with rich documentation and enhanced workflows 

Who this book is for:

Experienced developers new to GitHub Copilot and ChatGPT can discover the best strategies to improve productivity and deliver projects quicker than traditional methods. This book is ideal for software engineers working on web or machine learning projects. It is also a useful resource for web developers, data scientists, and analysts who want to improve their efficiency with the help of prompting. This book does not teach web development or how different machine learning models work.

Table of Contents

- It's a New World, One With AI Assistants, and You're Invited

- Prompt Strategy

- Tools of the Trade: Introducing Our AI Assistants

- Build the Appearance of Our App with HTML and Copilot

- Style the App with CSS and Copilot

- Add Behavior with JavaScript

- Support Multiple Viewports Using Responsive Web Layouts

- Build a Backend with Web APIs

- Augment Web Apps with AI Services

- Maintaining Existing Codebases

- Data Exploration with ChatGPT

- Building a Classification Model with ChatGPT

- Building a Regression Model for Customer Spend with ChatGPT

- Building an MLP Model for Fashion-MNIST with ChatGPT

- Building a CNN Model for CIFAR-10 with ChatGPT

- Unsupervised Learning: Clustering and PCA

- Machine Learning with Copilot

(N.B. Please use the Read Sample option to see further chapters)

商品描述(中文翻譯)

加速您的開發流程,提升生產力,透過撰寫實用且相關的提示來構建網頁應用程式和機器學習(ML)模型。

購買印刷版或 Kindle 版書籍可獲得免費 PDF 副本。

主要特色:
- 利用提示增強前端和後端的網頁開發
- 開發提示策略以構建穩健的機器學習模型
- 使用 GitHub Copilot 進行數據探索、維護現有代碼庫,並將 ML 模型增強至網頁應用程式

書籍描述:
《AI 輔助的網頁和機器學習編程》教您如何構建應用程式和機器學習模型,並自動化重複性任務。

第一部分專注於編碼,從構建用戶界面到後端。您將使用提示來創建應用程式的外觀,使用 HTML、CSS 進行樣式設計、使用 JavaScript 添加行為,並處理多個視口。接下來,您將使用 Python 和 Flask 構建網頁 API,並重構代碼以提高可讀性。第一部分以使用 GitHub Copilot 改善現有代碼的可維護性和性能作結。

第二部分提供數據科學的提示工具包,從數據檢查(檢查數據和創建分佈圖及相關矩陣)到構建和優化神經網絡。您將使用不同的提示策略進行數據預處理、特徵工程、模型選擇、訓練、超參數優化和模型評估,適用於各種機器學習模型和用例。

本書最後幾章介紹 GitHub Copilot 和軟體代理的進階技術,提供代碼生成、除錯和故障排除的技巧。您將了解更簡單且由 AI 驅動的代理如何運作,並發現工具調用的方式。

您將學到的內容:
- 使用 GitHub Copilot 和 ChatGPT 加速您的編碼和機器學習工作流程
- 在開發生命週期中採用 AI 輔助的方法
- 在數據科學生命週期中實施提示工程技術
- 在 AI 輔助下開發網頁應用程式的前端和後端
- 使用 GitHub Copilot 和 ChatGPT 構建機器學習模型
- 重構代碼並修正錯誤以提高效率和可讀性
- 透過豐富的文檔和增強的工作流程改善您的代碼庫

本書適合對象:
對 GitHub Copilot 和 ChatGPT 有經驗的開發者可以發現最佳策略,以提高生產力並比傳統方法更快地交付專案。本書非常適合從事網頁或機器學習專案的軟體工程師,也對希望透過提示提高效率的網頁開發者、數據科學家和分析師有幫助。本書不教授網頁開發或不同機器學習模型的運作方式。

目錄:
- 這是一個新世界,擁有 AI 助手,歡迎您的加入
- 提示策略
- 行業工具:介紹我們的 AI 助手
- 使用 HTML 和 Copilot 構建我們應用程式的外觀
- 使用 CSS 和 Copilot 為應用程式設計樣式
- 使用 JavaScript 添加行為
- 使用響應式網頁佈局支持多個視口
- 使用網頁 API 構建後端
- 使用 AI 服務增強網頁應用程式
- 維護現有代碼庫
- 使用 ChatGPT 進行數據探索
- 使用 ChatGPT 構建分類模型
- 使用 ChatGPT 構建顧客消費的回歸模型
- 使用 ChatGPT 構建 Fashion-MNIST 的 MLP 模型
- 使用 ChatGPT 構建 CIFAR-10 的 CNN 模型
- 無監督學習:聚類和 PCA
- 使用 Copilot 進行機器學習
(注意:請使用閱讀範本選項查看後續章節)