Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Съдържание и теми, включени в курса
Въведение в генеративния изкуствен интелект за фронтенд
- Какво е генеративен изкуствен интелект в софтуерната разработка?
- Преглед на инструменти: ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium и др.
- Предимства и ограничения на AI в разработката на потребителски интерфейс
Генериране на потребителски интерфейс чрез промптове
- Създаване на промптове за HTML структура и компоненти
- Генериране и модифициране на CSS стилове с AI
- Използване на AI за изграждане на скелет на интерактивни елементи в JavaScript
Прототипиране на оформления с генеративни инструменти
- Изграждане на целеви страници и многосекционни оформления
- Промптове за responsive дизайн (Flexbox, Grid)
- Преглед и тестване в CodePen или подобни инструменти
Компонентизация и преизползваемост
- Генериране на преизползваеми UI компоненти (бутони, карти, формуляри)
- Създаване на библиотеки с компоненти и дизайн системи с помощта на AI
- Използване на AI в популярни рамки (React, Vue, Tailwind)
Преглед на код и отстраняване на грешки с помощта на AI
- Отстраняване на грешки в оформлението и проблеми с достъпността с големи езикови модели
- Оптимизиране на производителността на HTML/CSS/JS код
- Обяснение на грешки и предлагане на корекции чрез AI промптове
Колаборативен дизайн и генериране на съдържание
- Използване на AI за генериране на фиктивно съдържание, текст и заместители
- Работа с дизайнери за съвместно създаване на скици и стилове
- Експортиране на идеи, генерирани от AI, в използваеми HTML шаблони
Проект: Изграждане на уеб приложение със скелет, генериран от AI
- Проектиране на потребителски интерфейс на базата на бизнес промпт
- Изграждане на компоненти и интеракции с помощта на AI
- Полиране, тестване и представяне на прототипа
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Основни познания по HTML, CSS и JavaScript
- Запознатост с фронтенд рамки или дизайн системи
- Интерес към прилагането на AI за ускоряване на UI/UX работни потоци
Аудитория
- Фронтенд разработчици
- UX инженери
- Уеб дизайнери и креативни технолози
14 Часа
Отзиви от участници (1)
Придобих знания за библиотеката Streamlit на Python и със сигурност ще опитам да я използвам, за да подобря приложенията в моя екип, които са създадени с R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Курс - GitHub Copilot for Developers
Машинен превод