План на курса
Въведение в генеративната ИИ за фронтенд
- Какво е генеративната ИИ в софтуерното разработка?
- Общ преглед на инструментите: ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium и др.
- Преимущества и ограничения на ИИ в UI разработка
Генериране на UI чрез промптове
- Създаване на промптове за HTML структура и компоненти
- Генериране и модифициране на CSS стилове с ИИ
- Използване на ИИ за създаване на интерактивни елементи в JavaScript
Проектиране на макети с генеративни инструменти
- Създаване на страници за привлечение и многосекционни макети
- Промптове за адаптивен дизайн (Flexbox, Grid)
- Предварително разглеждане и тестърване в CodePen или подобни инструменти
Компонентизация и повторно използване
- Генериране на повторно използваеми UI компоненти (бутони, карти, форми)
- Създаване на библиотеки с компоненти и системи за дизайн с помощта на ИИ
- Използване на ИИ в популярни фреймворки (React, Vue, Tailwind)
Асистирани от ИИ ревизии и остраняване на грешки
- Поправка на макетни бъгове и проблеми с достъпността с LLMs
- Оптимизиране на производителността на HTML/CSS/JS код
- Обясняване на грешки и предложени за поправка чрез промптове на ИИ
Колаборативен дизайн и генериране на съдържание
- Използване на ИИ за генериране на изчерквани материали, текст и плейсхолдери
- Работа с дизайнери за създаване на wireframes и стилове
- Експортиране на генерирани от ИИ идеи в полезни HTML шаблони
Проект: Създаване на уеб приложение с подкрепа от ИИ
- Дизайн на UI на база на бизнес промпт
- Създаване на компоненти и взаимодействия с помощта на ИИ
- Полираене, тестирене и представяне на макета
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Основно разбиране на HTML, CSS и JavaScript
- Познаване на фронтенд фреймворки или системи за дизайн
- Интерес към прилагането на ИИ за ускоряване на работите по UI/UX
Публика
- Фронтенд разработчици
- UX инженери
- Уеб дизайнери и креативни технологи
Отзиви от потребители (2)
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
Тренерът може да коригира нивото на курса по време на обучението, за да съответства нашите знания по темата. Това ни позволява да придобием повече полезни познания, които ще ни помогнат ефективно да използваме инструментите в нашия ежедневен труд.
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Курс - Intermediate GitHub Copilot
Машинен превод