- AI coding assistants such as Amazon Q Developer, GitHub Copilot, and JetBrains AI Assistant are based on large language models.
- AI systems have limits due to data collection and training constraints.
- It’s important to be cautious and verify information from AI with human sources of knowledge.
- Using open-source code bases on GitHub can help learn language idioms and tricks.
- Techniques like asking AI to explain code and list important concepts can aid in learning.
- Experimenting with different implementations and playing with ideas is crucial in learning.
- Providing examples and context in AI chat sessions leads to better results.
- Being explicit and detailed in AI chat prompts improves predictions.
- AI assistants offer features like multiline code completion and natural follow-up questions.
- When encountering errors, using AI to explain, locate, and propose solutions can be beneficial.
- Sharing knowledge with others and seeking feedback enriches learning experiences.
- Summarizing questions and answers from chat sessions can serve as a quick reference guide.
- AI tools can help accelerate learning and connect with communities for knowledge sharing.
AIのコーディングアシスタントは大規模な言語モデルに基づいており、Amazon Q Developer、GitHub Copilot、JetBrains AI Assistantなどが含まれます。
AIシステムはデータ収集とトレーニングの制約による限界があります。
AIからの情報を人間の知識源で検証することが重要です。
GitHubのオープンソースコードベースを使用することで、言語のイディオムやトリックを学ぶのに役立ちます。
AIにコードの説明や重要な概念のリストを要求するなどのテクニックは学習に役立ちます。
異なる実装を試し、アイデアを実践することは学習において重要です。
AIチャットセッションで例やコンテキストを提供すると、結果が向上します。
AIチャットのプロンプトで具体的で詳細になることで、予測が改善されます。
AIアシスタントには複数行のコード補完や自然なフォローアップの質問などの機能があります。
エラーが発生した場合、AIを使用して問題を説明し、場所を特定し、解決策を提案することが有益です。
他者と知識共有を行い、フィードバックを求めることは学習体験を豊かにします。
チャットセッションから質問と回答を要約することは、迅速な参照ガイドとなります。
AIツールは学習を加速し、知識共有のためのコミュニティとつながるのに役立ちます。
元記事: https://www.infoworld.com/article/3715411/learn-a-programming-language-using-ai.html