Produktiver programmieren mit Github Copilot und ChatGPT

In diesem Workshop erfahren Sie, wie GitHub Copilot auf Basis der zugrundeliegenden Large Language Models (LLMs) und Daten funktioniert und welche Grenzen existieren. Wir vergleichen die Ansätze von GitHub Copilot mit denen anderer aktueller KI-Softwareentwicklungswerkzeuge und ergänzen die theoretischen Informationen durch konkrete Beispiele und praktische Übungen in TypeScript, bei denen wir direkt mit GitHub Copilot arbeiten. Der Workshop behandelt nicht nur GitHub Copilot als Tool, sondern gibt auch wertvolle Tipps und Tricks, um das Maximum aus solchen KI-Werkzeugen herauszuholen.

Lernziele

1. Die Funktionsweise von KI-Entwicklungstools, insbesondere GitHub Copilot, verstehen.

2. KI in der Softwareentwicklung anwenden und Entwicklungsprozesse optimieren.

3. Werkzeuge wie GitHub Copilot kritisch hinterfragen, Risiken von KI in der Programmierung verstehen und Strategien entwickeln, um diese zu vermeiden oder zu minimieren.

4. Einen Überblick über die OpenAI REST APIs, die GitHub Copilot zugrunde liegen, erhalten.

5. Eine Einführung in Embedding-Vektoren und das Retrieval-Augmented Generation (RAG) Entwurfsmuster kennenlernen.

Inhalte

Die zunehmende Integration von KI in die Softwareentwicklung verändert die Art und Weise, wie Entwickler arbeiten, und bietet neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung. Da KI-gestützte Tools wie GitHub Copilot immer leistungsfähiger werden, ist es wichtig, die Chancen und Risiken zu verstehen und die besten Praktiken für ihren Einsatz zu erlernen. Gerade jetzt, wo die Technologie noch relativ neu ist und sich schnell weiterentwickelt, ist es entscheidend, frühzeitig die Fähigkeiten zu entwickeln, die den verantwortungsvollen und produktiven Einsatz dieser Tools ermöglichen.

Im ersten Teil des Workshops machen Sie sich mit der Funktionsweise von GitHub Copilot und ähnlichen KI-Entwicklungstools vertraut. Wir erklären die zugrundeliegenden Technologien, insbesondere Large Language Models (LLMs), und wie diese genutzt werden, um Code zu generieren. Sie lernen, wie GitHub Copilot in den Entwicklungsprozess integriert werden kann und welche Vorteile es bietet, um den Workflow zu beschleunigen. Dazu geben wir auch einen Überblick über aktuelle Alternativen zu GitHub Copilot und zeigen, wie diese Werkzeuge unterschiedliche Ansätze zur Unterstützung von Entwicklern verfolgen.

Im zweiten Teil des Workshops widmen wir uns praktischen Übungen. Hierbei liegt der Schwerpunkt auf der Anwendung von GitHub Copilot in realen Szenarien. Sie arbeiten direkt mit TypeScript, um die Funktionsweise des Tools in der Praxis zu erfahren. Wir führen gemeinsame Übungen durch, bei denen der Code durch GitHub Copilot generiert wird, und analysieren dabei die Qualität und Effizienz der Vorschläge. Es werden sowohl einfache als auch komplexere Beispiele verwendet, um die Grenzen des Tools auszuloten und die optimalen Einsatzmöglichkeiten zu identifizieren.

Im abschließenden Teil des Workshops gehen wir auf weiterführende Themen ein, wie zum Beispiel die Risiken, die sich durch den Einsatz von KI-Entwicklungstools ergeben. Dabei lernen Sie, wie Sie mögliche Risiken minimieren und die generierten Ergebnisse kritisch hinterfragen können. Zudem bieten wir eine Einführung in fortgeschrittene Konzepte wie Embedding-Vektoren und das Retrieval-Augmented Generation (RAG) Entwurfsmuster, um ein tieferes Verständnis für die Technologien hinter GitHub Copilot zu vermitteln. Zum Abschluss werden auch die OpenAI REST APIs vorgestellt, die die Grundlage für viele dieser Werkzeuge bilden.

Themen in der Übersicht

• 1. Einführung

  • Kurzüberblick: Was sind GitHub Copilot und ChatGPT?

  • Die Relevanz von KI-gestützten Tools in der modernen Softwareentwicklung

• 2. GitHub Copilot in Aktion

  • Einrichtung und Grundlagen von GitHub Copilot

  • Praktische Beispiele: Code-Autovervollständigung, Methoden- und Funktionserstellung, Fehlerbehebung, Testgenerierung

• 3. Einsatz von Copilot Chat

  • Grundlagen und Einsatzmöglichkeiten von Copilot Chat

  • Praktische Beispiele: Problembehandlung, Testgenerierung und Entwicklungsfragen

  • Fallstudie: Eine typische Entwicklungsfrage interaktiv mit ChatGPT bearbeiten

• 4. Vergleich von GitHub Copilot mit anderen, aktuellen KI-Entwicklungstools

• 5. OpenAI API

  • Die OpenAI REST API (aktuelle Produktionsversion)

  • Sprachspezifische SDKs

  • Einführung in die Assistant API

  • Einordnung der Realtime API

• 6. OpenAI API in Azure

  • Unterschiede und Gemeinsamkeiten zu OpenAI APIs

• 7. Embedding-Vektoren und RAG

  • Einführung in Embeddings-Vektoren und das Retrieval Augmented Generation (RAG) Entwurfsmuster

  • Praktisches Beispiel

• 8. Grenzen und Risiken (während des gesamten Workshops)

  • Diskussion über die Grenzen von KI in der Programmierung

  • Fallstudien: Szenarien, in denen GitHub Copilot oder ChatGPT nicht die erwarteten Ergebnisse liefern

• 9. Abschluss und Diskussion

  • Fragen und Antworten

  • Erfahrungsaustausch unter den Teilnehmenden: Wie könnten sie diese Tools in ihren Arbeitsalltag integrieren

  • Abschließende Gedanken und Ressourcen für weiterführendes Lernen

Zielgruppe

• Software Developer, die täglich Code schreiben und nach Möglichkeiten suchen, ihre Effizienz und Produktivität zu steigern

• Technische Projektleitende, die technische Teams leiten und daran interessiert sind, neue Werkzeuge und Prozesse zu implementieren, um den Entwicklungsprozess zu optimieren

• QA-Engineers, die Code überprüfen und nach Möglichkeiten suchen, den Überprüfungsprozess mit Hilfe von KI-gestützten Tools zu verbessern

• IT-Consultants, die ständig nach den neuesten Technologietrends suchen, um ihre Kunden besser zu beraten und zu unterstützen

• Technologie-Enthusiasten, die immer auf dem neuesten Stand der Technologie sein wollen und sich für den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung interessieren

Voraussetzungen

• Kenntnisse in einer Programmiersprache (z.B. Java, C#, TypeScript, etc.), Grundkenntnisse von Web-Entwicklung (HTTP, JSON, etc.)

• GitHub-Account

• GitHub Copilot-Abo (Testversion ist ausreichend)

• IDE mit installiertem GitHub Copilot Plugin (empfohlen wird Visual Studio Code)

• Zugriff auf ChatGPT

• (Optional für Übungen mit der OpenAI API) API Key von OpenAI und/oder Azure OpenAI

Zur Workshop-Durchführung wird Zoom verwendet mittels eines DSGVO-konformen On-Premise-Connectors. Wir bitten Sie, ein Mikrofon oder Headset sowie einen aktuellen Browser zu nutzen.

Leistungen Ihres Workshoptickets

• Workshopunterlagen

• Teilnahmebescheinigung

Durchführung

Ist die Durchführung der Veranstaltung aufgrund höherer Gewalt, wegen Verhinderung eines Referenten, wegen Störungen am Veranstaltungsort oder aufgrund zu geringer Teilnehmerzahl nicht möglich, werden die Teilnehmenden frühestmöglich informiert.

Die Teilnehmerzahl ist auf max. 20 Personen begrenzt.