Obiectivele cursului:
- construiești prompturi structurate
- iterezi și îmbunătățești răspunsurile AI
- evaluezi critic rezultatele generate
Descriere
Acest curs practic te învață cum să folosești Google Gemini ca un adevărat AI pair programmer, integrat direct în fluxul tău de lucru: generare de cod, debugging, documentație, code review și testare.
Nu este un curs despre “copy-paste de cod generat de AI”.
Este un curs despre cum să gândești, să construiești și să controlezi AI-ul prin prompturi inteligente.
Cursul este dedicat în întregime programatorilor care vor să integreze AI în mod profesionist în workflow-ul lor.
Ce beneficii vor obține participanții?
- creșterea calității prompturilor
- reducerea timpului de realizare a task-urilor
- reducerea timpului de testare
- reducerea timpului necesar realizării documentației
Ce va acoperi partea teoretică?
La finalul cursului vei stăpâni tehnici precum:
- Few-shot prompting
- Chain-of-thought reasoning
- Role prompting
- Prompt chaining
- Iterație sistematică a prompturilor
În același timp vei înțelege și limitele AI: halucinații, biasuri și aspecte etice.
Ce va acoperi partea practică?
După curs vei putea:
- genera cod bine structurat cu ajutorul AI
- reduce numărul de erori (bug-uri)
- crea documentație automată
- genera teste pentru cod
- dezvolta un mini proiect end-to-end folosind AI
Exercițiul final: Mini Integrator Project — unde vei construi un workflow complet folosind exclusiv Gemini și tehnicile învățate.
De ce merită acest curs?
Pentru că AI nu înlocuiește programatorii. Programatorii care știu să folosească AI îi vor înlocui pe cei care nu știu. Acest curs îți oferă un mindset de lucru cu AI care poate fi aplicat în orice domeniu profesional.
Agenda cursului:
Introducere
- Ce este un LLM — explicat intuitiv, fără matematică
- Cum "citește" Gemini un prompt
- Anatomia unui prompt: Instrucțiune · Context · Input · Format output
Tehnici de Bază
- Zero-shot / One-shot / Few-shot — când folosești ce
- Chain-of-Thought: "Gândește"pas cu pas"
- Role prompting: "Ești un expert în X"
CControlul Output-ului
- Formate: JSON, Markdown, tabel, listă numerotată, proză
- Ton și stil: formal, casual, tehnic, empatic
- Lungime: cuvinte, paragrafe, tokeni
- Negative prompting: "Nu folosi...", "Evită..."
Tehnici Avansate
- Prompt Chaining: sarcini complexe → pași mici
- Self-consistency: cere același lucru de N ori, compară
- Tree of Thought: mai multe direcții în paralel
- Iterație sistematică: cum îmbunătățești un prompt metodic
Limitări, Etică și Bune Practici
- Halucinații: de ce apar, cum arată, cum le reduci
- Biasuri ale modelelor — tipuri și exemple
- Prompt injection — conștientizare de bază
- Reguli de aur: când să NU folosești AI
Mindset-ul Programatorului cu
- AI = pair programmer, nu autopilot sau înlocuitor
- Ce știe Gemini despre cod, unde greșește frecvent
- Fluxuri recomandate: TDD cu AI, code review cu AI
Generare de Cod
- Anatomia unui prompt de cod: limbaj, versiune, context, constrângeri, exemple
- Tehnica "stub + docstring" — dai scheletul, AI implementează
- Specificarea stilului: PEP8, type hints, error handling
Debugging și Code Review
- Structura promptului de debug: cod + eroare + ce ai încercat
- Cererea de explicații, nu doar fix-uri rapide
- Code review pe dimensiuni: securitate / performanță / lizibilitate
Documentație și Teste
- Generare docstrings, README, comentarii inline
- Unit tests: structura Given-When-Then
- Edge cases și generare de date de test
