AI 용어집
인공지능 완전 사전
Auto-complétion de code
Fonctionnalité qui suggère automatiquement des extraits de code pertinents pendant la programmation, basée sur le contexte et les modèles d'apprentissage profond.
Génération de code à partir de langage naturel
Processus consistant à traduire des descriptions en langage naturel en code exécutable à l'aide de modèles d'IA capables de comprendre les intentions et la sémantique.
Codex
Modèle d'IA développé par OpenAI spécifiquement entraîné pour comprendre et générer du code à partir de prompts en langage naturel, formant la base de GitHub Copilot.
GitHub Copilot
Assistant de programmation basé sur IA qui suggère des lignes de code et des fonctions entières directement dans l'éditeur, utilisant le modèle Codex d'OpenAI.
Seq2Seq
Architecture de réseau neuronal transformant une séquence d'entrée en une séquence de sortie, utilisée pour la traduction automatique et la génération de code.
CodeBERT
Modèle pré-entraîné de type BERT spécifiquement conçu pour comprendre le code source et le langage naturel, capable de détecter des bugs et de compléter du code.
Transfer Learning en programmation
Application des connaissances acquises sur un langage de programmation ou un domaine pour améliorer les performances sur un autre, réduisant les besoins en données d'entraînement.
Reinforcement Learning pour la génération de code
Approche où un agent apprend à générer du code optimal à travers des récompenses basées sur la correction, l'efficacité ou la conformité aux bonnes pratiques.
Code Generation Models
Modèles d'IA spécialisés dans la création automatique de code source à partir de spécifications, descriptions ou exemples, combinant NLP et compréhension de la programmation.
Pre-training en programmation
Phase d'entraînement initial de modèles sur d'immenses corpus de code source pour acquérir une compréhension générale des patterns et structures de programmation.
Fine-tuning de modèles de code
Processus d'adaptation d'un modèle pré-entraîné sur un domaine ou un langage de programmation spécifique pour améliorer ses performances sur des tâches ciblées.
Tokenisation de code
Processus de décomposition du code source en unités lexicales (tokens) compréhensibles par les modèles d'IA, préservant la structure syntaxique et sémantique.
Semantic Code Analysis
Analyse approfondie du code source comprenant non seulement la syntaxe mais aussi la signification et l'intention, permettant une génération de code plus intelligente.