Lekce 4 - Využití umělé inteligence při studiu programování

V minulé lekci, Proměnné a typový systém v Pythonu, jsme si ukázali základní datové typy, práci s proměnnou a napsali jsme si jednoduchý program.

V tomto tutoriálu se naučíme využívat AI při studiu programování. Ukážeme si, jak pomocí umělé inteligence lépe pochopit složité koncepty a zrychlit řešení úkolů, na kterých běžně trávíme spoustu času.

Pozor: AI je dobrý pomocník, ale zlý pán! Tato lekce ti ukáže, jak ti AI najde chybu ve tvém kódu nebo jednoduché úlohy vyřeší zcela za tebe. Prvně ale musíš nad úlohou přemýšlet a zkoušet ji sám, než požádáš o pomoc AI. Nebudeš jinak schopný v zaměstnání řešit komplexnější úlohy, se kterými ti AI nepomůže, protože ji nemůžeš poslat celý firemní projekt. Ve svém vlastním zájmu používej AI jen jako pomocníka, když nevíš, jak dál, a již jsi vyplýtval všechny možnosti.

Využití AI při studiu programování

Učení se programování může být občas náročné. Budeme se setkávat se spoustou nových konceptů a nezvyklých problémů. Dnešní doba nám však poskytuje AI nástroje, které nám práci i studium velmi ulehčí. Stačí se je naučit správně používat. Nerozumíme nějakému tématu? ChatGPT nám danou problematiku na základě našich otázek znovu vysvětlí a pomůže nám si dané téma osvojit. Narazili jsme na problém v nějaké úloze? Nástroj Canvas ji s námi rozebere a v případě potřeby doporučí další postup, opraví chyby a podobně. Strávili jsme hodinu luštěním našeho kódu a nakonec jsme zjistili, že celý problém zapříčinila chybějící závorka? Nejsme první ani poslední – toto je skutečně více než běžné. Když si osvojíme používání AI nástrojů, bude řešení podobných problémů otázkou několika sekund.

AI je nápomocná v mnoha dalších oblastech. Jak ji správně využívat, se učíme v kurzech Umělá inteligence.

Potřebuješ poradit? ChatGPT ti pomůže rychleji než lektor

Skvělým parťákem, a to nejen při studiu, pro nás bude zejména ChatGPT. Srozumitelně nám vysvětlí složitější látku, prodiskutuje s námi náročnější koncepty a dokáže navrhnout i řešení technických problémů v našem počítači. Pro studenty našich rekvalifikačních kurzů jsou samozřejmě k dispozici konzultace s lektory.

Ve většině případů však můžeme náš problém či dotaz vyřešit pomocí ChatGPT mnohem rychleji a stejně efektivně jako s lektorem.

ChatGPT je k dispozici prostřednictvím mobilní aplikace nebo online na adrese chatgpt.com. V řešení problémů umí být opravdu vynalézavý a zeptat se ho můžeme prakticky na cokoli:

Při komunikaci s chatbotem se dozvíme spoustu zajímavých informací a pochopíme i složité koncepty, kterých je v programování mnoho:

Můžeme se například zeptat na látku, která nám není jasná a kterou bychom potřebovali dovysvětlit:

Vysvětli, k čemu slouží v Pythonu konstruktor.

class Osoba:
    def __init__(self, jmeno, vek):
        self.jmeno = jmeno
        self.vek = vek

osoba1 = Osoba("Anna", 25)

print(osoba1.jmeno)  # Výstup: Anna
print(osoba1.vek)    # Výstup: 25

Dále se můžeme také zeptat na praktické využití určitého konceptu, například dědičnosti:

Vysvětli, co je dědičnost v Pythonu, k čemu se používá v praxi, a uveď jednoduchý příklad s kódem.

# Rodičovská třída
class Zvire:
    def __init__(self, jmeno):
        self.jmeno = jmeno

    def zvuk(self):
        return "Neznámý zvuk"

# Podtřída Pes, která dědí ze Zvire
class Pes(Zvire):
    def zvuk(self):
        return "Haf haf!"

# Podtřída Kocka, která dědí ze Zvire
class Kocka(Zvire):
    def zvuk(self):
        return "Mňau!"

# Použití
zvire1 = Pes("Rex")
zvire2 = Kocka("Micka")

print(f"{zvire1.jmeno} říká: {zvire1.zvuk()}")
print(f"{zvire2.jmeno} říká: {zvire2.zvuk()}")

Rex říká: Haf haf!
Micka říká: Mňau!

Kvalita odpovědi závisí především na našem dotazu, tzv. promptu. Jak správně strukturovat prompt, se učíme v lekci Vytváříme efektivní prompty pro excelentní výstupy.

Nefunguje ti kód? Vyzkoušej nástroj ChatGPT Canvas

Při práci s ChatGPT lze využít rozšíření Canvas, které nabízí mimo jiné i rozhraní pro interaktivní práci s kódem. Na rozdíl od běžného chatovacího okna umožňuje organizovat odpovědi a návrhy kódu do bloků, což je ideální pro složitější úlohy, jako je návrh architektury aplikace nebo ladění rozsáhlejších projektů. Díky vizuálnímu uspořádání je možné lépe sledovat jednotlivé kroky návrhu, experimentovat s různými přístupy a snadno se vracet k předchozím verzím řešení. Nástroj spustíme tlačítkem Canvas v menu ChatGPT, které se nám otevře po kliknutí na tři tečky v chatovacím okně:

Nyní chatbotu předáme náš kód a začneme na něm pracovat:

jmeno = input("Zadej své jméno: ")
if 3 <= len(jmeno) >= 10:
    print("Normální jméno")
else:
    print("Máš moc krátké nebo moc dlouhé jméno!")
input()

Nástroj nám v kódu vyhledá a opraví chyby:

Při správně zadaném promptu můžeme v našem kódu jednoduše doplnit chybějící funkcionalitu:

Oprav chybu a přidej do kódu validaci vstupu. Chci, aby nešlo zadat prázdné jméno.

GitHub Copilot – Pomocník přímo ve tvém IDE

GitHub Copilot je AI asistent vyvinutý společnostmi GitHub a OpenAI. V PyCharm je k dispozici jako plugin, který je schopný navrhovat doplnění v našem kódu, generovat kód dle zadání či hledat a opravovat chyby.

Pozor: Nepoužívej nástroj Copilot ve svém IDE, protože bez důkladného zvládnutí základů programování se nenaučíš samostatně vytvářet funkční kód a v zaměstnání budeš snadno nahraditelný.

AI nástroje dokážou výrazně pomoci při studiu programování – usnadňují pochopení obtížné látky a řešení náročných úloh. Po dohodě se zaměstnavatelem je lze uplatnit i v praxi, kde mohou šetřit čas a zvyšovat produktivitu. Proto je důležité se s nimi naučit efektivně pracovat a využívat jejich potenciál naplno.

V příští lekci, Načítání hodnot z konzole a parsování v Pythonu, se podíváme na načítání hodnot z konzole, parsování dat a poté si vytvoříme jednoduchou kalkulačku.