The Hong Kong University of Science and Technology

AI Code Generation for Everyone

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The Hong Kong University of Science and Technology

AI Code Generation for Everyone

Kenneth Wai-Ting Leung

Instructeur : Kenneth Wai-Ting Leung

Inclus avec Coursera Plus

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niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Use AI tools to generate, modify, and improve code for real-world tasks without prior programming experience.

  • Apply prompt engineering techniques to guide AI models in producing accurate and useful code.

  • Evaluate and refine AI-generated code for data analysis, web applications, and visualization projects.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Web Development
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Vibe coding
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Simulations
  • Catégorie : HTML and CSS
  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Program Development
  • Catégorie : Debugging

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Récemment mis à jour !

février 2026

Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 7 modules dans ce cours

Welcome to the course! This topic introduces AI code generation as a transformative approach to software development, where large language models generate code from natural language prompts or contextual cues. Learners examine how AI-assisted coding differs from traditional programming, its historical evolution, practical benefits, limitations, and its growing role in modern development workflows.

Inclus

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This topic explores prompt engineering as the skill of translating human intent into precise instructions for large language models. Learners study how prompt clarity, specificity, context, and format shape AI outputs, and practice iterative refinement techniques to reliably generate accurate, useful, and ethical code solutions.

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This hands-on module applies AI tools to generate, interpret, and modify Python programs. Learners work with basic syntax, control structures, and logic, using AI to accelerate development while learning to read, test, and debug generated Python code.

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This topic explores AI-assisted coding for research and simulation tasks. Learners use AI to generate code for simulations, experiments, and visualizations, emphasizing interpretation, and presentation of results in academic and exploratory research contexts.

Inclus

4 vidéos4 lectures1 devoir2 sujets de discussion

Instructeur

Kenneth Wai-Ting Leung
The Hong Kong University of Science and Technology
11 Cours 223 295 apprenants

Offert par

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