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Coding with AI: Examples in Python
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- Developers waste hours on repetitive coding tasks. Coding with AI shows you how to hand them to a tireless assistant. Learn to integrate AI tools into real-world Python projects, write faster, debug smarter, and focus on the problems that matter most. Here’s how this hands-on, developer-to-developer guide will help you: Incorporate AI tools into your development workflow: Understand core AI algorithms like AI coding, generative AI. Create pro-quality documentation and tests: Python projects demonstrate how to create documentation using AI. Debug and refactor software efficiently: Debugging with AI helps to debug software efficiently. Create and organize reusable prompts: Prompt engineering helps to create reusable prompts for different purposes. Best-practice workflows: Integrate testing, version control, and continuous delivery into AI powered codebases. Coding with AI: Examples in Python by Jeremy Morgan is a pragmatic, code-first blueprint available in print and eBook. Drawing on two decades of engineering experience, Morgan shows how to integrate AI into your Python projects with confidence. Each chapter introduces an AI concept, then walks you through a complete Python implementation you can reuse. Explanations are practical and focus on what is needed for building maintainable, production-ready systems. Sidebars highlight common pitfalls which you can avoid and performance tricks which you may need. By the end of this book, you will be able to prototype, evaluate, and deploy AI features with confidence and measurable impact. You will write cleaner code and choose better models. Ideal for software engineers, data scientists, and technical leads seeking practical recipes for integrating AI into everyday applications.
| Publisher | Manning Publications |
| Publication date | 14 Nov. 2025 |
| Edition | 1st |
| Language | English |
| Print length | 336 pages |
| ISBN-10 | 1633437272 |
| ISBN-13 | 978-1633437272 |
| Item weight | 402 g |
| Dimensions | 18.75 x 2.13 x 23.5 cm |
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AI & Machine Learning Editorial Review
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