LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation - Plan Szkolenia
LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation to jest kurs techniczny skoncentrowany na zastosowaniu dużych modeli językowych (LLMs) w celu poprawy jakości kodu, zmniejszenia zadłużenia technicznego i automatyzacji zadań związanych z dokumentacją w zespołach programistycznych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie live (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów średnio zaawansowanych do zaawansowanych, którzy chcą używać LLMs takich jak GPT do analizy, refaktoryzacji i dokumentowania skomplikowanych lub starszych kodów.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Używać LLMs do wyjaśniania kodu, zależności i logiki w nieznanych repozytoriach.
- Wykrywać i refaktoryzować antywzorce, poprawiając czytelność kodu.
- Automatycznie generować i utrzymywać komentarze w linii, pliki README i dokumentację API.
- Integrować wnioski napędzane przez LLMs z istniejącymi przepływami pracy CI/CD i przeglądania.
Format Kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Dużo ćwiczeń i praktyki.
- Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania.
Plan Szkolenia
Zrozumienie kodu z LLMs
- Strategie generowania zapytań dla wyjaśnień kodu i przeglądów
- Praca z nieznanymi bazami kodu i projektami
- Analiza przepływu sterowania, zależności i architektury
Refaktoryzacja kodu dla łatwości utrzymania
- Wykrywanie nieprzyjemnego zapachu kodu, martwego kodu i antywzorców
- Przestrukturyzowanie funkcji i modułów dla jasności
- Używanie LLMs do proponowania konwencji nazw i poprawek w projekcie
Poprawa wydajności i niezawodności
- Wykrywanie niedoskonałości i zagrożeń bezpieczeństwa z pomocą AI
- Proponowanie bardziej wydajnych algorytmów lub bibliotek
- Refaktoryzacja operacji I/O, zapytań bazy danych i wywołań API
Automatyzacja kodu
- Generowanie komentarzy i podsumowań na poziomie funkcji/metody
- Pisanie i aktualizowanie plików README z baz kodu
- Tworzenie dokumentacji Swagger/OpenAPI z wsparciem LLM
Integracja z łańcuchami narzędziowymi
- Używanie rozszerzeń VS Code i Copilot Labs dla dokumentacji
- Wbudowywanie GPT lub Claude w hakach Git przed zatwierdzeniem
- Integracja w potoku CI dla dokumentacji i sprawdzania poprawności
Praca z starymi i wielojęzycznymi bazami kodu
- Rewersowe inżynierowanie starszych lub niedokumentowanych systemów
- Refaktoryzacja międzyjęzykowa (np. z Python do TypeScript)
- Przypadki użycia i demonstracje programowania parą AI
Etyka, zapewnienie jakości i przegląd
- Weryfikowanie zmian generowanych przez AI i unikanie halucynacji
- Najlepsze praktyki przeglądu przez rówieśników przy użyciu LLMs
- Zapewnienie powtarzalności i zgodności ze standardami kodowania
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Doświadczenie z językami programowania takimi jak Python, Java lub JavaScript
- Znajomość architektury oprogramowania i procesów recenzji kodu
- Podstawowa wiedza na temat funkcjonowania dużych modeli językowych
Uczestnicy
- Inżynierowie backendowi
- Zespoły DevOps
- Starsi deweloperzy i liderzy techniczni
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation - Plan Szkolenia - Rezerwacja
LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation - Plan Szkolenia - Zapytanie
LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (1)
Poznanie zaawansowanego użytkowania Copilota przez wykładowcę & Wystarczająca i efektywna sesja praktyczna
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Szkolenie - Intermediate GitHub Copilot
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Zaawansowany GitHub Copilot & AI dla Projektów i Infrastruktury
14 godzinGitHub Copilot to narzędzie do automatycznego uzupełniania kodu oparte o sztuczną inteligencję, które przyspiesza rozwój oprogramowania, poprawiając jednocześnie jego jakość i wydajność. W połączeniu z aplikacjami sztucznej inteligencji w projektach, infrastrukturze i oprogramowaniu, menedżerowie mogą wykorzystać AI do optymalizacji alokacji zasobów, upłynnienia procesów oraz poprawy podejmowania decyzji.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych menedżerów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat GitHub Copilot oraz eksplorować praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w środowiskach korporacyjnych, z przykładami dotyczącymi dużych projektów i branż, takich jak nafta i gaz.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zastosować zaawansowane funkcje Copilota w dużych projektach korporacyjnych.
- Zintegrować Copilota z wielodyscyplinarnymi procesami pracy dla maksymalnej efektywności.
- Wykorzystać narzędzia AI do optymalizacji zarządzania projektami, infrastrukturą i zakupem oprogramowania.
- Wdrożyć strategie oparte na AI w celu poprawy planowania, oszacowania i optymalizacji czasu.
- Rozpoznać praktyczne zastosowania AI w branżowych scenariuszach, takich jak nafta i gaz.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
- Żywe demonstracje laboratoriów AI i procesów pracy Copilota.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zlecić szkolenie dostosowane do tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.
Zaawansowany Cursor: Inżynieria Promptów, Dostosowywanie i Tworzenie Narzędzi
14 godzinCursor to zaawansowane AI-empowerd środowisko programistyczne, które pozwala inżynierom na rozszerzanie, dostosowywanie i kustomizowanie jego inteligencji kodowania dla specjalnych przypadków użycia i procesów przedsiębiorstw.
Ten prowadzony przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) skierowane jest do zaawansowanych programistów i inżynierów AI, którzy chcą zaprojektować dostosowane systemy promptów, dostosowywać zachowanie modeli i tworzyć niestandardowe rozszerzenia dla automatyzacji wewnętrznych procesów programistycznych.
Na zakończenie tego szkolenia, uczestnicy będą mogli:
- Projektować i testować zaawansowane szablony promptów dla dokładnego zachowania AI.
- Łączyć Cursor z wewnętrznymi API i bazami wiedzy dla kontekstowej generacji kodu.
- Rozwijać dostosowane lub adaptowane do dziedziny modele AI dla specjalnych zadań.
- Tworzyć i wdrażać niestandardowe narzędzia lub adaptery, które bezpiecznie rozszerzają funkcjonalność Cursora.
Format Szkolenia
- Techniczne prezentacje i prowadzone demonystracje.
- Praktyczne laboratoria rozwijające i optymalizujące prompty.
- Praktyczne projekty integrujące Cursor z realnymi systemami przedsiębiorstw.
Opcje Dostosowywania Szkolenia
- To szkolenie można dostosować, aby było zgodne z określonymi wewnętrzymi architekturami, ramowymi AI lub wymaganiami zgodności z zabezpieczeniami.
Advanced GitHub Copilot
14 godzinTa prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowana do uczestników poziomu zaawansowanego, którzy chcą dostosować GitHub Copilot do projektów zespołowych, wykorzystać jego zaawansowane funkcje i płynnie zintegrować go z potokami CI/CD dla lepszej współpracy i produktywności.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Dostosować GitHub Copilot do konkretnych potrzeb projektu i przepływów pracy zespołu.
- Korzystać z zaawansowanych funkcji Copilot do skomplikowanych zadań programistycznych.
- Zintegrować GitHub Copilot z potokami CI/CD i środowiskami współpracy.
- Optymalizować współpracę zespołu za pomocą narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.
- Efektywnie zarządzać i rozwiązywać problemy związane z ustawieniami i uprawnieniami Copilot.
GitHub Copilot dla automatyzacji DevOps i podnoszenia produktywności
14 godzinGitHub Copilot to asystent kodujący oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga w automatyce zadań programistycznych, w tym operacjach DevOps takich jak pisaniu konfiguracji YAML, akcji GitHub i skryptów wdrożeniowych.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do upraszczenia zadań DevOps, poprawy automatyzacji i podnoszenia produktywności.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wykorzystywać GitHub Copilot do asystowania w pisaniu skryptów powłoki, konfiguracji i potoków CI/CD.
- Korzystać z uzupełniania kodu AI w plikach YAML i akcjach GitHub.
- Przyspieszać testowanie, wdrażanie i automatyzację przepływów pracy.
- Odpowiedzialnie stosować Copilot zrozumiały granice AI i najlepsze praktyki.
Format kursu
- Interaktywna prezentacja i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Ręczna implementacja w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o dostosowanie tego szkolenia, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia szczegółów.
AI-Assisted Development & Coding with Cursor
21 godzinTen prowadzony przez instruktora, na żywo rozprowadzany szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowany do programistów o średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zwiększyć produktywność i jakość kodu przy użyciu AI-assisted coding with Cursor.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zainstalować i skonfigurować Cursor do AI-assisted software development.
- Integrować Cursor z repozytoriami Git i przepływami pracy programistycznymi.
- Używać języka naturalnego do generowania, debugowania i optymalizacji kodu.
- Wykorzystywać możliwości AI do refaktoryzacji, dokumentacji i testów.
Cursor dla inżynierii danych i uczenia maszynowego: Notatniki, potoki i operacje modeli
14 godzinCursor to środowisko programistyczne oparte na sztucznej inteligencji, które zwiększa produktywność i niezawodność w przepływach pracy danych i uczenia maszynowego poprzez inteligentną generację kodu, kontekstowe sugestie i zoptymalizowane dokumentowanie.
Ten prowadzony przez instruktora, na żywo prowadzony szkolenie (online lub stacjonarny) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanych specjalistów ds. danych i uczenia maszynowego, którzy chcą zintegrować Cursor w swoje codzienne przepływy pracy dla szybszego prototypowania, skalowalnej budowy potoków i poprawionych operacji modeli.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Używać Cursor do przyspieszenia rozwoju notatników i eksploracji kodu.
- Generować, refaktoryzować i dokumentować potoki ETL i inżynierii cech.
- Korzystać z asystenta kodu opartego na AI do treningu modeli, optymalizacji i ewaluacji.
- Zwiększać powtarzalność, współpracę i operacyjną spójność w przepływach pracy ML.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i demonstracje.
- Praktyczne, praktyczne ćwiczenia w na żywo kodujących środowiskach.
- Studia przypadków integrujące Cursor z potokami ML i narzędziami operacji modelu.
Opcje dostosowania kursu
- To szkolenie może być dostosowane do konkretnych frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch lub scikit-learn, lub do platform MLOps organizacyjnych.
Podstawy Cursor: Przyspieszenie produktywności programistów
14 godzinCursor to edytor kodu wspomagany sztuczną inteligencją, zaprojektowany do zwiększenia produktywności programistów poprzez inteligentne uzupełnianie kodu, kontekstowe edycje i adaptacyjną pomoc.
Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów na poziomie początkującym i zespołów inżynieryjnych, którzy chcą zoptymalizować swój przepływ pracy przy kodowaniu i bezpiecznie wykorzystywać sugestie sztucznej inteligencji w celu poprawy efektywności.
Po ukończeniu tego szkolenia, uczestnicy będą w stanie:
- Zainstalować i skonfigurować Cursora do optymalnego wykorzystania w projektach programistycznych.
- Zrozumieć i zastosować uzupełnianie kodu wspomagane sztuczną inteligencją, czat w edytorze oraz narzędzia do refaktoryzacji.
- Ewaluować, akceptować lub modyfikować sugestie kodu generowane przez AI skutecznie i bezpiecznie.
- Przyjąć najlepsze praktyki w zakresie onboardingu zespołów, współpracy i integracji kontroli wersji.
Format kursu
- Interaktywna prezentacja i dyskusja.
- Przećwiczanie na żywo i kierowane ćwiczenia.
- Rzeczywiste wyzwania programistyczne i praktyki laboratoryjne przy użyciu Cursora.
Opcje dostosowywania kursu
- Ten kurs może być dostosowany do konkretnych języków programowania lub frameworków używanych przez wasz zespół.
Cursor for Teams: Współpraca, Przeglądy Kodu i Integracja CI/CD
14 godzinCursor to AI-empowerede środowisko programistyczne, które poprawia współpracę w zespole, automatyzuje przeglądy kodu i bezproblemowo integruje się z nowoczesnymi przepływami pracy CI/CD.
Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do poziomu zaawansowanego specjalistów technicznych, którzy chcą zintegrować Cursor w swoich środowiskach zespołowych, aby poprawić współpracę, zoptymalizować przeglądy i utrzymywać jakość w automatyzowanych potokach.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować i zarządzać zespołowymi środowiskami w Cursorze dla współpracy programistycznej.
- Korzystać z narzędzi AI do automatycznych przeglądów kodu, generowania pull request-ów i walidacji scalania.
- Implementować zarządzanie kodem, polityki przeglądów i zasady bezpieczeństwa za pomocą możliwości Cursora.
- Integrować Cursor z systemami CI/CD, aby zapewnić ciągłą dostawę i spójne standardy jakości.
Format Kursu
- Prezentacje prowadzone przez instruktora i dyskusje zespołowe.
- Ćwiczenia praktyczne wykorzystujące rzeczywiste scenariusze współpracy zespołowej.
- Ćwiczenia integracyjne z narzędziami CI/CD i kontroli wersji.
Opcje Dostosowywania Kursu
- Kurs może być dostosowany do konkretnych platform CI/CD, narzędzi repozytoriów lub wymagań bezpieczeństwa przedsiębiorstwa.
GitHub Copilot dla Programistów
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych developerów, którzy chcą nauczyć się skutecznego wykorzystania możliwości GitHub Copilot w nowoczesnych procesach rozwoju oprogramowania.
GitHub Copilot w środowiskach zespołowych: najlepsze praktyki współpracy
14 godzinTa szkolenia prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowane są do uczestników na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą zoptymalizować przepływy pracy zespołów, poprawić praktyki współtworzenia kodu oraz efektywnie zarządzać użyciem Copilot w środowiskach wieloosobowych.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Skonfigurować GitHub Copilot dla środowisk zespołowych.
- Używać Copilot do poprawy praktyk współtworzenia kodu.
- Zoptymalizować przepływy pracy zespołów za pomocą funkcji Copilot.
- Zarządzać integracją Copilot w projektach wieloosobowych.
- Podtrzymywać spójną jakość i standardy kodowania w zespołach.
- Korzystać z zaawansowanych funkcji Copilot dla potrzeb zespołu.
- Połączać Copilot z innymi narzędziami do współpracy dla zwiększenia efektywności.
GitHub Copilot dla debugowania i recenzji kodu
14 godzinTrening prowadzony przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub stacjonarnie), skierowany jest do QA inżynierów, programistów i liderów zespołów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilota do bardziej efektywnego debugowania, poprawy jakości kodu i usprawnienia procesów recenzji kodu.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować GitHub Copilota do celów debugowania i recenzji kodu.
- Korzystać z Copilota do identyfikacji i rozwiązywania błędów efektywnie.
- Poprawić jakość kodu za pomocą sugestii asystowanej sztuczną inteligencją.
- Usprawnić procesy recenzji kodu dzięki możliwościom Copilota.
- Efektywnie współpracować, korzystając z Copilota w środowiskach zespołowych.
GitHub Copilot dla rozwoju front-endowego
14 godzinTrening prowadzony przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarnie) jest skierowany do deweloperów front-end o poziomie zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do automatyzacji powtarzalnych zadań kodowych, poprawy projektu UI/UX oraz usprawnienia procesów front-end.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować GitHub Copilot dla projektów front-end.
- Korzystać z Copilot do efektywnego generowania kodu HTML, CSS i JavaScript.
- Poprawić procesy projektowania UI/UX za pomocą sugestii kodowych wygenerowanych przez AI.
- Usprawnić procesy front-end dzięki praktycznym strategiom integracji Copilot.
- Rozwiązywać i debugować kod front-end z pomocą Copilot.
GitHub Copilot dla Python Developerów
14 godzinTrening prowadzony przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub lokalnie) jest skierowany do początkujących i średnio zaawansowanych programistów Pythona, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do Pythonowych zadań specyficznych, debugowania i implementacji przepływów pracy machine learning.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
- Skonfigurować GitHub Copilot dla programowania Pythona.
- Korzystać z Copilot do pisania efektywnego kodu Pythona.
- Debugować aplikacje Pythona za pomocą sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Automatyzować powtarzające się zadania programistyczne i poprawiać efektywność przepływu pracy.
- Korzystać z Copilot do implementacji projektów machine learning w Pythonie.
Intermediate GitHub Copilot
14 godzinTen szkolenie prowadzone przez instruktora, live w Polsce (online lub stacjonarnie), skierowane jest do uczestników na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do obsługiwania zaawansowanych przypadków użycia kodowania, poprawiania produktywności oraz integracji Copilot w ich procesy rozwojowe.
Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Optymalizować swoje wykorzystanie GitHub Copilot do zaawansowanych zadań kodowania.
- Pisać bardziej efektywny, bezbłędny i łatwy w utrzymaniu kod dzięki sugestiom Copilot.
- Integrować GitHub Copilot z ich preferowanymi IDEs i procesami roboczymi.
- Korzystać z Copilot do debugowania i refaktoryzacji kodu.
- Zrozumieć ograniczenia i aspekty etyczne użycia narzędzi kodujących opartych na AI.
Wprowadzenie do GitHub Copilot
7 godzinTrening prowadzony przez instruktora w Polsce (online lub stacjonarny) jest skierowany do początkujących programistów, którzy chcą zrozumieć możliwości GitHub Copilot, skonfigurować go i korzystać z niego efektywnie, aby poprawić swoje doświadczenie w pisaniu kodu.
Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć, czym jest GitHub Copilot i jak działa.
- Skonfigurować GitHub Copilot z obsługiwany edytorem kodu.
- Korzystać z GitHub Copilot do pisania, refaktoryzacji i debugowania kodu szybciej.
- Wykorzystywać Copilot do odkrywania technik programistycznych i rozwiązań.
- Zastosować najlepsze praktyki w celu integracji GitHub Copilot w codzienne procesy pracy.