Szkolenia AI for Software Development w Polsce

GitHub Copilot jest asystentem kodowania wspomaganym przez sztuczną inteligencję, który pomaga automatyzować zadania rozwojowe, w tym DevOps operacje takie jak pisanie konfiguracji YAML, GitHub Actions i skryptów wdrażania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującego do średniozaawansowanego, którzy chcą użyć GitHub Copilot do usprawniania DevOps zadań, poprawy automatyzacji i zwiększenia wydajności.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Używać GitHub Copilot do pomocy w skryptowaniu powłoki, konfiguracji i ciągach CI/CD.
• Wykorzystywać uzupełnianie kodu AI w plikach YAML i GitHub Actions.
• Przyspieszać procesy testowania, wdrażania i automatyzacji.
• Stosować Copilot odpowiedzialnie z zrozumieniem ograniczeń i najlepszych praktyk sztucznej inteligencji.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyk.
• Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami, aby to załatwić.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych uczestników, którzy chcą zoptymalizować przepływ pracy w zespole, ulepszyć wspólne praktyki kodowania i skutecznie zarządzać wykorzystaniem Copilot w środowiskach wielu programistów.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować GitHub Copilot dla środowisk zespołowych.
• Wykorzystać Copilot do ulepszenia praktyk wspólnego kodowania.
• Optymalizować przepływy pracy w zespole przy użyciu funkcji Copilot.
• Zarządzanie integracją Copilot w projektach złożonych z wielu deweloperów.
• Utrzymuj spójną jakość i standardy kodu w różnych zespołach.
• Wykorzystaj zaawansowane funkcje Copilot do potrzeb specyficznych dla zespołu.
• Połączenie Copilot z innymi narzędziami do współpracy w celu zwiększenia wydajności.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych inżynierów QA, programistów i liderów zespołów, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do bardziej wydajnego debugowania, poprawy jakości kodu i usprawnionego przeglądu kodu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować GitHub Copilot do celów debugowania i przeglądu kodu.
• Używać Copilot do skutecznego identyfikowania i rozwiązywania błędów.
• Poprawić jakość kodu dzięki sugestiom wspomaganym przez sztuczną inteligencję.
• Usprawnienie procesów przeglądu kodu dzięki możliwościom Copilot.
• Efektywnie współpracować przy użyciu Copilot w środowiskach zespołowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów front-end, którzy chcą używać GitHub Copilot do automatyzacji powtarzalnych zadań kodowania, poprawy projektowania UI/UX i usprawnienia przepływów pracy front-end.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować GitHub Copilot dla projektów rozwoju front-end.
• Wykorzystać Copilot do wydajnego generowania kodu HTML, CSS i JavaScript.
• Usprawnienie procesów projektowania UI/UX przy użyciu sugestii kodu generowanych przez sztuczną inteligencję.
• Usprawnij front-endowe przepływy pracy dzięki praktycznym strategiom integracji Copilot.
• Rozwiązywanie problemów i debugowanie kodu front-end z pomocą Copilot.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów Python, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do zadań specyficznych dla Python, debugowania i wdrażania przepływów pracy uczenia maszynowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować i skonfigurować GitHub Copilot do Python rozwoju.
• Wykorzystać Copilot do napisania wydajnego Python kodu.
• Debugować Python aplikacje za pomocą sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
• Automatyzacja powtarzalnych zadań kodowania i poprawa wydajności przepływu pracy.
• Wykorzystaj Copilot do wdrażania projektów uczenia maszynowego w Python.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych uczestników, którzy chcą dostosować GitHub Copilot do projektów zespołowych, wykorzystać jego zaawansowane funkcje i płynnie zintegrować go z potokami CI/CD w celu zwiększenia współpracy i produktywności.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Dostosować GitHub Copilot do konkretnych potrzeb projektu i przepływów pracy zespołu.
• Wykorzystać zaawansowane funkcje Copilot do złożonych zadań kodowania.
• Zintegrować GitHub Copilot z potokami CI/CD i środowiskami współpracy.
• Optymalizacja współpracy zespołowej przy użyciu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.
• Skuteczne zarządzanie ustawieniami i uprawnieniami Copilot oraz rozwiązywanie problemów z nimi.

Generative AI for Front-End Development explores how large language models and AI-powered tools can accelerate front-end development through prompt-based code generation, layout prototyping, and UI optimization.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level front-end professionals who wish to use generative AI to build and iterate user interfaces more quickly and creatively.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use AI tools to generate HTML, CSS, and JavaScript from natural language prompts.
• Create and refine UI components and layouts using generative models.
• Prototype responsive web designs rapidly without writing all code from scratch.
• Optimize front-end code using AI suggestions and automation workflows.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, od nowicjuszy po ekspertów, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do generowania kodu za pomocą Tabnine.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy generowania kodu opartego na sztucznej inteligencji.
• Zainstalować i skonfigurować Tabnine w swoim środowisku programistycznym.
• Wykorzystać Tabnine do wydajnego uzupełniania kodu i korekcji błędów.
• Tworzyć i szkolić niestandardowe modele AI za pomocą Tabnine do specjalistycznych zadań.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering explores how artificial intelligence tools and large language models (LLMs) can improve test coverage, speed up test creation, and enhance quality assurance processes.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA professionals who wish to automate and enhance their testing strategies using AI-driven tools and practices.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate unit, integration, and UI tests using AI tools and prompts.
• Use LLMs for exploratory testing, edge-case discovery, and regression analysis.
• Cluster and prioritize test failures and anomalies using AI-assisted triage.
• Integrate AI-based testing into CI/CD pipelines to improve release confidence.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów i programistów, którzy chcą wykorzystać DeepSeek Coder do zwiększenia wydajności i produktywności kodowania.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć możliwości i ograniczenia DeepSeek Coder.
• Generować wysokiej jakości fragmenty kodu przy użyciu pomocy AI.
• Wykorzystać DeepSeek Coder do debugowania i optymalizacji kodu.
• Automatyzować powtarzalne zadania programistyczne przy użyciu narzędzi AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do obsługi zaawansowanych przypadków użycia kodowania, poprawy wydajności i integracji Copilot z ich przepływami pracy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zoptymalizować wykorzystanie GitHub Copilot do zaawansowanych zadań kodowania.
• Pisać bardziej wydajny, wolny od błędów i łatwy w utrzymaniu kod z sugestiami Copilot.
• Zintegrować GitHub Copilot z preferowanymi IDE i przepływami pracy.
• Wykorzystanie Copilot do debugowania i refaktoryzacji kodu.
• Zrozumienie ograniczeń i etycznych aspektów korzystania z narzędzi do kodowania opartych na sztucznej inteligencji.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych programistów i liderów zespołów, którzy chcą opanować zaawansowane funkcje Tabnine.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć Tabnine w złożonych projektach oprogramowania.
• Dostosowywać i szkolić modele AI Tabnine do konkretnych przypadków użycia.
• Zintegrować Tabnine z przepływami pracy zespołu i potokami rozwoju.
• Poprawić jakość kodu i przyspieszyć cykle rozwoju, korzystając ze spostrzeżeń Tabnine.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level software developers who wish to integrate AI coding assistants into their development workflow.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the role and capabilities of AI coding assistants in software development.
• Utilize various AI coding assistant tools to automate routine coding tasks.
• Integrate AI coding assistants into their software development lifecycle.
• Enhance their productivity and focus on more complex and creative programming tasks.
• Address ethical considerations and responsible use of AI in software development.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących programistów, którzy chcą zrozumieć możliwości GitHub Copilot, skonfigurować go i skutecznie wykorzystać w celu zwiększenia ich doświadczenia w kodowaniu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć, czym jest GitHub Copilot i jak działa.
• Skonfigurować GitHub Copilot z obsługiwanym edytorem kodu.
• Używać GitHub Copilot do szybszego pisania, refaktoryzacji i debugowania kodu.
• Wykorzystaj Copilot do zbadania technik i rozwiązań kodowania.
• Zastosuj najlepsze praktyki integracji GitHub Copilot z codziennymi przepływami pracy.

LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation is a technical course focused on applying large language models (LLMs) to improve code quality, reduce technical debt, and automate documentation tasks across software teams.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level software professionals who wish to use LLMs such as GPT to analyze, refactor, and document complex or legacy codebases more effectively.

By the end of this training, participants will be able to:

• Use LLMs to explain code, dependencies, and logic in unfamiliar repositories.
• Identify and refactor anti-patterns and improve code readability.
• Automatically generate and maintain in-line comments, README files, and API documentation.
• Integrate LLM-driven insights into existing CI/CD and review workflows.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych Python programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zwiększyć swoją produktywność za pomocą Tabnine.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Tabnine w swoim Python środowisku programistycznym.
• Korzystać z funkcji autouzupełniania Tabnine, aby wydajniej pisać Python kod.
• Dostosować zachowanie Tabnine do swojego stylu kodowania i potrzeb projektu.
• Zrozumieć, w jaki sposób model sztucznej inteligencji Tabnine działa w szczególności z kodem Python.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących uczestników, którzy chcą zrozumieć asystentów kodowania AI, ich możliwości, sposób, w jaki mogą usprawnić proces rozwoju oraz kwestie etyczne związane z ich użyciem.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć cel i możliwości asystentów kodowania AI.
• Zidentyfikować różne narzędzia asystentów kodowania AI i ich funkcje.
• Wykorzystywać asystentów kodowania AI do podstawowych zadań kodowania.
• Omówić podstawowe kwestie etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji w rozwoju.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) is a practical course that explores how artificial intelligence can enhance each phase of the software development process. From automating requirement analysis to intelligent test generation and deployment optimization, participants will learn how to integrate AI tools and techniques across the full lifecycle.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level software leaders who wish to modernize their SDLC with AI-assisted workflows and tools.

By the end of this training, participants will be able to:

• Leverage AI for converting business input into structured requirements and user stories.
• Use LLMs to improve code documentation, review, and refactoring.
• Automate test case generation and coverage analysis using AI tools.
• Apply AI-driven monitoring and deployment decision-making in CI/CD pipelines.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących do średnio zaawansowanych developerów, którzy chcą nauczyć się wykorzystywania możliwości GitHub Copilota w środowisku programistycznym.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć możliwości i korzyści płynące z GitHub Copilota.
• Skonfigurować i zintegrować Copilota w procesie programistycznym.
• Zrozumieć zaawansowane funkcje Copilota i poznać najlepsze praktyki w efektywnym używaniu Copilota.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących programistów, którzy chcą zwiększyć swoją wydajność kodowania za pomocą Tabnine.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zainstalować i skonfigurować Tabnine w preferowanym IDE.
• Wykorzystać funkcje autouzupełniania Tabnine, aby przyspieszyć kodowanie.
• Dostosować ustawienia Tabnine w celu uzyskania optymalnej pomocy.
• Zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja Tabnine uczy się na podstawie ich kodu, aby zapewnić lepsze sugestie.

To ten immersywne, jedno dniowe warsztaty, które pozwalają zespołom oprogramowania na integrację najnowszych narzędzi AI na wszystkich etapach Życia Cyklu Oprogramowania (SDLC). Struktura interaktywnej gry z postępującymi „poziomami” łączy rozwój technicznych umiejętności, kreatywność i współpracę.

Uczestnicy rozwiążą realne wyzwania na wszystkich etapach SDLC — od gromadzenia wymagań i projektowania po kodowanie, testowanie, wdrażanie i monitorowanie — przy użyciu narzędzi zasilanych AI, takich jak ChatGPT, GitHub Copilot i systemy analizy dzienników oparte o ML.

Przeznaczony dla nowoczesnych środowisk rozwojowych, ten warsztat promuje znajomość AI, synergię zespołową i głębokie zrozumienie, jak wzmocnić procesy dostarczania oprogramowania za pomocą generacyjnej AI i zdolności uczenia maszynowego.