Szkolenia AI for Software Development w mazowieckie

GitHub Copilot to narzędzie do uzupełniania kodu napędzane sztuczną inteligencją, które pomaga przyspieszyć rozwój, jednocześnie poprawiając jakość i produktywność. Połączone z zastosowaniami sztucznej inteligencji w projektach, infrastrukturze i oprogramowaniu, menedżerowie mogą wykorzystać AI do optymalizacji alokacji zasobów, usprawnienia przepływów pracy i poprawy podejmowania decyzji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do menedżerów na poziomie zaawansowanym, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat GitHub Copilot, a jednocześnie poznać praktyczne zastosowania AI w środowiskach korporacyjnych, z przykładami dotyczącymi dużych projektów i branż, takich jak przemysł naftowy i gazowy.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Stosować zaawansowane funkcje Copilot w dużych projektach korporacyjnych.
• Integrować Copilot w wielodyscyplinarnych przepływach pracy dla maksymalnej efektywności.
• Wykorzystywać narzędzia AI do optymalizacji zarządzania projektami, infrastruktury i pozyskiwania oprogramowania.
• Wdrażać strategie oparte na AI, aby poprawić planowanie, szacowanie i optymalizację czasu.
• Rozpoznawać praktyczne zastosowania AI w scenariuszach branżowych, takich jak przemysł naftowy i gazowy.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
• Pokazy na żywo narzędzi AI i przepływów pracy Copilot.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Sztuczna inteligencja (AI) to zbiór technologii symulujących ludzkie rozumowanie w maszynach i aplikacjach, co pozwala tworzyć bardziej inteligentne i elastyczne oprogramowanie.

To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie (online lub stacjonarne) skierowane jest do deweloperów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą tworzyć aplikacje z wykorzystaniem sztucznej inteligencji za pomocą rzeczywistych narzędzi i platform.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje AI i uczenia maszynowego.
• Rozwijać funkcjonalności AI za pomocą Pythona i popularnych bibliotek.
• Stosować techniki AI w rzeczywistych projektach programistycznych.
• Oceniać modele i wdrażać inteligentne usługi.

Format Kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wieloćwierciowe ćwiczenia i praktyka.
• Ręczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje Dostosowywania Kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami, aby zaplanować.

GitHub Copilot to asystent kodujący oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga w automatyzacji zadań programistycznych, w tym operacji DevOps, takich jak pisanie konfiguracji YAML, akcje GitHub Actions i skryptów wdrażania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest kierowane do profesjonalistów na poziomie początkującym i średnim, którzy chcą używać GitHub Copilot do uproszczenia zadań DevOps, poprawy automatyzacji i zwiększenia produktywności.

Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Korzystać z GitHub Copilot do pomocy w pisanie skryptów powłoki, konfiguracji i potoków CI/CD.
• Wykorzystywać uzupełnianie kodu przez AI w plikach YAML i akcjach GitHub Actions.
• Przyspieszać procesy testowania, wdrażania i automatyzacji.
• Odpowiadać odpowiedzialnie na AI, zrozumiało jej ograniczenia i najlepsze praktyki.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Przećwiczanie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, skontaktuj się z nami.

Huawei Ascend to rodzina procesorów AI zaprojektowanych do wysokowydajnego wnioskowania i trenowania modeli.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów AI i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą rozwijać i optymalizować modele sieci neuronowych przy użyciu platformy Huawei Ascend oraz zestawu narzędzi CANN.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować środowisko deweloperskie CANN.
• Tworzyć aplikacje AI przy użyciu MindSpore i przepływów pracy CloudMatrix.
• Optymalizować wydajność na procesorach NPU Ascend przy użyciu niestandardowych operatorów i tilingu.
• Wdrażać modele w środowiskach brzegowych lub chmurowych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne wykorzystanie Huawei Ascend i zestawu narzędzi CANN w przykładowych aplikacjach.
• Ćwiczenia z przewodnikiem skupione na budowaniu, trenowaniu i wdrażaniu modeli.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie na podstawie swojej infrastruktury lub zbiorów danych, skontaktuj się z nami.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych profesjonalistów z branży oprogramowania, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby zwiększyć efektywność i innowacyjność w rozwoju oprogramowania.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w automatyzacji zadań związanych z rozwojem oprogramowania.
• Wdrażać narzędzia AI do generowania kodu, testów i dokumentacji.
• Stosować techniki AI do optymalizacji kodu, zapewnienia jakości i debugowania.
• Integrować AI w procesy DevOps i potoki CI/CD w celu poprawy strategii wdrażania.
• Omówić kwestie etyczne i wyzwania związane z inżynierią oprogramowania wspomaganą sztuczną inteligencją.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie w mazowieckie (online lub stacjonarnie) jest skierowane do uczestników o poziomie zaawansowanym, którzy chcą zoptymalizować przepływy pracy zespołu, poprawić praktyki współpracy programistycznej i efektywnie zarządzać użyciem Copilot w środowiskach wieloosobowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować GitHub Copilot dla środowisk zespołowych.
• Wykorzystywać Copilot do poprawy praktyk współpracy programistycznej.
• Zoptymalizować przepływy pracy zespołu za pomocą funkcji Copilot.
• Zarządzać integracją Copilot w projektach wieloosobowych.
• Utrzymywać spójną jakość i standardy kodu w zespołach.
• Korzystać z zaawansowanych funkcji Copilot dla specyficznych potrzeb zespołu.
• Kombinować Copilot z innymi narzędziami współpracy dla efektywności.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu), skierowane jest do inżynierów QA, programistów i liderów zespołów na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do bardziej efektywnego debugowania, poprawy jakości kodu i usprawnienia przeglądu kodu.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować GitHub Copilot do celów debugowania i przeglądu kodu.
• Wykorzystać Copilota do identyfikacji i efektywnego rozwiązywania błędów.
• Poprawić jakość kodu dzięki sugestiom wspieranym przez sztuczną inteligencję.
• Usprawnić procesy przeglądu kodu z wykorzystaniem możliwości Copilota.
• Skutecznie współpracować, korzystając z Copilota w środowiskach zespołowych.

Opcje Dostosowania Kursu

Format Kursu

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

Inżynieria Promptów w Rozwoju Oprogramowania to praktyczny kurs zaprojektowany, aby nauczyć programistów, jak tworzyć skuteczne prompty, które optymalizują użyteczność, precyzję i bezpieczeństwo wyników generowanych przez AI w kontekście zadań inżynierii oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą włączyć techniki inżynierii promptów do swojego korzystania z asystentów kodowania AI, analizatorów kodu i narzędzi inteligentnej automatyzacji.

• Tworzyć precyzyjne prompty do generowania, przeglądania i optymalizacji kodu.
• Stosować łańcuchy promptów i ich udoskonalanie, aby poprawić odpowiedzi AI w iteracyjnych procesach.
• Generować strukturalne wyniki, takie jak przypadki testowe, zapytania SQL i dokumentację, na podstawie minimalnych danych wejściowych.
• Minimalizować zjawisko halucynacji i poprawiać kontrolę nad zachowaniem modeli językowych w środowiskach technicznych.

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.

• Aby zamówić dostosowane szkolenie z tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów front-end na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do automatyzacji powtarzalnych zadań kodowania, poprawy projektowania UI/UX oraz usprawnienia przepływów pracy front-end.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować GitHub Copilot dla projektów front-end.
• Wykorzystać Copilot do efektywnego generowania kodu HTML, CSS i JavaScript.
• Poprawić procesy projektowania UI/UX dzięki sugestiom kodu generowanym przez AI.
• Usprawnić przepływy pracy front-end dzięki praktycznym strategiom integracji Copilot.
• Rozwiązywać problemy i debugować kod front-end z pomocą Copilot.

Odpowiedzialne AI w rozwoju oprogramowania to podstawowy kurs, który porusza kwestie etyczne, prawne i związane z zarządzaniem podczas korzystania z narzędzi AI w procesie tworzenia oprogramowania. Kurs kładzie nacisk na przejrzystość, sprawiedliwość, problemy związane z prawami własności intelektualnej oraz bezpieczne wdrażanie kodu generowanego przez AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących specjalistów technicznych i nietechnicznych, którzy chcą zapewnić etyczne, zgodne z przepisami i świadome ryzyka wykorzystanie AI w swoich projektach programistycznych.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Identyfikować i łagodzić ryzyka etyczne i prawne związane z rozwojem wspomaganym przez AI.
• Zrozumieć uprzedzenia w kodzie generowanym przez AI i jak oceniać jego sprawiedliwość.
• Zarządzać licencjami oprogramowania i przypisywaniem autorstwa dotyczącymi treści generowanych przez AI.
• Ustanowić ramy zarządzania, polityki i zgodności dla wykorzystania AI w zespołach deweloperskich.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie z tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Sztuczna inteligenca do wymagań i generowania historii użytkownika w oprogramowaniu to praktyczny kurs skupiający się na wykorzystaniu generatywnych technologii AI do przekształcania informacji od zainteresowanych stron w strukturalne wymagania, epiki, historie użytkowników i kryteria akceptacji, które są odpowiednie dla procesów rozwoju Agile.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących specjalistów ds. produktu i projektu, którzy chcą korzystać z narzędzi takich jak ChatGPT lub Claude, aby poprawić jasność, szybkość i przejrzystość w zbieraniu i precyzowaniu wymagań.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystywać podpowiedzi AI do gromadzenia i precyzowania wymagań biznesowych.
• Konwertować prośby o funkcje na dobrze strukturalne historie użytkowników i epiki.
• Generować kryteria akceptacji, przypadki brzegowe i definicje zakończenia przy pomocy AI.
• Współpracować z zespołami programistycznymi za pomocą dokumentacji strukturalnej AI.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratorium.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie do tego kursu, prosimy o kontakt z nami.

Cursor to środowisko programistyczne wspierane przez sztuczną inteligencję, które zwiększa produktywność i niezawodność w przepływach pracy związanych z danymi i uczeniem maszynowym poprzez inteligentne generowanie kodu, sugestie oparte na kontekście oraz uproszczoną dokumentację.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów od danych i ML na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować Cursor z codziennymi przepływami pracy w celu szybszego prototypowania, skalowalnego rozwoju potoków i poprawy operacji na modelach.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać Cursor do przyspieszenia rozwoju notatników i eksploracji kodu.
• Generować, refaktoryzować i dokumentować potoki ETL oraz inżynierii cech.
• Wykorzystywać kod wspierany przez AI do trenowania, strojenia i oceny modeli.
• Zwiększać powtarzalność, współpracę i spójność operacyjną w przepływach pracy ML.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i demonstracje.
• Praktyczne ćwiczenia w środowiskach programistycznych na żywo.
• Studia przypadków integrujące Cursor z potokami ML i narzędziami do operacji na modelach.

Opcje dostosowania kursu

• To szkolenie może zostać dostosowane do konkretnych frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch czy scikit-learn, lub do organizacyjnych platform MLOps.

Trening prowadzony przez instruktora, na żywo w mazowieckie (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.

Graphite to platforma do przegladania kodu i zwiększania produktywności programistów, która optymalizuje procesy zgłoszenia zmian (pull request), poprawia współpracę zespołów i integruje się z narzędziami takimi jak GitHub i asystenci recenzji kodu oparte na sztucznej inteligencji.

To prowadzone przez instruktora, interaktywne szkolenie (online lub stacjonarne) jest skierowane do zespółów inżynieryjnych o poziomie średniozaawansowanym, które chcą zoptymalizować swoje procesy rozwijania oprogramowania, poprawić efektywność recenzji kodu i wdrożyć Graphite skutecznie w ramach potoków DevOps.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wdrożyć i skonfigurować Graphite dla środowisk rozwijania oprogramowania na skalę przedsiębiorstwa.
• Automatyzować zarządzanie zgłoszeniami zmian (pull request) i poprawić efektywność recenzji kodu.
• Integrować Graphite z GitHub, systemami CI/CD oraz asystentami opartymi na sztucznej inteligencji takimi jak OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen i Mistral Small.
• Mierzyć produktywność programistów za pomocą analizy danych i tablic sterowania w Graphite.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje personalizacji kursu

• Aby zapytać o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, prosimy skontaktować się z nami.

Cursor to zaawansowane środowisko programistyczne napędzane sztuczną inteligencją, które pozwala inżynierom rozszerzać, dostosowywać i personalizować jego inteligencję kodowania pod kątem specjalistycznych przypadków użycia i przepływów pracy w przedsiębiorstwach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów i inżynierów AI, którzy chcą projektować spersonalizowane systemy promptów, dostrajać zachowanie modeli oraz budować niestandardowe rozszerzenia do automatyzacji rozwoju wewnętrznego.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i testować zaawansowane szablony promptów dla precyzyjnego zachowania AI.
• Łączyć Cursor z wewnętrznymi API i bazami wiedzy w celu generowania kodu z uwzględnieniem kontekstu.
• Tworzyć dostrojone lub dostosowane do domeny modele AI do specjalistycznych zadań.
• Budować i wdrażać niestandardowe narzędzia lub adaptery, które bezpiecznie rozszerzają funkcjonalność Cursor.

Format kursu

• Prezentacje techniczne i demonstracje z przewodnikiem.
• Praktyczne laboratoria programowania i optymalizacji promptów.
• Praktyczne projekty integrujące Cursor z rzeczywistymi systemami przedsiębiorstw.

Opcje dostosowania kursu

• Kurs można dostosować do konkretnych wewnętrznych architektur, frameworków AI lub wymagań dotyczących zgodności z przepisami bezpieczeństwa.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo prowadzona szkolenie w mazowieckie (online lub stacjonarnie) skierowana jest do uczestników na poziomie zaawansowanym, którzy chcą dostosować GitHub Copilot do projektów zespołowych, wykorzystać jego zaawansowane funkcje i bezproblemowo zintegrować go z potokami CI/CD w celu poprawy współpracy i produktywności.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Dostosować GitHub Copilot do konkretnej potrzeby projektu i przepływów pracy zespołowych.
• Wykorzystać zaawansowane funkcje Copilot dla skomplikowanych zadań kodowania.
• Zintegrować GitHub Copilot z potokami CI/CD i środowiskami współpracy.
• Optymalizować współpracę zespołową za pomocą narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.
• Efektywnie zarządzać i rozwiązywać problemy związane z ustawieniami i uprawnieniami Copilot.

Generative AI dla rozwoju front-end bada, jak modele językowe i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą przyspieszyć rozwój front-end poprzez generowanie kodu na podstawie poleceń, tworzenie prototypów układów oraz optymalizację interfejsów użytkownika.

Ta prowadzona przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych specjalistów front-end, którzy chcą korzystać z generative AI do szybszego i bardziej kreatywnego tworzenia i iteracji interfejsów użytkownika.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Korzystać z narzędzi AI do generowania HTML, CSS i JavaScript na podstawie poleceń w języku naturalnym.
• Tworzyć i doskonalić komponenty UI oraz układy za pomocą modeli generatywnych.
• Szybko tworzyć prototypy responsywnego designu internetowego bez pisania całego kodu od zera.
• Optymalizować kod front-end za pomocą sugestii i automatyzacji procesów AI.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia do indywidualnych potrzeb, prosimy o kontakt.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do programistów na różnych poziomach umiejętności, którzy chcą wykorzystać AI do generowania kodu z Tabnine.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy generowania kodu zasilanego przez AI.
• Zainstalować i skonfigurować Tabnine w swoim środowisku programistycznym.
• Wykorzystać Tabnine do efektywnego uzupełniania kodu i korygowania błędów.
• Tworzyć i szkolić własne modele AI z Tabnine do zadan specjalistycznych.

Vibe coding to nowoczesne podejście, w którym programiści współpracują z dużymi modelami językowymi, aby generować, udoskonalać i optymalizować kod poprzez interakcje w języku naturalnym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średnio zaawansowanym oraz liderów technicznych, którzy chcą opanować korzystanie z asystentów kodowania opartych na sztucznej inteligencji oraz otwartych modeli językowych (LLM), aby zwiększyć produktywność, kreatywność i automatyzację przepływów pracy.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i filozofię vibe codingu oraz ich wpływ na rozwój oprogramowania.
• Wdrażać środowiska kodowania wspomagane przez LLM przy użyciu narzędzi takich jak Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral i GitHub Copilot.
• Projektować i wdrażać strategie inżynierii promptów dla efektywnej współpracy z AI.
• Integrować przepływy pracy vibe codingu z korporacyjnymi potokami CI/CD oraz ramami zarządzania.

Format Kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Generowanie testów i inżynieria jakości z użyciem AI bada, jak narzędzia sztucznej inteligencji i modele języka (LLMs) mogą poprawić pokrycie testowe, przyspieszyć tworzenie testów i wzmocnić procesy gwarancji jakości.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do QA specjalistów na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą automatyzować i wzmocnić swoje strategie testowania z użyciem narzędzi i praktyk opartych na AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Generować testy jednostkowe, integracyjne i interfejsu użytkownika za pomocą narzędzi AI.
• Używać LLMs do testowania eksploracyjnego, odkrywania przypadków brzegowych i analizy regresji.
• Klasyfikować i priorytetyzować błędy i anomalie testowe za pomocą asystentów AI.
• Integrować testowanie oparte na AI do potoków CI/CD, aby poprawić pewność wydania.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratorium.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Cursor 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, w trybie online lub stacjonarnym, jest przeznaczone dla początkujących do średniozaawansowanych programistów i developerów, którzy chcą wykorzystać DeepSeek Coder do zwiększenia efektywności i produktywności kodowania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć możliwości i ograniczenia DeepSeek Coder.
• Generować wysokiej jakości fragmenty kodu z pomocą AI.
• Wykorzystywać DeepSeek Coder do debugowania i optymalizacji kodu.
• Automatyzować powtarzające się zadania programistyczne za pomocą narzędzi AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do obsługi zaawansowanych przypadków użycia w kodowaniu, zwiększyć produktywność oraz zintegrować Copilota ze swoimi przepływami pracy.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Optymalnie wykorzystywać GitHub Copilot do zaawansowanych zadań kodowania.
• Pisać bardziej efektywny, wolny od błędów i łatwy w utrzymaniu kod dzięki sugestiom Copilota.
• Integrować GitHub Copilot z preferowanymi IDE i przepływami pracy.
• Wykorzystywać Copilota do debugowania i refaktoryzacji kodu.
• Zrozumieć ograniczenia i aspekty etyczne związane z korzystaniem z narzędzi do kodowania opartych na sztucznej inteligencji.

Trening prowadzony przez instruktora w mazowieckie (online lub stacjonarnie) jest skierowany do zaawansowanych programistów i liderów zespołów, którzy chcą opanować zaawansowane funkcje Tabnine.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Implementować Tabnine w złożonych projektach oprogramowania.
• Dostosowywać i trenować modele AI Tabnine dla określonych przypadków użycia.
• Integrować Tabnine z przepływami pracy zespołu i potokami rozwoju.
• Poprawić jakość kodu i przyspieszyć cykle rozwoju za pomocą wskazówek Tabnine.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących do średnio zaawansowanych programistów, którzy chcą zintegrować asystenty kodowania AI w swoim procesie rozwoju oprogramowania.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę i możliwości asystentów kodowania AI w rozwoju oprogramowania.
• Wykorzystywać różne narzędzia asystentów kodowania AI do automatyzacji rutynowych zadań kodowania.
• Integrować asystenty kodowania AI w ich cyklu rozwoju oprogramowania.
• Poprawić swoją produktywność i skupić się na bardziej skomplikowanych i kreatywnych zadaniach programistycznych.
• Poradzić sobie z etycznymi zagadnieniami i odpowiedzialnym użyciem AI w rozwoju oprogramowania.

Devstral to otwartoźródłowe framework zaprojektowany do tworzenia i uruchamiania agentów kodujących, które mogą współdziałać z bazami kodu, narzędziami deweloperskimi i API w celu zwiększenia produktywności inżynierskiej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów ML na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, zespołów zajmujących się narzędziami deweloperskimi oraz SRE, którzy chcą projektować, implementować i optymalizować agentów kodujących przy użyciu Devstral.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i dostosowywać Devstral do rozwoju agentów kodujących.
• Projektować przepływy pracy agentów do eksploracji i modyfikacji baz kodu.
• Integrować agentów kodujących z narzędziami deweloperskimi i API.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie bezpiecznego i efektywnego wdrażania agentów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

Cursor 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć możliwości GitHub Copilot, skonfigurować go i efektywnie wykorzystywać, aby poprawić swoje 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.
• Wykorzystać GitHub Copilot do szybszego pisania, refaktoryzacji i debugowania kodu.
• Wykorzystać Copilota do eksploracji technik i rozwiązań programistycznych.
• Stosować najlepsze praktyki integracji GitHub Copilot z codziennymi przepływami pracy.

LLM do zrozumienia, refaktoryzacji i dokumentowania kodu to techniczny kurs skupiający się na zastosowaniu dużych modeli językowych (LLM) w celu poprawy jakości kodu, redukcji długu technicznego i automatyzacji zadań związanych z dokumentacją w zespołach programistycznych.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) jest skierowany do programistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać LLM, takie jak GPT, do bardziej efektywnej analizy, refaktoryzacji i dokumentowania złożonych lub starszych baz kodu.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać LLM do wyjaśniania kodu, zależności i logiki w nieznanych repozytoriach.
• Identyfikować i refaktoryzować antywzorce oraz poprawiać czytelność kodu.
• Automatycznie generować i utrzymywać komentarze w kodzie, pliki README oraz dokumentację API.
• Integrować wnioski z LLM z istniejącymi procesami CI/CD i recenzji.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą zwiększyć swoją produktywność dzięki Tabnine.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Tabnine w swoim środowisku programistycznym Pythona.
• Korzystać z funkcji automatycznego uzupełniania Tabnine, aby pisać kod w Pythonie bardziej efektywnie.
• Dostosować zachowanie Tabnine do swojego stylu kodowania i potrzeb projektu.
• Zrozumieć, jak model AI Tabnine działa w szczególności z kodem Pythona.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie początkującego, którzy chcą zrozumieć asystenty kodowania AI, ich możliwości, jak mogą one poprawić proces rozwoju oraz etyczne uwagi związane z ich używaniem.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć cel i możliwości asystentów kodowania AI.
• Wykryć różne narzędzia asystentów kodowania AI i ich funkcje.
• Wykorzystywać asystentów kodowania AI do podstawowych zadań kodowania.
• Zwrócić uwagę na podstawowe etyczne uwagi i odpowiedzialne używanie AI w rozwoju.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) to praktyczny kurs, który bada, jak sztuczna inteligencja może poprawić każdy etap procesu tworzenia oprogramowania. Od automatyzacji analizy wymagań po generowanie testów i optymalizację wdrożenia, uczestnicy nauczą się, jak integrować narzędzia i techniki AI we wszystkich fazach cyklu życia.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub stacjonarny) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanego liderów oprogramowania, którzy chcą zmodernizować swój SDLC za pomocą przepływu pracy i narzędzi wspomaganych AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Korzystać z AI do konwersji wejścia biznesowego na strukturalne wymagania i historie użytkowników.
• Wykorzystywać LLMs do poprawy dokumentacji kodu, rewizji i refaktoryzacji.
• Automatyzować generowanie przypadków testowych i analizę pokrycia za pomocą narzędzi AI.
• Zastosować monitorowanie i podejmowanie decyzji wdrożeniowych sterowanych AI w potokach CI/CD.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowanie szkolenia, prosimy o kontakt.

Ten 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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w mazowieckie (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie podstawowym i średnio zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się, jak efektywnie wykorzystywać możliwości GitHub Copilot w nowoczesnych przepływach pracy programistycznych.

Trening prowadzony przez instruktora w mazowieckie (online lub stacjonarny) jest skierowany do początkujących programistów, którzy chcą zwiększyć swoją wydajność kodowania za pomocą Tabnine.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Tabnine w ich ulubionym IDE.
• Korzystać z funkcji autouzupełniania Tabnine, aby przyspieszyć kodowanie.
• Dostosować ustawienia Tabnine do optymalnej pomocy.
• Zrozumieć, jak sztuczna inteligencja Tabnine ucząca się ich kodu oferuje lepsze sugestie.

Ten inmersyjny, jednodniowy warsztat wzmocnia umiejętności zespołów programistycznych poprzez integrację nowoczesnych narzędzi sztucznej inteligencji (AI) w całym cyklu życia oprogramowania (SDLC). Warsztat zbudowany jest jako interaktywna gra z postępującymi “poziomami”, która łączy rozwijanie umiejętności technicznych, kreatywności i współpracy.

Uczestnicy będą rozwiązywać rzeczywiste wyzwania na wszystkich etapach SDLC — od gromadzenia wymagań i projektowania po kodowanie, testowanie, wdrażanie i monitorowanie — przy użyciu narzędzi opartych na AI, takich jak ChatGPT, GitHub Copilot i systemy analizy logów oparte na uczeniu maszynowym.

Skierowany do nowoczesnych środowisk programistycznych, ten warsztat promuje płynność w AI, synergię zespołów i głęboką zrozumienie, jak wzmocnić potoki dostarczania oprogramowania za pomocą generatywnych technologii AI i uczenia maszynowego.

Ten prowadzony przez instruktora, live trening w mazowieckie (online lub stacjonarny) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanych inżynierów oprogramowania i kierowników technicznych, którzy chcą używać Claude Code do przyspieszenia procesów rozwójowych i poprawienia produktywności zespołu za pomocą kodowania wspomaganego przez AI.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie: zainstalować i skonfigurować Claude Code, nawigować, generować i poprawiać kod za pomocą AI, integrować workflow sterowane przez AI z Git oraz projektować skalowalne procesy wspomagane przez AI.