Szkolenia AI for Software Development w Radom

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 Radom (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 Radom (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.

Opcje dostosowania kursu

Format kursu

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

Prompt Engineering for Software Development to kurs praktyczny, który ma na celu nauczanie developerów, jak tworzyć skuteczne instrukcje, które optymalizują użyteczność, precyzję i bezpieczeństwo wygenerowanych przez AI wyników w kontekście zadań inżynierii oprogramowania.

Jest to prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu), skierowane do developerów średnio zaawansowanych, którzy chcą zintegrować techniki inżynierii instrukcji z używaniem asystentów kodowania AI, analizatorów kodu i inteligentnych narzędzi automatyzacji.

• Tworzenie precyzyjnych instrukcji do zadań generowania, przeglądania i optymalizacji kodu.
• Używanie łańcuchów instrukcji i ich doskonalenie w celu poprawy odpowiedzi AI w iteracyjnych procesach pracy.
• Generowanie strukturowanych wyników, takich jak przypadki testowe, zapytania SQL i dokumentacja na podstawie minimalnego wejścia.
• Zmniejszanie halucynacji i poprawa kontroli nad zachowaniem LLM w środowiskach technicznych.

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

• Aby złożyć wniosek o dostosowany kurs szkoleniowy, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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.

Responsible AI in Software Development jest kursem podstawowym, który omawia etyczne, prawne i zarządcze aspekty związane z wykorzystaniem narzędzi AI w procesie tworzenia oprogramowania. Kurs kładzie nacisk na przezroczystość, sprawiedliwość, kwestie własności intelektualnej oraz bezpieczne wdrażanie kodu generowanego przez AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów technicznych i nie-technicznych, którzy chcą zapewnić etyczne, zgodne z prawem i świadome ryzyka wykorzystanie AI w swoich projektach oprogramowaniowych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykrywać i minimalizować ryzyka etyczne i prawne związane z rozwojem wspomaganym przez AI.
• Rozumieć uprzedzenia w kodzie generowanym przez AI oraz jak oceniać sprawiedliwość.
• Zarządzać licencjami oprogramowania oraz atrybucjami związanymi z treściami generowanymi przez AI.
• Ustanawiać ramy zarządzania, polityki oraz zgodności dla użycia AI w zespołach programistów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić.

Kurs AI for Software Requirements and User Story Generation jest praktycznym kursem skupionym na wykorzystaniu generatywnego AI do przekształcania inputu stakeholderów w strukturalne wymagania, epiki, historie użytkowników i kryteria akceptacji odpowiednie dla przepływów rozwojowych Agile.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów ds. produktów i projektów, którzy chcą wykorzystać narzędzia takie jak ChatGPT lub Claude, aby poprawić klarowność, szybkość i śledzenie w zbieraniu i ulepszaniu wymagań.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Używać wyzwań AI do zbierania i ulepszania wymagań biznesowych.
• Przekształcać prośby o funkcje w dobrze zstrukturalizowane historie użytkowników i epiki.
• Generować kryteria akceptacji, przypadki brzegowe i definicje ukończenia z pomocą AI.
• Współpracować z zespołami rozwojowymi za pomocą dokumentacji strukturowanej przez AI.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne implementowanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby uregulować.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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 Radom (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.

Kurs Generative AI dla Front-End Development bada, jak duże modele językowe i narzędzia wspomagane sztuczną inteligencją mogą przyspieszać rozwój front-end poprzez generowanie kodu na podstawie zapytań, prototypowanie układów i optymalizację UI.

Ten kurs prowadzony przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla początkujących do średnio zaawansowanych profesjonalistów front-end, którzy chcą wykorzystać generatywne AI do budowy i iteracji interfejsów użytkownika szybciej i bardziej kreatywnie.

Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać narzędzia AI do generowania HTML, CSS i JavaScript na podstawie naturalnych zapytań językowych.
• Tworzyć i doskonalić komponenty UI i układy za pomocą generatywnych modeli.
• Prototypować responsywne projekty stron internetowych szybko, bez pisania całego kodu od podstaw.
• Optymalizować kod front-end za pomocą sugestii AI i automatyzowanych przepływów pracy.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowany kurs, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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 bada, jak narzędzia sztucznej inteligencji i duże modele językowe (LLMs) mogą poprawić pokrycie testów, przyspieszyć tworzenie testów i ulepszyć procesy zapewniania jakości.

To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie (online lub stacjonarne) jest skierowane do zawodowców w dziedzinie QA na poziomie średnim, którzy chcą zautomatyzować i ulepszyć swoje strategie testowe za pomocą narzędzi i praktyk opartych na sztucznej inteligencji.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Generować testy jednostkowe, integracyjne i UI za pomocą narzędzi AI i wskaźników.
• Używać LLMs do testowania eksploracyjnego, odkrywania przypadków krawędziowych i analizy regresji.
• Grupowanie i priorytetyzowanie awarii testów i anomalii za pomocą wsparcia AI w triażu.
• Integrowanie testowania opartego na AI w potokach CI/CD w celu poprawy pewności wydania.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ustalić szczegóły.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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 Radom (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 Radom (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 Radom (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 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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (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 Radom (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) jest praktycznym kursem, który bada, jak sztuczna inteligencja może poprawić każdy etap procesu rozwoju oprogramowania. Od automatyzacji analizy wymagań po inteligentne generowanie testów i optymalizację wdrażania, uczestnicy dowiedzą się, jak integrować narzędzia i techniki AI w całym cyklu życia.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub na miejscu) jest przeznaczony dla średniozaawansowanych liderów oprogramowania, którzy chcą zmodernizować swój SDLC za pomocą pracy i narzędzi wspomaganych przez AI.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystywać AI do przekształcania wejścia biznesowego w zstructuralizowane wymagania i historie użytkownika.
• Używać LLMs do poprawy dokumentacji kodu, przeglądu i refaktoryzacji.
• Automatyzować generowanie przypadków testowych i analizę pokrycia za pomocą narzędzi AI.
• Zastosować monitorowanie i podejmowanie decyzji o wdrażaniu w kanale CI/CD wspomagane przez AI.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowany szkoleniowy kurs, skontaktuj się z nami, aby umówić.

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.