Szkolenia AI for Software Development w Radom

GitHub 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.

Artificial Intelligence (AI) to zestaw technologii, które symulują inteligencję ludzką w maszynach i aplikacjach, umożliwiając bardziej inteligentne i elastyczne oprogramowanie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla programistów średniozaawansowanych, którzy chcą budować aplikacje zasilane sztuczną inteligencją za pomocą narzędzi i platform realnego świata.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje AI i uczenia maszynowego.
• Rozwijają funkcje AI za pomocą Python i popularnych bibliotek.
• Zastosować techniki AI w realnych projektach programistycznych.
• Ocenić modele i wdrożyć inteligentne usługi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboraoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Abym złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

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.

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów AI i naukowców danych na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą tworzyć i optymalizować modele sieci neuronowych za pomocą platformy Huawei Ascend i zestawu narzędzi CANN.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i uruchamiać środowisko rozwojowe CANN.
• Rozwojować aplikacje AI za pomocą MindSpore i przepływów CloudMatrix.
• Optymalizować wydajność na jednostkach Ascend NPU za pomocą niestandardowych operatorów i podziału.
• Wdrażać modele w środowiskach krawędziowych lub chmurowych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne wykorzystanie Huawei Ascend i zestawu narzędzi CANN w przykładowych aplikacjach.
• Przewodniki do ćwiczeń skupionych na budowaniu, uczeniu i wdrażaniu modeli.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie w ramach tego kursu na podstawie swojej infrastruktury lub zestawów danych, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów z branży oprogramowania, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w celu poprawy wydajności i innowacji w rozwoju oprogramowania.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć rolę sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w automatyzacji zadań związanych z rozwojem oprogramowania.
• Wdrożyć narzędzia AI do generowania kodu, testów i dokumentacji.
• Zastosować techniki AI do optymalizacji kodu, zapewnienia jakości i debugowania.
• Integrować AI z DevOps i CI/CD w celu poprawy strategii wdrażania.
• Rozwiązywać etyczne wyzwania i problemy związane z AI-wspomaganym inżynierią oprogramowania.

Ta 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.

Trening prowadzony przez instruktora, na żywo w Radom (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.

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.

Trening prowadzony przez instruktora w Radom (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.

Responsible AI in Software Development jest kursem podstawowym, który porusza kwestiami etycznymi, prawno-legalnymi i zarządzania, związanych z używaniem narzędzi AI w procesie rozwoju oprogramowania. Kurs podkreśla przejrzystość, sprawiedliwość, sprawy własności intelektualnej oraz bezpieczne wdrażanie kodu generowanego przez AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do początkujących zawodowców technicznych i nietechnicznych, którzy chcą zapewnić etyczne, zgodne z prawem i świadome ryzyka użycie AI w swoich projektach oprogramowania.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Identyfikować i minimalizować ryzyka etyczne i prawne związane z rozwijaniem wspieranym przez AI.
• Rozumieć uprzedzenia w kodzie generowanym przez AI oraz jak ocenić sprawiedliwość.
• Zarządzać licencjami oprogramowania i przypisywaniem autorstwa związanym z zawartością generowaną przez AI.
• Ustanawiać ramy zarządzania, polityki i zgodności z przepisami dotyczące użycia AI w zespołach rozwojowych.

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, prosimy o kontakt, aby ustalić szczegóły.

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.

Trening prowadzony przez instruktora, na żywo w Radom (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.

Ta prowadzona przez instruktora, na żywo szkolenie w Radom (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.

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 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.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering bada, jak narzędzia sztucznej inteligencji i duże modele językowe (LLMs) mogą poprawić pokrycie testowe, przyspieszyć tworzenie testów i poprawić procesy zapewniania jakości.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do zawodowców z zakresu jakości o średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zautomatyzować i poprawić swoje strategie testowe za pomocą narzędzi i praktyk opartych na sztucznej inteligencji.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Generować testy jednostkowe, integracyjne i UI przy użyciu narzędzi AI i zapytań.
• Używać LLMs do eksploracyjnego testowania, odkrywania przypadków krawędziowych i analizy regresji.
• Grupowanie i priorytyzowanie błędów testowych i anomalii przy użyciu wspomaganej przez AI klasyfikacji.
• Integrowanie testowania opartego na AI w pipeline'ach CI/CD w celu zwiększenia pewności wydania.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyk.
• Ręczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym w trybie online.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu umówienia.

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.

Ten szkolenie prowadzone przez instruktora, live w Radom (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.

Trening prowadzony przez instruktora w Radom (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 Radom (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.

• Konfigurować i ustawiać Devstral do rozwoju agentów kodowych.
• Projektować agentowe przepływy pracy do eksploracji i modyfikacji baz kodów.
• Integrować agentów kodowych z narzędziami programistycznymi i API.
• Wdrażać najlepsze praktyki dla bezpiecznego i wydajnego wdrażania agentów.

Format kursu

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

Opcje dostosowywania kursu

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

Trening prowadzony przez instruktora w Radom (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.

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.

Trening prowadzony przez instruktora w Radom (online lub stacjonarnie) skierowany jest do poziomu średnio zaawansowanych programistów Python i naukowców danych, którzy chcą zwiększyć swoją produktywność dzięki Tabnine.

Na końcu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Zainstalować i skonfigurować Tabnine w swoim środowisku programowania Python.
• Korzystać z funkcji autouzupełniania Tabnine, aby pisać kod Pythona bardziej efektywnie.
• Dostosować zachowanie Tabnine do swojego stylu programowania i potrzeb projektowych.
• Zrozumieć, jak model AI Tabnine działa specyficznie z kodem Pythona.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (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, w jaki sposób sztuczna inteligencja może wzmocnić 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 na całym cyklu życia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych liderów w dziedzinie oprogramowania, którzy chcą modernizować swoje SDLC z wykorzystaniem przepływów pracy i narzędzi wspomaganych przez AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystywać AI do przekształcania wejścia biznesowego w strukturowane wymagania i historie użytkownika.
• Używać LLMs do poprawy dokumentacji, przeglądu i refaktoryzacji kodu.
• Automatyzować generowanie przypadków testowych i analizę pokrycia z wykorzystaniem narzędzi AI.
• Zastosowanie monitorowania i podejmowania decyzji o wdrażaniu napędzanego przez AI w pipeline'ach CI/CD.

Format kursu

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

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania.

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.

Trening prowadzony przez instruktora w Radom (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.

To jest immersywny warsztat trwający jeden dzień, który umożliwia zespołom oprogramowania integrację najnowszych narzędzi AI na wszystkich etapach cyklu życia oprogramowania (SDLC). Struktura przypomina interaktywną grę z postępującymi „poziomami”, a ta doświadczenie łączy rozwijanie umiejętności technicznych, kreatywność i współpracę.

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

Zaprojektowany dla nowoczesnych środowisk rozwoju, ten warsztat wspiera płynność AI, synergię zespołu i głębokie zrozumienie, jak ulepszać przepływy dostarczania oprogramowania za pomocą generacyjnej AI i możliwości uczenia maszynowego.