Szkolenia AI for Software Development w Toruń

GitHub Copilot to narzędzie do uzupełniania kodu oparte na sztucznej inteligencji, które przyspiesza procesy programowania, poprawiając jakość i produktywność. W połączeniu z aplikacjami sztucznej inteligencji w projektach, infrastrukturze i oprogramowaniu, menedżerowie mogą wykorzystać AI do optymalizacji przydziału zasobów, usprawnienia przepływów pracy oraz poprawy podejmowania decyzji.

Ta szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do zaawansowanych menedżerów, którzy chcą zgłębić wiedzę na temat GitHub Copilot oraz eksplorować praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w środowiskach korporacyjnych, przykładowo w dużych projektach i sektorach takich jak przemysł ropy naftowej i gazu.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować zaawansowane funkcje Copilot w dużych projektach korporacyjnych.
• Integrować Copilot z przepływami pracy wielodyscyplinarnymi dla maksymalnej efektywności.
• Wykorzystywać narzędzia sztucznej inteligencji do optymalizacji zarządzania projektami, infrastrukturą i oprogramowaniem.
• Implementować strategie oparte na AI w celu poprawy planowania, oszacowań i zoptymalizowania czasu.
• Rozpoznawać praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji w sektorach branżowych takich jak przemysł ropy naftowej i gazu.

Format Kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
• Demonstacje w live-lab narzędzi AI i przepływów pracy Copilot.

Opcje Dostosowywania Kursu

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

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 zaprojektowana do wydajnej inferencji i treningu.

Ten prowadzony przez instruktora, interaktywny szkolenie (online lub stacjonarnie) jest skierowany do AI inżynierów i data scientistów o średnim poziomie, którzy chcą tworzyć i optymalizować modele sieci neuronowych za pomocą platformy Huawei Ascend oraz zestawu narzędzi CANN.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować środowisko programistyczne CANN.
• Tworzyć aplikacje AI przy użyciu MindSpore i przepływów pracy CloudMatrix.
• Optymalizować wydajność na Ascend NPUs za pomocą niestandardowych operatorów i tilingu.
• Wdrażać modele w środowiskach krawędziowych lub chmurowych.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Praktyczne korzystanie z platformy Huawei Ascend i zestawu narzędzi CANN w przykładowych aplikacjach.
• Kierowane ćwiczenia skupione na budowie, treningu i wdrażaniu modeli.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zaproponować dostosowane szkolenie do tego kursu na podstawie Twojej infrastruktury lub zestawów danych, prosimy o kontakt z nami w celu dogovoru.

To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie w Toruń (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów oprogramowania na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać AI i uczenie maszynowe do poprawy efektywności i innowacyjności w rozwoju oprogramowania.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę AI i uczenia maszynowego w automatyzacji zadań związanych z rozwojem oprogramowania.
• Implementować narzędzia AI do generowania kodu, testów i dokumentacji.
• Zastosować techniki AI w celu optymalizacji kodu, zapewnienia jakości i debugowania.
• Integrować AI z potokami DevOps i CI/CD dla poprawionych strategii wdrażania.
• Rozwiązywać etyczne kwestie i wyzwania związane z inżynierią oprogramowania wzmacnianą AI.

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

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo przeprowadzany szkolenie w Toruń (online lub stacjonarnie) jest skierowany do średnio zaawansowanych inżynierów QA, deweloperów i liderów zespołów, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilota do bardziej efektywnego debugowania, poprawy jakości kodu oraz usprawnienia procesów recenzji kodu.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować GitHub Copilota do celów debugowania i recenzji kodu.
• Używać Copilot, aby identyfikować i rozwiązywać błędy w efektywny sposób.
• Poprawiać jakość kodu z pomocą sugestii opartych na AI.
• Usprawnić procesy recenzji kodu za pomocą możliwości Copilot.
• Efektywnie współpracować, korzystając z Copilot w środowiskach zespołowych.

Opcje dostosowania kursu

Format kursu

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

Prompt Engineering for Software Development to kurs praktyczny, który nauczy developerów, jak tworzyć skuteczne prompty, które optymalizują przydatność, precyzję i bezpieczeństwo wygenerowanych przez AI wyjść w kontekście zadań inżynierii oprogramowania.

Jest to szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne), skierowane do developerów na poziomie średnim, którzy chcą wdrożyć techniki prompt engineeringu w swoim użyciu asystentów kodowania AI, analizatorów kodu i inteligentnych narzędzi automatyzacji.

• Tworzenie precyzyjnych promptów do zadań generowania, przeglądania i optymalizacji kodu.
• Używanie łańcuchów promptów i ich doskonalenia do poprawy odpowiedzi AI w przepływach pracy iteracyjnych.
• Generowanie strukturowanych wyjść, takich jak przypadki testowe, zapytania SQL i dokumentacja na podstawie minimalnych danych wejściowych.
• Zmniejszanie występowania halucynacji i zwiększanie kontroli nad zachowaniem modeli dużych języków w środowiskach technicznych.

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

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

Ten prowadzony przez instruktora, żywy szkolenie w Toruń (online lub stacjonarny) jest skierowany do średnio zaawansowanych programistów front-endu, którzy chcą korzystać z GitHub Copilot w celu automatyzacji powtarzalnych zadań kodowych, poprawy procesów projektowania UI/UX oraz optymalizacji przepływów pracy na froncie.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować GitHub Copilot dla projektów front-endowych.
• Wykorzystywać Copilot do generowania kodu HTML, CSS i JavaScript w sposób efektywny.
• Poprawiać procesy projektowania UI/UX przy użyciu sugestii kodowych generowanych przez AI.
• Optymalizować przepływy pracy front-endowe za pomocą praktycznych strategii integracji Copilot.
• Rozwiązywać i debugować kod front-endowy z wykorzystaniem pomocy 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.

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 oparte na sztucznej inteligencji, które zwiększa produktywność i niezawodność w przepływach pracy danych i uczenia maszynowego poprzez inteligentną generację kodu, kontekstowe sugestie i zoptymalizowane dokumentowanie.

Ten prowadzony przez instruktora, na żywo prowadzony szkolenie (online lub stacjonarny) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanych specjalistów ds. danych i uczenia maszynowego, którzy chcą zintegrować Cursor w swoje codzienne przepływy pracy dla szybszego prototypowania, skalowalnej budowy potoków i poprawionych operacji modeli.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Używać Cursor do przyspieszenia rozwoju notatników i eksploracji kodu.
• Generować, refaktoryzować i dokumentować potoki ETL i inżynierii cech.
• Korzystać z asystenta kodu opartego na AI do treningu modeli, optymalizacji i ewaluacji.
• Zwiększać powtarzalność, współpracę i operacyjną spójność w przepływach pracy ML.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i demonstracje.
• Praktyczne, praktyczne ćwiczenia w na żywo kodujących środowiskach.
• Studia przypadków integrujące Cursor z potokami ML i narzędziami operacji modelu.

Opcje dostosowania kursu

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

Trening prowadzony przez instruktora, na żywo w Toruń (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 AI-empowerd środowisko programistyczne, które pozwala inżynierom na rozszerzanie, dostosowywanie i kustomizowanie jego inteligencji kodowania dla specjalnych przypadków użycia i procesów przedsiębiorstw.

Ten prowadzony przez instruktora szkolenie na żywo (online lub stacjonarnie) skierowane jest do zaawansowanych programistów i inżynierów AI, którzy chcą zaprojektować dostosowane systemy promptów, dostosowywać zachowanie modeli i tworzyć niestandardowe rozszerzenia dla automatyzacji wewnętrznych procesów programistycznych.

Na zakończenie tego szkolenia, uczestnicy będą mogli:

• Projektować i testować zaawansowane szablony promptów dla dokładnego zachowania AI.
• Łączyć Cursor z wewnętrznymi API i bazami wiedzy dla kontekstowej generacji kodu.
• Rozwijać dostosowane lub adaptowane do dziedziny modele AI dla specjalnych zadań.
• Tworzyć i wdrażać niestandardowe narzędzia lub adaptery, które bezpiecznie rozszerzają funkcjonalność Cursora.

Format Szkolenia

• Techniczne prezentacje i prowadzone demonystracje.
• Praktyczne laboratoria rozwijające i optymalizujące prompty.
• Praktyczne projekty integrujące Cursor z realnymi systemami przedsiębiorstw.

Opcje Dostosowywania Szkolenia

• To szkolenie można dostosować, aby było zgodne z określonymi wewnętrzymi architekturami, ramowymi AI lub wymaganiami zgodności z zabezpieczeniami.

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

Kodowanie vibe to rozwijający się paradygmat, w którym programiści współpracują z modelami języka o dużym zakresie, aby generować, doskonalić i optymalizować kod poprzez interakcje w naturalnym języku.

To prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie (online lub stacjonarnie) skierowane jest do programistów i kierowników technicznych poziomu średniego, którzy chcą opanować korzystanie z asystentów kodujących AI i open-source LLMs, aby poprawić produktywność, kreatywność i automatyzację przepływów pracy.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady i filozofię kodowania vibe oraz jej wpływ na rozwój oprogramowania.
• Implementować środowiska kodujące wspomagane przez LLMs za pomocą narzędzi takich jak Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral i GitHub Copilot.
• Projektować i wykonywać strategie inżynierii promptów dla skutecznej współpracy z AI.
• Integrować przepływy pracy kodowania vibe w pipeline CI/CD i ramach zarządzania przedsiębiorstwem.

Format Kursu

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

Opcje Dostosowywania Kursu

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

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 prowadzone przez instruktora, na żywo szkolenie w Toruń (online lub stacjonarnie) jest skierowane do uczestników poziomu pośredniego, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot w zaawansowanych przypadkach kodowania, poprawić produktywność i zintegrować Copilot w swoje procesy programistyczne.

Na końcu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Optymalizować użycie GitHub Copilot do zaawansowanych zadań programistycznych.
• Pisać bardziej efektywny, wolny od błędów i łatwy w utrzymaniu kod dzięki sugestiom Copilot.
• Zintegrować GitHub Copilot z wybranymi środowiskami IDE i procesami programistycznymi.
• Wykorzystywać Copilot do debugowania i refaktoryzacji kodu.
• Zrozumieć ograniczenia i kwestie etyczne związane z użyciem narzędzi kodujących wspomaganych sztuczną inteligencją.

Trening prowadzony przez instruktora w Toruń (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 Toruń (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 open-source framework przeznaczony do tworzenia i uruchamiania kodujących agentów, które mogą interagować z bazami kodu, narzędziami deweloperskimi i API w celu poprawy produktywności inżynierskiej.

Trening prowadzony przez instruktora (online lub stacjonarnie) skierowany jest do pośrednio zaawansowanych inżynierów ML, zespołów narzędzi deweloperskich i SREs, którzy chcą projektować, implementować i optymalizować kodujące agenty przy użyciu Devstral.

Na koniec tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Skonfigurować Devstral do tworzenia kodujących agentów.
• Zaprojektować agenty workflow dla eksploracji i modyfikacji baz kodu.
• Zintegrować kodujące agenty z narzędziami deweloperskimi i API.
• Zaimplementować najlepsze praktyki dla bezpiecznej i wydajnej wdrożenia agentów.

Format kursu

• Interaktywna prezentacja i dyskusja.
• Muchę ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne implementacje w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami 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 (online lub stacjonarnie) jest skierowane do programistów na poziomie początkującym, którzy chcą zrozumieć możliwości GitHub Copilot, go skonfigurować i efektywnie wykorzystywać w celu poprawy swojego doświadczenia kodowania.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, co to jest GitHub Copilot i jak on działa.
• Skonfigurować GitHub Copilot z obsługiwanych edytorów kodu.
• Używać GitHub Copilot do pisania, refaktoryzacji i debugowania kodu szybciej.
• Wykorzystywać Copilot do odkrywania technik programistycznych i rozwiązań.
• Stosować najlepsze praktyki integrowania GitHub Copilot w codzienne przepływy 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 Toruń (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 Toruń (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 (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych developerów, którzy chcą nauczyć się skutecznego wykorzystania możliwości GitHub Copilot w nowoczesnych procesach rozwoju oprogramowania.

Trening prowadzony przez instruktora w Toruń (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 Toruń (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.