Szkolenia AI for Software Development w Toruń

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 zestaw technologii, które symulują ludzką inteligencję w maszynach i aplikacjach, umożliwiając tworzenie inteligentniejszego i bardziej adaptacyjnego oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą tworzyć aplikacje wykorzystujące AI przy użyciu rzeczywistych narzędzi i platform.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje AI i uczenia maszynowego.
• Tworzyć funkcje AI przy użyciu Pythona i popularnych bibliotek.
• Stosować techniki AI w rzeczywistych projektach programistycznych.
• Oceniać modele i wdrażać inteligentne usługi.

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.

GitHub Copilot to asystent programistyczny napędzany sztuczną inteligencją, który pomaga automatyzować zadania programistyczne, w tym operacje DevOps, 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 podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do usprawnienia zadań DevOps, poprawy automatyzacji i zwiększenia produktywności.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać GitHub Copilot do wsparcia w pisaniu skryptów powłoki, konfiguracji i potoków CI/CD.
• Korzystać z uzupełniania kodu AI w plikach YAML i GitHub Actions.
• Przyspieszać testowanie, wdrażanie i automatyzację przepływów pracy.
• Odpowiedzialnie stosować Copilota, rozumiejąc ograniczenia i najlepsze praktyki związane z AI.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• 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.

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 Toruń (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą zoptymalizować workflow zespołu, usprawnić praktyki współpracy przy kodowaniu oraz efektywnie zarządzać użyciem Copilota w środowiskach z wieloma programistami.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować GitHub Copilot dla środowisk zespołowych.
• Wykorzystać Copilota do usprawnienia praktyk współpracy przy kodowaniu.
• Zoptymalizować workflow zespołu, korzystając z funkcji Copilota.
• Zarządzać integracją Copilota w projektach z wieloma programistami.
• Utrzymać spójną jakość i standardy kodu w zespołach.
• Wykorzystać zaawansowane funkcje Copilota do potrzeb zespołu.
• Połączyć Copilota z innymi narzędziami do współpracy w celu zwiększenia efektywności.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

Inżynieria Promptów dla Rozwoju Oprogramowania to praktyczny kurs, który uczy programistów, jak tworzyć skuteczne prompty, aby optymalizować 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 wdrożyć techniki inżynierii promptów w swojej pracy z asystentami kodowania AI, analizatorami kodu i narzędziami inteligentnej automatyzacji.

• Tworzyć precyzyjne prompty do zadań generowania, przeglądu 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 „hallucinacji” i zwiększać kontrolę nad zachowaniem modeli językowych w środowiskach technicznych.

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

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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 Inteligencja do Generowania Wymagań i User Stories to praktyczny kurs skupiający się na wykorzystaniu generatywnej sztucznej inteligencji do przekształcania inputu od interesariuszy w strukturalne wymagania, epiki, user stories oraz kryteria akceptacji, odpowiednie dla przepływów pracy w Agile.

Ten prowadzony przez instruktora, live training (online lub na miejscu) jest skierowany do początkujących specjalistów od produktów i projektów, którzy chcą wykorzystać narzędzia takie jak ChatGPT czy Claude, aby poprawić klarowność, szybkość i możliwość śledzenia w procesie zbierania i doprecyzowywania wymagań.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykorzystywać prompty AI do zbierania i doprecyzowywania wymagań biznesowych.
• Przekształcać prośby o funkcje w dobrze zbudowane user stories i epiki.
• Generować kryteria akceptacji, przypadki brzegowe oraz definicje ukończenia z pomocą AI.
• Współpracować z zespołami developerskimi, korzystając z dokumentacji strukturyzowanej przez AI.

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.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona na poziomie początkującym i średnio zaawansowanym, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do zadań związanych z Pythonem, debugowania oraz wdrażania przepływów pracy związanych z uczeniem maszynowym.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Skonfigurować GitHub Copilot do programowania w Pythonie.
• Wykorzystać Copilota do pisania wydajnego kodu w Pythonie.
• Debugować aplikacje w Pythonie przy użyciu sugestii generowanych przez AI.
• Automatyzować powtarzalne zadania programistyczne i zwiększać efektywność przepływu pracy.
• Wykorzystać Copilota do wdrażania projektów związanych z uczeniem maszynowym w Pythonie.

Graphite to platforma do przeglądu kodu i zwiększania produktywności programistów, która optymalizuje przepływy pracy związane z pull requestami, poprawia współpracę w zespole oraz integruje się z narzędziami takimi jak GitHub i asystenci przeglądu kodu opartymi na sztucznej inteligencji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów inżynierii oprogramowania na poziomie średniozaawansowanym, które chcą usprawnić swoje procesy rozwojowe, zwiększyć efektywność przeglądów i skutecznie wdrożyć Graphite w przedsiębiorczych potokach DevOps.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrożyć i skonfigurować Graphite w środowiskach rozwojowych na skalę przedsiębiorstwa.
• Automatyzować zarządzanie pull requestami i zwiększać przepustowość przeglądów kodu.
• Integrować Graphite z GitHub, systemami CI/CD oraz asystentami AI, takimi jak OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen i Mistral Small.
• Mierzyć produktywność programistów za pomocą analiz i pulpitów nawigacyjnych Graphite.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• 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.

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.

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

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dostosować GitHub Copilot do konkretnych potrzeb projektu i przepływów pracy zespołu.
• Wykorzystać zaawansowane funkcje Copilota do wykonywania złożonych zadań kodowania.
• Zintegrować GitHub Copilot z potokami CI/CD i środowiskami współpracy.
• Optymalizować współpracę zespołową za pomocą narzędzi wspieranych przez sztuczną inteligencję.
• Skutecznie zarządzać ustawieniami i uprawnieniami Copilota oraz rozwiązywać problemy.

Generative AI dla Front-End Development bada, jak duże modele językowe i narzędzia wspierane przez sztuczną inteligencję mogą przyspieszyć rozwój front-endu poprzez generowanie kodu na podstawie promptów, prototypowanie układów i optymalizację interfejsów użytkownika.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących i średnio zaawansowanych specjalistów front-end, którzy chcą wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do szybszego i bardziej kreatywnego budowania i iterowania interfejsów użytkownika.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wykorzystywać narzędzia AI do generowania HTML, CSS i JavaScript na podstawie naturalnych promptów.
• Tworzyć i udoskonalać komponenty i układy interfejsu użytkownika za pomocą modeli generatywnych.
• Szybko prototypować responsywne projekty stron internetowych bez pisania całego kodu od podstaw.
• Optymalizować kod front-endowy za pomocą sugestii AI i zautomatyzowanych przepływów pracy.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• 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 Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na wszystkich poziomach zaawansowania, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do generowania kodu za pomocą Tabnine.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy generowania kodu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.
• Zainstalować i skonfigurować Tabnine w swoim środowisku programistycznym.
• Wykorzystać Tabnine do efektywnego uzupełniania kodu i korygowania błędów.
• Tworzyć i trenować własne modele AI za pomocą Tabnine do specjalistycznych zadań.

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.

Kurs "Generowanie testów wspomagane przez sztuczną inteligencję i inżynieria jakości" bada, jak narzędzia sztucznej inteligencji i duże modele językowe (LLM) mogą poprawić pokrycie testów, przyspieszyć tworzenie testów oraz usprawnić procesy zapewnienia jakości.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów QA na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą zautomatyzować i usprawnić swoje strategie testowania przy użyciu narzędzi i praktyk opartych na sztucznej inteligencji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Generować testy jednostkowe, integracyjne i UI przy użyciu narzędzi AI i promptów.
• Wykorzystywać LLM do testowania eksploracyjnego, odkrywania przypadków brzegowych i analizy regresji.
• Klasteryzować i priorytetyzować błędy testowe oraz anomalie przy użyciu asysty AI.
• Integrować testowanie oparte na AI z potokami CI/CD, aby zwiększyć pewność wydań.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• 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.

Cursor to środowisko programistyczne wspierane przez sztuczną inteligencję, które poprawia współpracę zespołową, automatyzuje przeglądy kodu i płynnie integruje się z nowoczesnymi przepływami pracy CI/CD.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do technicznych profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować Cursor ze swoimi środowiskami zespołowymi, aby poprawić współpracę, usprawnić przeglądy i utrzymać jakość w zautomatyzowanych potokach.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i zarządzać środowiskami zespołowymi w Cursor do współpracy w rozwoju.
• Wykorzystywać narzędzia AI do automatycznego przeglądu kodu, generowania żądań ściągnięcia i weryfikacji scalania.
• Wdrażać zarządzanie kodem, polityki przeglądów i zabezpieczenia za pomocą możliwości Cursor.
• Integrować Cursor z systemami CI/CD, aby zapewnić ciągłe dostarczanie i spójne standardy jakości.

Format kursu

• Prezentacje prowadzone przez instruktora i dyskusje zespołowe.
• Praktyczne laboratoria z wykorzystaniem rzeczywistych scenariuszy współpracy zespołowej.
• Ćwiczenia integracyjne na żywo z narzędziami CI/CD i kontroli wersji.

Opcje dostosowania kursu

• Kurs może zostać dostosowany do konkretnych platform CI/CD, narzędzi repozytoryjnych lub wymagań bezpieczeństwa przedsiębiorstwa.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i deweloperów na poziomie podstawowym do średniozaawansowanego, którzy chcą wykorzystać DeepSeek Coder, aby zwiększyć efektywność i produktywność kodowania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych programistów i liderów zespołów, którzy chcą opanować zaawansowane funkcje Tabnine.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wdrażać Tabnine w złożonych projektach programistycznych.
• Dostosowywać i trenować modele AI Tabnine do konkretnych przypadków użycia.
• Integrować Tabnine w procesach pracy zespołu i potokach deweloperskich.
• Poprawiać jakość kodu i przyspieszać cykle deweloperskie, korzystając z analiz Tabnine.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować asystentów kodowania AI ze swoim procesem rozwoju oprogramowania.

Po zakończeniu 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.
• Zintegrować asystentów kodowania AI z cyklem życia rozwoju oprogramowania.
• Zwiększyć swoją produktywność i skupić się na bardziej złożonych i kreatywnych zadaniach programistycznych.
• Omówić kwestie etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie 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 napędzany sztuczną inteligencją, zaprojektowany w celu zwiększenia produktywności programistów poprzez inteligentne uzupełnianie kodu, kontekstowe edycje i adaptacyjną pomoc.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, skierowane jest do początkujących programistów i zespołów inżynierskich, które chcą usprawnić swój proces kodowania i bezpiecznie korzystać z sugestii AI w celu poprawy efektywności.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Cursor do optymalnego wykorzystania w projektach deweloperskich.
• Zrozumieć i stosować uzupełnianie kodu wspomagane AI, czat w edytorze oraz narzędzia do refaktoryzacji.
• Skutecznie i bezpiecznie oceniać, akceptować lub modyfikować sugestie kodu generowane przez AI.
• Przyjąć najlepsze praktyki dotyczące wdrażania zespołów, współpracy i integracji z kontrolą wersji.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne demonstracje i ćwiczenia z przewodnikiem.
• Realne wyzwania programistyczne i praktyka laboratoryjna z użyciem Cursor.

Opcje dostosowania kursu

• Kurs może być dostosowany do konkretnych języków programowania lub frameworków używanych przez zespół.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (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 Toruń (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, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do uczestników na poziomie podstawowym, którzy chcą zrozumieć asystentów kodowania AI, ich możliwości, jak mogą usprawnić proces rozwoju oraz etyczne aspekty związane z ich użyciem.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) to praktyczny kurs, który pokazuje, jak sztuczna inteligencja może usprawnić każdą fazę procesu tworzenia 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 oprogramowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych liderów zespołów programistycznych, którzy chcą zmodernizować swoje SDLC za pomocą wspieranych przez AI procesów i narzędzi.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Wykorzystywać AI do przekształcania danych biznesowych w strukturalne wymagania i historie użytkowników.
• Stosować LLM do ulepszania dokumentacji kodu, przeglądów i refaktoryzacji.
• Automatyzować generowanie przypadków testowych i analizę pokrycia za pomocą narzędzi AI.
• Wdrażać monitorowanie oparte na AI i podejmowanie decyzji dotyczących wdrażania w potokach CI/CD.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów o średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zwiększyć produktywność i jakość kodu, korzystając z kodowania wspomaganego przez sztuczną inteligencję w Cursor.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Cursor do programowania wspomaganego przez sztuczną inteligencję.
• Zintegrować Cursor z repozytoriami Git i przepływami pracy developerskimi.
• Używać języka naturalnego do generowania, debugowania i optymalizacji kodu.
• Wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji do refaktoryzacji, dokumentacji i testowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie podstawowym, którzy chcą zwiększyć swoją efektywność kodowania z pomocą Tabnine.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zainstalować i skonfigurować Tabnine w swoim preferowanym IDE.
• Wykorzystać funkcje automatycznego uzupełniania Tabnine, aby przyspieszyć kodowanie.
• Dostosować ustawienia Tabnine dla optymalnej pomocy.
• Zrozumieć, jak AI Tabnine uczy się z ich kodu, aby dostarczać lepsze sugestie.

Ten intensywny, jednodniowy warsztat umożliwia zespołom programistycznym integrację najnowocześniejszych narzędzi AI w całym cyklu życia rozwoju oprogramowania (SDLC). Zorganizowany jako interaktywna gra z progresywnymi „poziomami”, to doświadczenie łączy budowanie umiejętności technicznych, kreatywność i współpracę.

Uczestnicy będą mierzyć się z rzeczywistymi wyzwaniami na wszystkich etapach SDLC — od zbierania wymagań i projektowania po kodowanie, testowanie, wdrażanie i monitorowanie — wykorzystując narzędzia wspierane przez AI, takie jak ChatGPT, GitHub Copilot i systemy analizy logów oparte na uczeniu maszynowym.

Zaprojektowany dla nowoczesnych środowisk programistycznych, ten warsztat rozwija biegłość w AI, synergię zespołową i głębokie zrozumienie, jak wzbogacać procesy dostarczania oprogramowania o możliwości generatywnej AI i uczenia maszynowego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących specjalistów, którzy chcą używać Replit AI do szybszego budowania, testowania i wdrażania prostych aplikacji.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli: tworzyć aplikację na podstawie podpowiedzi, ulepszać kod z pomocą sztucznej inteligencji, zarządzać konfiguracją w sposób bezpieczny oraz wdrażać działającą aplikację.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących/średniozaawansowanych/zaawansowanych zespołów produktowych, developerów oraz technicznych użytkowników biznesowych, którzy chcą wykorzystać Lovable do szybszego tworzenia gotowych do produkcji aplikacji z lepszą strukturą, jakością i praktykami wdrażania.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli: planować i generować działające aplikacje, poprawiać przepływy użytkowników i zarządzanie danymi, dodawać kluczowe funkcje produkcyjne oraz przygotowywać aplikacje do wdrożenia i użytkowania przez zespół.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie średniozaawansowanym oraz liderów technicznych, którzy chcą wykorzystać Claude Code do przyspieszenia przepływów pracy i poprawy produktywności zespołu dzięki wspomaganemu przez AI programowaniu.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli: zainstalować i skonfigurować Claude Code, nawigować, generować i poprawiać kod za pomocą AI, integrować przepływy pracy AI z Git oraz projektować skalowalne procesy wspomagane przez AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Toruń (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie podstawowym / średnio zaawansowanym / zaawansowanym, którzy chcą używać Bolt.new do szybkiego tworzenia i udoskonalania prototypów aplikacji internetowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli: tworzyć prototypy na podstawie wskazówek, udoskonalać funkcje i przepływ interfejsu, testować i rozwiązywać problemy związane z zachowaniem aplikacji oraz publikować prototypy do recenzji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Opanować architekturę promptów w przedsiębiorstwach w 6 warstwach (Rola, Kontekst, Ograniczenia, Standardy Domenowe, Format, Przykłady).
• Kodować ograniczenia biznesowe, bezpieczeństwa i zgodności (RODO, Akt AI UE, standardy sektorowe) bezpośrednio w promptach.
• Wspólnie zbudować bibliotekę promptów zwalidowaną, współdzieloną i zarządzaną przez wszystkie zespoły.
• Zdefiniować zrównoważone zarządzanie: rolę Kuratora Promptów, konwencje nazewnictwa, wersjonowanie, metryki jakości.
• Wyjeżdżać z konkretnymi rezultatami: Biblioteka v1.0, Karta Zarządzania, 30-dniowy Plan Wdrożenia.

Format kursu do oceny uczestników

• Interaktywne warsztaty wieloprofilowe (Architekci, Deweloperzy, QA, Liderzy Zespołów).
• Ułatwiona współpraca przez architekta-konsultanta: uczestnicy budują rzeczywiste, operacyjne rezultaty.
• Wszystkie współtworzone rezultaty należą wyłącznie do organizacji klienta.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowaną wersję tego szkolenia, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia niezbędnych ustaleń.