AI Coding Assistants oktatás Budapest

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligencia által működtetett kódkiegészítő eszköz, amely segít felgyorsítani a fejlesztést, miközben javítja a minőséget és a termelékenységet. A mesterséges intelligencia alkalmazásaival kombinálva a projektekben, infrastruktúrában és szoftverekben a menedzserek kihasználhatják az AI-t az erőforrás-allokáció optimalizálására, a munkafolyamatok egyszerűsítésére és a döntéshozatal javítására.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszínen) haladó szintű menedzsereknek szól, akik mélyebb ismereteket szeretnének szerezni a GitHub Copilotról, miközben gyakorlati AI alkalmazásokat is megismernek vállalati környezetekben, például a nagyszabású projektekre és az olaj- és gáziparra vonatkozó példákkal.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó Copilot funkciók alkalmazása nagyszabású vállalati projektekben.
• Copilot integrálása multidiszciplináris munkafolyamatokba a maximális hatékonyság érdekében.
• AI eszközök használata a projektmenedzsment, infrastruktúra és szoftverbeszerzés optimalizálására.
• AI-alapú stratégiák implementálása a tervezés, becslés és időoptimalizálás javítására.
• Gyakorlati AI alkalmazások felismerése iparági specifikus forgatókönyvekben, például az olaj- és gáziparban.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok és esettanulmányok.
• AI eszközök és Copilot munkafolyamatok élő bemutatója.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligenciával működő kódolási asszisztens, amely segít automatizálni a fejlesztési feladatokat, beleértve a DevOps műveleteket, például YAML konfigurációk, GitHub Actions és telepítési szkriptek írását.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szakemberek számára készült, akik szeretnék a GitHub Copilotot használni a DevOps feladatok egyszerűsítésére, az automatizálás javítására és a termelékenység növelésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot segítségével shell szkriptek írásában, konfigurálásban és CI/CD folyamatokban.
• AI által generált kódkiegészítés kihasználása YAML fájlokban és GitHub Actionsban.
• Tesztelési, telepítési és automatizálási munkafolyamatok gyorsítása.
• A Copilot felelősségteljes használata az AI korlátainak és ajánlott gyakorlatainak ismeretében.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ban (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék optimalizálni csapatmunkájukat, javítani együttműködő kódolási gyakorlataikat, és hatékonyan kezelni a Copilot használatát több fejlesztőből álló környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilotot csapatközi környezetekben.
• Kihasználni a Copilotot az együttműködő kódolási gyakorlatok javítására.
• Optimalizálni csapatmunkájukat a Copilot funkcióinak segítségével.
• Kezelni a Copilot integrációját több fejlesztőből álló projektekben.
• Fenntartani a kódminőséget és szabványokat a csapatok között.
• Kihasználni a Copilot haladó funkcióit csapatspecifikus igényekhez.
• Összehangolni a Copilotot más együttműködési eszközökkel a hatékonyság érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó szintű QA mérnökök, fejlesztők és csapatvezetők számára készült, akik szeretnék kihasználni a GitHub Copilotot a hatékonyabb hibakeresés, kódminőség-javítás és a kódellenőrzési folyamatok egyszerűsítése érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilotot hibakeresés és kódellenőrzés céljából.
• A Copilot segítségével hatékonyan azonosítani és javítani a hibákat.
• Javítani a kódminőséget AI által támogatott javaslatokkal.
• Egyszerűsíteni a kódellenőrzési folyamatokat a Copilot képességeivel.
• Hatékonyan együttműködni a Copilot használatával csapatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó szintű front-end fejlesztőknek szól, akik szeretnék a GitHub Copilotot használni az ismétlődő kódolási feladatok automatizálására, a UI/UX tervezés javítására és a front-end munkafolyamatok optimalizálására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilotot front-end fejlesztési projektekhez.
• Kihasználni a Copilotot HTML, CSS és JavaScript kód hatékony generálására.
• Javítani a UI/UX tervezési folyamatokat az AI által generált kódjavaslatok segítségével.
• Fokozni a front-end munkafolyamatokat gyakorlati Copilot integrációs stratégiákkal.
• Hibakeresést és hibajavítást végezni a front-end kódban a Copilot segítségével.

A Cursor egy mesterséges intelligenciával meghajtott fejlesztői környezet, amely intelligens kódgenerálással, kontextusérzékeny javaslatokkal és egyszerűsített dokumentációval növeli a hatékonyságot és a megbízhatóságot az adat- és gépi tanulási munkafolyamatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű adat- és ML-szakembereknek szól, akik szeretnék beépíteni a Cursort napi munkafolyamataikba a gyorsabb prototípuskészítés, skálázható folyamatfejlesztés és a javított modellműveletek érdekében.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• A Cursor használata a jegyzetfüzetek fejlesztésének és kódok feltárásának gyorsítására.
• ETL és jellemzőkészítő folyamatok generálása, átdolgozása és dokumentálása.
• Mesterséges intelligenciával segített kódok használata a modellképzés, finomhangolás és értékelés során.
• A reprodukálhatóság, együttműködés és működési konzisztencia javítása a gépi tanulási munkafolyamatokban.

A képzés formátuma

• Interaktív előadások és bemutatók.
• Gyakorlati, gyakorlati feladatok élő kódolási környezetekben.
• Esettanulmányok a Cursor integrálásáról ML folyamatokkal és modellműveleti eszközökkel.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ez a képzés testreszabható specifikus keretrendszerekhez, mint például a TensorFlow, PyTorch vagy scikit-learn, vagy szervezeti MLOps platformokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű Python fejlesztőknek szól, akik szeretnék kihasználni a GitHub Copilotot Python-specifikus feladatokhoz, hibakereséshez és gépi tanulási munkafolyamatok implementálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a GitHub Copilotot Python fejlesztéshez.
• Kihasználni a Copilotot hatékony Python kód írásához.
• Hibakeresést végezni Python alkalmazásokon AI által generált javaslatok segítségével.
• Automatizálni az ismétlődő kódolási feladatokat és javítani a munkafolyamat hatékonyságát.
• Használni a Copilotot gépi tanulási projektek implementálásához Pythonban.

A Graphite egy fejlesztői termelékenységet és kódfelülvizsgálatot célzó platform, amely optimalizálja a pull request munkafolyamatokat, javítja a csapatok közötti együttműködést, és integrálódik olyan eszközökkel, mint a GitHub és az AI-alapú kódfelülvizsgáló asszisztensek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű szoftverfejlesztő csapatoknak szól, akik szeretnék hatékonyabbá tenni fejlesztési folyamataikat, javítani a felülvizsgálat hatékonyságát, és hatékonyan bevezetni a Graphite-ot a vállalati DevOps folyamatokba.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Graphite telepítésére és konfigurálására vállalati szintű fejlesztési környezetekben.
• A pull request kezelés automatizálására és a kódfelülvizsgálat átfogásának javítására.
• A Graphite integrálására a GitHubgal, CI/CD rendszerekkel és AI asszisztensekkel, mint például az OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen és Mistral Small.
• A fejlesztői termelékenység mérésére a Graphite elemző eszközeivel és irányítópultjaival.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlati alkalmazás.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Cursor egy fejlett, mesterséges intelligenciát használó fejlesztői környezet, amely lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy kiterjesszék, finomhangolják és testre szabják a kódolási intelligenciát speciális használati esetekre és vállalati munkafolyamatokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) haladó szintű fejlesztők és AI mérnökök számára készült, akik személyre szabott prompt rendszereket szeretnének tervezni, modell viselkedést finomhangolni, és egyéni kiterjesztéseket építeni belső fejlesztési automatizáláshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlett prompt sablonokat tervezni és tesztelni a pontos AI viselkedés érdekében.
• A Cursor csatlakoztatása belső API-khoz és tudásbázisokhoz kontextusérzékeny kódgeneráláshoz.
• Finomhangolt vagy domainhez igazított AI modelleket fejleszteni speciális feladatokhoz.
• Egyéni eszközöket vagy adaptereket építeni és üzembe helyezni, amelyek biztonságosan kiterjesztik a Cursor funkcionalitását.

A képzés formátuma

• Technikai bemutatók és irányított bemutatók.
• Gyakorlati fejlesztés és prompt optimalizálás laborok.
• Gyakorlati projektek, amelyek a Cursor-t valós vállalati rendszerekkel integrálják.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ez a kurzus testreszabható, hogy illeszkedjen specifikus belső architektúrákhoz, AI keretrendszerekhez vagy biztonsági megfelelőségi követelményekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék testreszabni a GitHub Copilotot csapatprojektekhez, kihasználni annak haladó funkcióit, és zökkenőmentesen integrálni CI/CD folyamatokba a jobb együttműködés és termelékenység érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot testreszabása konkrét projektigények és csapatmunkafolyamatok szerint.
• A Copilot haladó funkcióinak kihasználása összetett kódolási feladatokhoz.
• A GitHub Copilot integrálása CI/CD folyamatokba és együttműködési környezetekbe.
• Csapatmunkájuk optimalizálása mesterséges intelligencia által hajtott eszközökkel.
• A Copilot beállításainak és engedélyeinek hatékony kezelése és hibaelhárítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdőktől a szakértőkig minden fejlesztő számára szól, akik szeretnék kihasználni a mesterséges intelligenciát a kódgenerálás során a Tabnine segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mesterséges intelligenciával történő kódgenerálás alapjait.
• Telepíteni és konfigurálni a Tabnine-t fejlesztői környezetükben.
• Hatékony kódkiegészítés és hibajavítás érdekében használni a Tabnine-t.
• Saját AI-modellek létrehozása és betanítása a Tabnine segítségével speciális feladatokra.

A vibe coding egy újító paradigmát jelent, ahol a fejlesztők nagy nyelvi modellekkel együttműködve termelnek, finomítanak és optimalizálnak kódot természetes nyelvi interakciók révén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű fejlesztőknek és technikai vezetőknek szól, akik elsajátítani kívánják az AI kódolási asszisztensek és nyílt forráskódú LLM-ek használatát a termelékenység, kreativitás és munkafolyamat-automatizálás javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a vibe coding alapelveit és filozófiáját, valamint annak hatását a szoftverfejlesztésre.
• LLM-ekkel támogatott kódolási környezetek implementálása olyan eszközökkel, mint a Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral és a GitHub Copilot.
• Prompt mérnöki stratégiák tervezése és végrehajtása az AI-val való hatékony együttműködés érdekében.
• Vibe coding munkafolyamatok integrálása vállalati CI/CD folyamatokba és irányítási keretrendszerekbe.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

A Cursor egy mesterséges intelligenciát használó fejlesztői környezet, amely fokozza a csapatok közötti együttműködést, automatizálja a kódellenőrzéseket, és zökkenőmentesen integrálódik a modern CI/CD munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék a Cursort integrálni csapati környezetükbe, hogy javítsák az együttműködést, egyszerűsítsék az ellenőrzéseket, és fenntartsák a minőséget az automatizált folyamatok során.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• Csapatkörnyezetek beállítására és kezelésére a Cursorban az együttműködő fejlesztés érdekében.
• Mesterséges intelligencia eszközök használatára automatizált kódellenőrzésekhez, pull request generáláshoz és egyesítési ellenőrzésekhez.
• Kódirányítás, ellenőrzési szabályzatok és biztonsági korlátok bevezetésére a Cursor képességeinek felhasználásával.
• A Cursor integrálására CI/CD rendszerekkel a folyamatos szállítás és a következetes minőségi szabványok biztosítása érdekében.

A képzés formátuma

• Oktató által vezetett előadások és csapatalapú megbeszélések.
• Gyakorlati feladatok valós csapatmunka-forgatókönyvek segítségével.
• Élő integrációs gyakorlatok CI/CD és verziókövető eszközökkel.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• A kurzus testreszabható specifikus CI/CD platformokra, repository eszközökre vagy vállalati biztonsági követelményekre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű programozóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek Coder előnyeit a kódolási hatékonyság és termelékenység növelése érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek Coder képességeit és korlátait.
• Kiváló minőségű kódrészleteket generálni mesterséges intelligencia segítségével.
• A DeepSeek Coder használata hibakeresésre és kódoptimalizálásra.
• Ismétlődő programozási feladatok automatizálása mesterséges intelligencia eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középhaladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék kihasználni a GitHub Copilotot a fejlett kódolási esetek kezelésére, a termelékenység növelésére és a Copilot integrálására fejlesztési munkafolyamataikba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni a GitHub Copilot használatát fejlett kódolási feladatokhoz.
• Hatékonyabb, hibamentesebb és karbantarthatóbb kódot írni a Copilot javaslataival.
• Integrálni a GitHub Copilotot a preferált IDE-kbe és munkafolyamataikba.
• A Copilot használata hibakereséshez és kód átalakításhoz.
• Megérteni a mesterséges intelligenciát használó kódolási eszközök korlátait és etikai megfontolásait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) haladó szintű fejlesztőknek és csapatvezetőknek szól, akik szeretnék elsajátítani a Tabnine haladó funkcióit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Tabnine implementálására összetett szoftverprojektekben.
• A Tabnine mesterséges intelligencia modelljeinek testreszabására és betanítására specifikus használati esetekhez.
• A Tabnine integrálására csapatok munkafolyamataiba és fejlesztési folyamataiba.
• A kódminőség javítására és a fejlesztési ciklusok felgyorsítására a Tabnine elemzései segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szoftverfejlesztőknek szól, akik szeretnék integrálni az AI kódolási asszisztenseket fejlesztési munkafolyamataikba.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI kódolási asszisztensek szerepét és képességeit a szoftverfejlesztésben.
• Különböző AI kódolási asszisztens eszközök használatával automatizálni a rutin kódolási feladatokat.
• Integrálni az AI kódolási asszisztenseket a szoftverfejlesztési életciklusba.
• Növelni termelékenységüket és összpontosítani a bonyolultabb és kreatívabb programozási feladatokra.
• Foglalkozni az AI etikai megfontolásaival és felelős használatával a szoftverfejlesztésben.

A Cursor egy mesterséges intelligenciát használó kódszerkesztő, amely intelligens kódkiegészítések, kontextusfüggő szerkesztések és adaptív segítségnyújtás révén növeli a fejlesztők hatékonyságát.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő szintű fejlesztőknek és mérnöki csapatoknak szól, akik szeretnék leegyszerűsíteni a kódolási munkafolyamataikat és biztonságosan kihasználni az AI javaslatokat a hatékonyság növelése érdekében.

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

• A Cursor telepítése és konfigurálása fejlesztési projektekhez.
• Az AI által segített kódkiegészítések, szerkesztőn belüli chat és átalakítási eszközök megértése és alkalmazása.
• Az AI által generált kódjavaslatok hatékony és biztonságos értékelése, elfogadása vagy módosítása.
• A legjobb gyakorlatok alkalmazása a csapat bevezetésében, együttműködésben és verziókövetés integrációban.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Gyakorlati bemutatók és irányított feladatok.
• Valós kódolási kihívások és labor gyakorlatok a Cursor használatával.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ez a képzés testreszabható a csapat által használt specifikus programozási nyelvekre vagy keretrendszerekre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni a GitHub Copilot képességeit, beállítani azt, és hatékonyan használni a kódolási élményük javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, mi a GitHub Copilot és hogyan működik.
• Beállítani a GitHub Copilotot egy támogatott kódszerkesztővel.
• Használni a GitHub Copilotot a gyorsabb kódírás, refaktorálás és hibakeresés érdekében.
• Kihasználni a Copilotot kódolási technikák és megoldások felfedezésére.
• Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat a GitHub Copilot napi munkafolyamatokba való integrálásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék növelni produktivitásukat a Tabnine segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Tabnine telepítésére és beállítására a Python fejlesztői környezetükben.
• A Tabnine automatikus kiegészítő funkcióinak használatára a Python kód hatékonyabb írásához.
• A Tabnine viselkedésének testreszabására, hogy az illeszkedjen a kódolási stílusukhoz és projektigényeikhez.
• Megérteni, hogyan működik a Tabnine mesterséges intelligencia modellje kifejezetten Python kóddal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnének megismerni az AI kódolási asszisztenseket, azok képességeit, hogyan javíthatják a fejlesztési folyamatot, valamint az etikai megfontolásokat, amelyek ezek használatát körülveszik.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI kódolási asszisztensek célját és képességeit.
• Azonosítani különböző AI kódolási asszisztens eszközöket és azok funkcióit.
• AI kódolási asszisztensek használata alapvető kódolási feladatokhoz.
• Alapvető etikai megfontolások és felelős AI használat a fejlesztésben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű szoftverfejlesztőknek szól, akik szeretnék növelni termelékenységüket és kódminőségüket a Cursor AI-assisztált kódolásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és konfigurálni a Cursor-t AI-assisztált szoftverfejlesztéshez.
• Integrálni a Cursor-t Git tárolókkal és fejlesztési munkafolyamatokkal.
• Természetes nyelv használatával kódot generálni, hibakeresni és optimalizálni.
• Kihasználni az AI képességeket átalakítás, dokumentáció és tesztelés terén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják hatékonyan a GitHub Copilot képességeit a modern fejlesztési munkafolyamatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék növelni kódolási hatékonyságukat a Tabnine segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Tabnine-t az általuk preferált IDE-ben.
• Kihasználni a Tabnine autocomplete funkcióit a gyorsabb kódolás érdekében.
• Testre szabni a Tabnine beállításait az optimális segítség érdekében.
• Megérteni, hogyan tanul a Tabnine AI a kódjukból, hogy jobb javaslatokat tudjon adni.