AI for Software Development oktatás Magyarország

A GitHub Copilot egy AI-alapú kódbefejezési eszköz, amely gyorsítja a fejlesztést, és javítja a minőséget és a produktivitást. Az AI alkalmazások kombinálásával projektekben, infrastruktúrában és szoftverben, a menedzserek ki tudják használni az AI-t, hogy optimalizálják az erőforrás-allocálást, egyszerűsítsék a munkafolyamatokat, és javítsák a döntéshozatalat.

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) az advanced szintű menedzserekre céloz, akik mélyíteni akarnak GitHub Copilot ismereteiket, valamint gyakorlati AI alkalmazásokat kívánnak kutatni vállalati környezetekben, példákkal, amelyek nagy méretű projektekre és iparágakra, mint az olaj- és gázipar, vonatkoznak.

A tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Advanced Copilot funkciókat alkalmaznak nagy méretű vállalati projektekre.
• Maximális hatékonyság elérésére integrálják a Copilot-ot interdiszciplináris munkafolyamatokba.
• AI eszközöket használnak a projektmenedzsment, infrastruktúra és szoftverbeszerzés optimalizálására.
• AI-alapú stratégiákat alkalmaznak a tervezés, becslés és időoptimalizálás javítására.
• Felismerik a gyakorlati AI alkalmazásokat iparág-specifikus helyzetekben, mint az olaj- és gázipar.

A tanfolyam formája

• Interaktív előadás és vita.
• Kezdőből gyakorló feladatok és esettanulmányok.
• Életben történő laboratóriumi demonstrációk AI eszközökről és Copilot munkafolyamatokról.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• Ezen tanfolyam testreszabott változatának kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megrendezéshez.

Artificial Intelligence (AI) egy technológiahalmaz, amely gépeket és alkalmazásokat emberszerű intelligenciával ruház fel, így okosabb és adaptívabb szoftvereket hoz létre.Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy előadáson) az olyan fejlesztőknek szánva, akik AI-alapú alkalmazásokat akarnak készíteni valós világbeli eszközök és platformok használatával.A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:- Megérteni az AI és a gépi tanulás alapvető fogalmait.- Fejleszteni AI-funkciókat Python és népszerű könyvtárak használatával.- Alkalmaznia az AI technikákat valós szoftverfejlesztési projektekben.- Modelleket értékelni és intelligens szolgáltatásokat telepíteni.Képzésformátum- Interaktív előadás és beszélgetés.- Sok gyakorlat és gyakorlási lehetőség.- Kézi végrehajtás élő laboratóriumi környezetben.Képzés Testreszabási Lehetőségek- A képzés testreszabott változatának megrendelése érdekében keresse minket, hogy elrendezzenek.Artificial Intelligence (AI) Fejlesztőknek- A programozási logika és struktúrák megértése.- Tapasztalat Python vagy hasonló magas szintű programozási nyelvekkel.- Alapvető ismeretek az algoritmusok és adatszerkezetekről.Célközönség- IT-rendszergazdák- Az AI integrálását kereső szoftverfejlesztők- Az AI-alapú megoldásokat vizsgáló mérnökök és technikai menedzserek

GitHub Copilot egy AI-alapú kódsegéd, amely segít automatizálni a fejlesztési feladatokat, beleértve a DevOps műveleteket is, mint például a YAML konfigurációk, GitHub Actions és telepítési szkriptök írását.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadásteremben) képzés kezdő és középfokú szakembereket céloz meg, akik szeretnék használni a GitHub Copilot-ot a DevOps feladatok egyszerűsítéséhez, az automatizálás javításához és a termelési növeléshez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• GitHub Copilot használatához a shell szkriptelés, konfiguráció és CI/CD pipelinék támogatásához.
• AI kódbefejezés használatához a YAML fájlokban és a GitHub Actions-ban.
• Tesztelési, telepítési és automatizálási munkafolyamatok gyorsításához.
• Copilot felelős használatához az AI korlátainak és legjobb gyakorlatoknak az érzékelésével.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdőképességi megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabásának kérésére keressük meg, hogy elrendezzen.

Huawei Ascend egy olyan AI-processzor-család, amely magas teljesítményű inferenciához és tréninghez készült.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszerű szintű AI mérnököknek és adat tudósoknak szól, akik azt szeretnék, hogy neural hálózati modelleket fejlesszenek ki és optimalizáljanak Huawei Ascend platformjával és a CANN eszközkészlettel.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetet.
• Fejleszteni AI alkalmazásokat MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatokkal.
• Optimalizálni a teljesítményt Ascend NPU-kon saját operátorokkal és cserélési stratégiákkal.
• Modellokat telepíteni élénk vagy felhő környezetbe.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Huawei Ascend és CANN eszközkészlet használata minta alkalmazásokban.
• Modellépítésre, tréningre és telepítésre összpontosító gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ha az infrastruktúrához vagy adatbázisokhoz igazított testreszabott képzést szeretne, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Ez oktatói, élő képzést (online vagy helyszínen) az intermediális szintű szoftverfejlesztőknél célz, akik az AI és a gépi tanulás lehetőségeit szeretnék kihasználni a szoftverfejlesztési hatékonyság és innováció javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik az AI és a gépi tanulás szerepét a szoftverfejlesztési feladatok automatizálásában.
• AI eszközök bevezetése kód, tesztek és dokumentáció generálására.
• AI technikák alkalmazása a kód optimalizálására, minőségbiztosításra és hibakeresésre.
• AI integrálása a DevOps és CI/CD pipeline-okba jobb telepítési stratégiák érdekében.
• Etikai kérdések és kihívások kezelése az AI-ergősített szoftverfejlesztésben.

Ez a képzés, amely Magyarország (online vagy helyszíni) környezetben zajlik, középfokú és haladó szintű résztvevőkre vonatkozik, akik csoportmunkafolyamatokat szeretnék optimalizálni, a közös kódolási gyakorlatokat javítani, valamint hatékonyan kezelni Copilot használatát több fejlesztő részére.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilot-ot csoportkörnyezetben.
• Felhasználni a Copilot-ot a közös kódolási gyakorlatok javítására.
• Optimalizálni a csoportmunkafolyamatokat a Copilot funkcióinak segítségével.
• Kedvezően befolyásolni a Copilot integrációját több fejlesztő részére.
• Egyformánnyi kódminőséget és szabványokat fenntartani a csoportok között.
• Felhasználni a haladó Copilot funkciókat a csoportspecifikus igényekhez.
• Kombinálni a Copilot-ot más együttműködéses eszközökkel a hatékonyság megteremtése érdekében.

Ez a tanárvezetésű, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) a középhaladó szintű QA mérnököknek, fejlesztőknek és csoportvezetőknek szól, akik a GitHub Copilot-t szeretnék kihasználni az effektív hibaelhárítás, kódminőség javítása és átértelmezett kódismétlés érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilot-ot hibaelhárítási és kódismétlési célokra.
• A Copilot segítségével hatékonyan felismerni és megoldani a hibákat.
• KI-segítséggel javítani a kódminőséget.
• Átértelmezni a kódismétlési folyamatokat a Copilot képességeivel.
• Effektíven együttműködni a Copilot segítségével csoportkörnyezetben.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek Kurzus Formátuma E kurzus végén a résztvevők képesek lesznek: Prompt Engineering a Szoftverfejlesztéshez egy gyakorlati kurzus, amely tanítja a fejlesztőknek, hogy hatékony promptokat készítsenek, melyek optimalizálják az AI által generált kimenetek hasznosságát, pontosságát és biztonságát a szoftvermérnöki feladatok kontextusában. E kurzus oktatóvezetett és élénk (online vagy helyszínen) és a középfokú fejlesztőknek szánva, akik beépíteni akarják a prompt engineering technikákat AI kódasszisztenseik, kódanalizátorok és intelligens automatizálási eszközeik használatába. Interaktív előadás és beszélgetés Sok gyakorlat és gyakorlás Kezdőnélküli implementáció egy élő laboratóriumi környezetben Egyedi kurzus megrendelése érdekében, kérjük, forduljon hozzánk A közönség Akkor fejlesztők, akik LLM-t használnak a kódgeneráláshoz vagy elemzéshez Technikai vezetők, akik AI eszközöket vizsgálnak a munkafolyamatokban Szoftverprofesszionálisak, akik LLM integrációkat kísérleteznek Akkor tapasztalat a szoftverfejlesztésben vagy szkriptelésben Ismeret a közönséges programozási nyelvekkel (például Python, JavaScript, SQL) Alapvető ismeretek a nagy nyelvmodellekről és AI eszközökről, mint például ChatGPT, Claude vagy Copilot Legjobb Gyakorlatok és Eszközök Közönséges Hibaforrások és Minimálási Stratégiák Bevezetés a Prompt Engineering -ba Prompt Finomítás és Iteratív Tervezés Promptolás Test Automation és SQL Generáláshoz Összegzés és Következő Lépések Promptok Használata a Kódmegmagasításhoz és Hibakereséshez Promptok Írása a Kódgeneráláshoz Hallucinált kód vagy biztonsági réseket kerülni Teljes vagy kétértelmű bemenetek kezelése Biztonságos tartalék promptok és korlátok létrehozása Tesztesetek létrehozása a követelmények vagy kód alapján Szerkezeti SQL lekérdezések generálása természetes nyelvből Kimenetek formázása integrációhoz tesztelési sorszámokban Őszi vagy ismeretlen kód magyarázata Promptolás logikai áttekintések vagy szélsőeset-elemzéshez Hibák vagy hatékonyságok megtalálása és magyarázata Kód generálása egyszerű leírások alapján Kimeneti formátum és programozási nyelv kontrollja Bonyolult logika vagy több funkció kezelése Eredmények javítása prompt láncolással és visszacsatolással Hibaújrafelépítés és prompt finomítási stratégiák Megfigyelések finomítási esetekben technikai feladatokra Prompt könyvtárak és újrahasználási minták Prompt sablonok használata VS Code-ban vagy API-alapú munkamenetben Prompt minőségének és teljesítményének értékelése gyártási használatban Promptok, kontextusok, tokenek és modellek megértése Prompt típusok: zero-shot, one-shot, few-shot Rendszer vs. felhasználói utasítások használata különböző API-kban Prompt Engineering a Szoftverfejlesztéshez Legjobb Gyakorlatok és Eszközök Közönséges Hibaforrások és Minimálási Stratégiák Bevezetés a Prompt Engineering -ba Prompt Finomítás és Iteratív Tervezés Promptolás Test Automation és SQL Generáláshoz Összegzés és Következő Lépések Promptok Használata a Kódmegmagasításhoz és Hibakereséshez Promptok Írása a Kódgeneráláshoz Közönség Akkor fejlesztők, akik LLM-t használnak a kódgeneráláshoz vagy elemzéshez Technikai vezetők, akik AI eszközöket vizsgálnak a munkafolyamatokban Szoftverprofesszionálisak, akik LLM integrációkat kísérleteznek Akkor tapasztalat a szoftverfejlesztésben vagy szkriptelésben Ismeret a közönséges programozási nyelvekkel (például Python, JavaScript, SQL) Alapvető ismeretek a nagy nyelvmodellekről és AI eszközökről, mint például ChatGPT, Claude vagy Copilot Kurzus Testreszabási Lehetőségek Kurzus Formátuma E kurzus végén a résztvevők képesek lesznek: Prompt Engineering a Szoftverfejlesztéshez egy gyakorlati kurzus, amely tanítja a fejlesztőknek, hogy hatékony promptokat készítsenek, melyek optimalizálják az AI által generált kimenetek hasznosságát, pontosságát és biztonságát a szoftvermérnöki feladatok kontextusában. E kurzus oktatóvezetett és élénk (online vagy helyszínen) és a középfokú fejlesztőknek szánva, akik beépíteni akarják a prompt engineering technikákat AI kódasszisztenseik, kódanalizátorok és intelligens automatizálási eszközeik használatába. Interaktív előadás és beszélgetés Sok gyakorlat és gyakorlás Kezdőnélküli implementáció egy élő laboratóriumi környezetben Egyedi kurzus megrendelése érdekében, kérjük, forduljon hozzánk

Ez a tanár vezető, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) középhaladó szintű front-end fejlesztőknek áll rendelkezésre, akik a GitHub Copilot használatával szeretnék ismétlődő programozási feladatokat automatizálni, javítani az UI/UX tervezést és optimalizálni a front-end munkafolyamatokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilot-ot a front-end fejlesztési projektekhez.
• Kihasználni a Copilot-ot az HTML, CSS és JavaScript kód hatékony generálására.
• Javítani az UI/UX tervezési folyamatokat AI-generált kódjavaslatok használatával.
• Optimalizálni a front-end munkafolyamatokat praktikus Copilot-integrációs stratégiák segítségével.
• Hibakeresni és hibaelhárítani a front-end kódot a Copilot segítségével.

Responsible AI in Software Development alapozó kurzus, amely az AI eszközök használatával kapcsolatos etikai, jogi és kormányzati szempontokat vizsgálja a szoftverfejlesztési folyamat során. A kurzus a transzparenciát, a fairness-t, a szerzői jogi kérdéseket és az AI által generált kód biztonságos telepítését hangsúlyozza.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen tartandó) képzés kezdő szintű technikai és nem technikai szakembereknek szól, akik biztosítani szeretnék az AI etikus, engedélyezett és kockázat tudatos használatát a szoftverprojekteikben.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az AI segítségével történő fejlesztéshez kapcsolódó etikai és jogi kockázatok azonosítására és csökkentésére.
• Az AI által generált kódban rejlő elnyomást és a fairness értékelését megértésre.
• Az AI által generált tartalmakhoz kapcsolódó szoftverlicenc és tulajdonjog kezelésére.
• Az AI használatának kormányzati, politikai és engedélyezési keretrendszerek létrehozására a fejlesztőcsapatokban.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élőlaborban történő gyakorlati alkalmazás.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• Ezen kurzushoz testreszabott képzés kérésére kérjük, forduljon hozzánk, hogy megbeszéljük.

A AI for Software Requirements and User Story Generation gyakorlati kurzus, amely generatív AI-t használ a szaktársak bevitelének átalakítására szerkezetes követelményekre, epikre, felhasználói történetekre és elfogadási kritériumokra, amelyek megfelelnek a Agile fejlesztési folyamatoknak.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés kezdő szintű termék- és projektprofesszionálisoknak szól, akik az ChatGPT vagy Claude eszközök használatával kívánják javítani a követelmények gyűjtésének és finomításának tisztaságát, sebességét és nyomonkövethetőségét.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI-kéréseket használni a üzleti követelmények gyűjtéséhez és finomításához.
• Funkciókötelmezőket átalakítani jól szerkezettet felhasználói történetekbe és epikbe.
• AI segítségével elfogadási kritériumokat, szélső eseteket és készdefiníciókat generálni.
• AI-szervezett dokumentumokkal együttműködni a fejlesztői csapatokkal.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vitatkozás.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi bevezetés egy élő laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzéset kíván e kurzusra, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy rendezzük el.

Ez a tanár vezetése mellyen, élő képzés Magyarország (online vagy terhelésnél) kezdő és középhaladó szintű Python fejlesztőknek készült, akik szeretnék a GitHub Copilot-t felhasználni Python-specifikus feladatokhoz, hibakereséshez és gépi tanulási folyamatok megvalósításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot beállítását és konfigurálását Python fejlesztéshez elvégezni.
• A Copilot segítségével hatékony Python kódot írni.
• Python alkalmazások hibakeresését AI-szolgáltatásokkal végezni.
• Ismétlődő programozási feladatok automatizálását elvégezni és a munkafolyamat hatékonyságát javítani.
• A Copilot segítségével gépi tanulási projektek megvalósítását elvégezni Pythonban.

Ez a tanárvezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a haladó szintű résztvevőknek készült, akik a GitHub Copilot testreszabásával, haladó funkcionalitásának kihasználásával és a CI/CD folyamatokba történő egzakt beillesztésével szeretnék megerősíteni a csapat közötti együttműködést és termelékenységet.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot testreszabása adott projektek igényeihez és csapatmunkafolyamatokhoz.
• Haladó funkciók kihasználása összetett programozási feladatoknál.
• A GitHub Copilot CI/CD folyamatokba és együttműködési környezetekbe való integrálása.
• Összefoglalóként a csapat közötti együttműködés optimalizálása mesterséges intelligencia segítségével.
• A Copilot beállításainak és engedélyeinek hatékony kezelése és hibaelhárítása.

Generative AI a front-end fejlesztésben azt mutatja be, hogyan gyorsíthatják a front-end fejlesztést a nagy nyelvmodellek és az AI-alapú eszközök a prompt-alapú kódgenerálással, elrendezésprototípussal és UI optimalizálással.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés kezdő és közepes szintű front-end szakembereknek szól, akik generatív AI-t szeretnének használni az eszközfelületek gyors és kreatív létrehozásához és fejlesztéséhez.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI eszközöket használni HTML, CSS, és JavaScript generálásához természetes nyelvű prompt-okból.
• UI komponenseket és elrendezéseket hoznak létre és finomítanak generatív modellek segítségével.
• Responszív webtervezéseket prototípusítanak gyorsan, anélkül, hogy az összes kódot kézzel írnák meg.
• AI javaslatok és automatizált munkafolyamatok segítségével optimalizálják a front-end kódot.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézi bevezetés élő labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kérésére forduljon hozzánk a rendezéshez.

Ez az oktatóvezetett, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak a fejlesztőknek szánt, akik kezdők és szakemberek egyaránt és akik szeretnének kihasználni az AI-t a kódgeneráláshoz a Tabnine segítségével.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI-alapú kódgenerálás alapjait.
• Telepíteni és konfigurálni a Tabnine-t a fejlesztői környezetükben.
• Hatékonyan használni a Tabnine-t a kódkiegészítés és hibajavítás céljából.
• Egyedi AI-modelleket létrehozni és kiképezni a Tabnine segítségével speciális feladatokhoz.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering azt tanulmányozza, hogyan javíthatják az AI eszközök és a nagy nyelvmodellek (LLMs) a tesztlefedettséget, gyorsítsák fel a tesztkészítési folyamatokat és javítsák a minőségbiztosítási folyamatokat.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen) képzés a középfokú QA szakembereknek szól, akik automatizálni és javítani szeretnék a tesztstratégiáikat AI meghajtott eszközökkel és gyakorlatokkal.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egység-, integrációs és UI teszteket generálni AI eszközökkel és parancsokkal.
• LLM-ket használni a kutatási teszteléshez, határérték-felderítéshez és regresszió-Analízishöz.
• AI segítségű triázst használni a teszthibák és anomáliák csoportosításához és prioritizálásához.
• AI alapú tesztelést integrálni a CI/CD folyamatokba, hogy növeljük a kiadási biztonságot.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kézbesített implementáció élő-laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez keressük fel, hogy elrendezzük.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) a kezdő- és középszintű programozók és fejlesztők számára szolgál, akik azt szeretnék, hogy a DeepSeek Coder segítségével növeljék a kódolás hatékonyságát és termelési hatékonyságát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek Coder képességeit és korlátozásaikat.
• AI segítségével magas minőségű kódrészleteket generálni.
• DeepSeek Coder használatát a kód hibakereséséhez és optimalizálásához.
• AI eszközök segítségével ismétlődő programozási feladatokat automatizálni.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) középhaladó szintű résztvevőknek készült, akik a GitHub Copilot használatának fejlett kódolási feladatainak kezelésével, termelékenységük javításával és a Copilot beépítésével szeretnék optimalizálni a fejlesztői folyamatukat.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot használatát optimalizálni a haladó kódolási feladatokhoz.
• Efektívebb, hiba mentes és karbantartásra alkalmas kódot írni a Copilot javaslatainak segítségével.
• A GitHub Copilot-ot beépíteni az általuk kedvelt IDE-k és munkafolyamatokba.
• A Copilot-ot hibakeresésre és kódrefaktorizálásra felhasználni.
• Tudatosan kezelni a mesterséges intelligencia-alapú kódolási eszközök korlátozásait és etikai szempontjait.

Ez a tanárvezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) azokra a fejlesztőkre és csoportvezetőkre vonatkozik, akik haladó szintű Tabnine-funkciókat szeretnének megtanulni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Implementálni a Tabnine-t összetett szoftverprojekteken belül.
• Eszméletesíteni és tanítani a Tabnine AI-modelleit specifikus felhasználási esetekre.
• Integrazni a Tabnine-t a csoport munkafolyamataiba és fejlesztési folyamatokba.
• Javítani a kód minőségére és gyorsítani a fejlesztési ciklusokat a Tabnine beállításainak használatával.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdőtől a középhöz tartozó szintű szoftverfejlesztők számára szánva, akik az AI kódolási asszisztensek integrálását kívánják fejlesztési folyamatukba.

Ez a képzés során a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI kódolási asszisztensek szerepét és képességeit a szoftverfejlesztésben.
• Használni különböző AI kódolási asszisztensek eszközeit a rutinszerű kódolási feladatok automatizálására.
• Integrálni az AI kódolási asszisztenseket szoftverfejlesztési életciklusukba.
• Növelni a termelőképességüket és összpontosítani a bonyolultabb és kreatívabb programozási feladatokra.
• Kezdeni az etikai megfontolásokkal és az AI felelősséges használatával a szoftverfejlesztésben.

A Devstral egy nyílt forrású keretrendszer, amely kódbázisokkal, fejlesztői eszközökkel és API-kkal kommunikáló kódolási ügynökök létrehozásához és futtatásához készült, hogy növelje a mérnöki termelékenységet.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadáson) képzés az átlagos és előkelő szintű ML mérnököknek, fejlesztői eszközök csapatainak és SRE-knak szól, akik Devstral segítségével kódolási ügynököket szeretnének tervezni, megvalósítani és optimalizálni.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Devstral beállítása és konfigurálása kódolási ügynök fejlesztéshez.
• Ügynöki folyamatok tervezése kódbázisok felfedezéséhez és módosításához.
• Kódolási ügynökök integrálása fejlesztői eszközökkel és API-kkal.
• Biztonságos és hatékony ügynök telepítéséhez való legjobb gyakorlatok megvalósítása.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-laboratóriumi környezetben történő gyakorlati megvalósítás.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatának kérése érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország-ban (online vagy terelőhelyszíni) a kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni a GitHub Copilot képességeit, beállítani és hatékonyan felhasználni az eszközt a kódolási élményük javítása érdekében.

A képzés végén a részvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogy mit jelent a GitHub Copilot és hogyan működik.
• Beállítani a GitHub Copilot-ot támogatott kódszerkesztővel.
• Használni a GitHub Copilot-ot gyorsabb kódoláshoz, refaktoráláshoz és hibaelhárításhoz.
• Kihasználni a Copilot-ot programozási technikák és megoldások felfedésére.
• Beszorítni a legjobb gyakorlatokat a GitHub Copilot napi munkafolyamatba való integrálásához.

LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation a technikai kurzus, amely nagy nyelvi modellek (LLMs) alkalmazására összpontosít a kódminőség javítására, a technikai adósság csökkentésére és a dokumentációs feladatok automatikus végrehajtására a szoftvercsapatokban.

Ez az oktatóvezetett élőképzés (online vagy helyszínen) a középfokú és előhaladott szintű szoftverfejlesztőknek szánva, akik szeretnék a GPT és hasonló LLMs segítségével hatékonyabban elemzíteni, átalakítani és dokumentálni a bonyolult vagy régebbi kódalapokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-ek használatával magyarázni a kódot, függőségeit és logikáját ismeretlen deposzitóriumokban.
• Előnyösnek tekinthető minták azonosítása és átalakítása, valamint a kód olvashatóságának javítása.
• Automatikusan létrehozni és karbantartani beillesztett megjegyzéseket, README fájlokat és API dokumentációkat.
• LLM-alapú beavatkozásokot integrálni a meglévő CI/CD és ellenőrzési folyamatokba.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlási lehetőség.
• Elemi alkalmazás élő laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• A kurzus testreszabásához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a szervezéshez.

Ez az interaktív, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középfokú Python fejlesztők és adattudósok számára készült, akik a Tabnine segítségével szeretnék növelni az effektivitásukat.

A képzés végére a részvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Tabnine-t Python fejlesztőkörnyezetükben.
• A Tabnine autocompletesz funkcióinak használatával hatékonyabban írni Python kódot.
• Testreszabni a Tabnine viselkedését, hogy megfeleljen a kódolási stílusuknak és projektek igényeinek.
• Elnézni, hogyan működik a Tabnine mesterséges intelligencia modellje specifikusan Python kóddal.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő szintű résztvevők számára van szánva, akik meg akarnák érteni az AI kódolási segédeszközöket, képességeiket, ahogyan a fejlesztési folyamatot lehet őket használni, és az etikai megfontolásokat, amelyek körüljárják a használatukat.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI kódolási segédeszközök célját és képességeit.
• Felismerni az AI kódolási segédeszközök különböző eszközeit és jellemzőit.
• Használni az AI kódolási segédeszközöket alapvető kódolási feladatokhoz.
• Kezelni az alapvető etikai megfontolásokat és az AI felelős használatát a fejlesztésben.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) egy gyakorlati kurzus, amely kutatja, hogyan erősítheti meg az műszaki intelligencia a szoftverfejlesztési folyamat minden szakaszát. A követelményelemzés automatikusítása és az intelligens tesztgenerálás, valamint a telepítési optimalizálás által, a résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatják az AI eszközöket és technikákat az egész életcikluson keresztül.Ez az oktatóvezetett, élőlényi (online vagy helyszíni) képzés az intermediate szintű szoftvervezetőknek szól, akik kíváncsiak a SDLC (Software Development Lifecycle) modernizálására AI-támogató munkafolyamatokkal és eszközökkel.A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:- AI használatára a vállalkozási bemeneti adatok átalakítására strukturált követelményekre és felhasználói történetekre.- LLMs (Large Language Models) használatára a kóddokumentáció, -ellenőrzés és -átalakítás javítására.- AI eszközök segítségével a tesztesetgenerálás és lefedettséganalízis automatikusítására.- AI vezérelt figyelés és telepítési döntéshozatal alkalmazására a CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment) folyamatokban.A kurzus formátuma:- Interaktív előadás és vita.- Sok gyakorlat és gyakorlás.- Kézi végrehajtás egy élő-laboratóriumi környezetben.A kurzus testreszabási lehetőségei:- A kurzus testreszabott képzésének kérésére vegye fel velünk a kapcsolatot.

Azon tanulóvezető, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintűtől a közép szintű fejlesztőknek szól, akik a GitHub Copilot képességeinek használatát szeretnék megtanulni egy fejlesztői környezetben.

Ez a képzés, amely Magyarország helyen (online vagy személyesen) zajlik, kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék növelni a kódolási hatékonyságukat a Tabnine segítségével.

A képzés végén a részvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Tabninét az általuk választott IDE-ben.
• Kihasználni a Tabnine automatikus kiegészítési funkcióit a kódolás gyorsításához.
• Testre szabni a Tabnine beállításait optimális támogatás érdekében.
• Felismerni, hogyan tanul a Tabnine mesterséges intelligenciája a kódjuktól, hogy jobb javaslatokat tudjon adni.

Ez interaktív, egy napos munkahelyi workshop szoftvercsapatok számára, amely lehetővé teszi a legújabb AI eszközök beépítését az egész Software Development Lifecycle (SDLC) során. Interaktív játék formájában, progresszív "szintekkel" szerkeztt, ez az élmény technikai képességfejlesztést, kreativitást és együttműködést ötvöz.

A résztvevők valós világbeli kihívásokkal fogak szembenézni az SDLC minden szakaszában – az igénygyűjtéstől és a tervezéstől a kódoláson, tesztelésen, telepítésen és monitorozáson át – AI-alapú eszközökkel, mint például ChatGPT, GitHub Copilot és ML-alapú loganalízisrendszerek.

A modern fejlesztői környezetek számára tervezett workshop az AI-tudásosságot, a csapattartást és mélyebb megértést segíti elő abban, hogy generatív AI és gépi tanulási képességekkel egészítsük ki a szoftverlieferési folyamatokat.