AI for Software Development oktatás Magyarország

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligenciát (AI) használó kódbeviteli eszköz, amely gyorsítja a fejlesztést minőség- és termelékenység-megőrzés mellett. Az AI alkalmazásokat projektekben, infrastruktúrában és szoftverekben kombinálva a vezetők használhatják az erőforrás-hozzárendelés optimalizálására, munkafolyamatok megkönnyítésére és döntési folyamatok javítására.

Ez a tanár vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) fejlett szintű menedzser részére készült, akik további ismeretek szerzését kívánják a GitHub Copilot használatában, valamint gyakorlati AI alkalmazások felfedezésében vállalati környezetekben, példákkal a nagymértékű projektekből és iparágakból, mint az olaj- és gázipar.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlett Copilot funkciók alkalmazására nagymértékű vállalati projekteken.
• A Copilot integrálása különböző munkafolyamatokba a legnagyobb hatékonyság érdekében.
• Az AI eszközök használata a projektek, infrastruktúrák és szoftverek beszerzésének optimalizálása céljából.
• Alapvetően az AI-alapú stratégiák implementálására a tervezés, becslés- és időoptimalizáció javítása érdekében.
• Gazdaságág-specifikus forgatókönyvekben való gyakorlati AI alkalmazások felismerésére, például az olaj- és gáziparban.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Gyakorlati gyakorlatok és esettanulmányok.
• Élő labor demonstrációk AI eszközökkel és Copilot munkafolyamatokkal.

Képzés személyre szabása lehetőségei

• A képzés személyre szabott változatának kérése érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

Az Artificiális Intellegence (AI) olyan technológiák halmaza, amelyek emberi intelligenciát szimulálnak gépekben és alkalmazásokban, lehetővé téve az okosabb és adaptívabb szoftverek fejlesztését.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés középszintű fejlesztőket céloz meg, akik AI-vel működő alkalmazásokat szeretnének létrehozni valódi eszközök és platformok segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI és a gépi tanulás alapvető fogalmakat.
• AI-funkciókat fejleszteni Python és népszerű könyvtárak segítségével.
• AI-technikákat alkalmazni valódi szoftverfejlesztési projekteken.
• Modelleket értékelni és intelligens szolgáltatásokkal dolgozni.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Hozzáférés egy élő-labor környezethez.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzést kéri ez a képzéshez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megszerezhesse.

A GitHub Copilot egy mesterséges intelligencia segítségű kódoló asszisztens, amely fejlesztési feladatokat, beleértve a DevOps műveleteket, mint például a YAML konfigurációk, GitHub Actions és üzembe helyezési szkriptek írását, automatizál.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) a kezdő- és középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik a GitHub Copilotot szeretnék használni a DevOps feladatainak optimalizálásához, az automatizálás javításához és a produktivitás növeléséhez.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Használni a GitHub Copilotot hozzájárulni a shell szkriptek, konfiguráció és CI/CD folyamataik automatizálásához.
• Képességeket nyerni az AI-kód kiegészítésében a YAML fájlokban és a GitHub Actions során.
• Gyorbitni a tesztelést, üzembe helyezést és automatizálást.
• Felelősségteljesen alkalmazni a Copilotot az AI korlátozásainak és legjobb gyakorlatok ismeretében.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlati feladat és gyakorlás.
• Előállítás élő labor környezetben.

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyéni képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezés érdekében.

A Huawei Ascend egy AI processzorcsalád, amely magas teljesítményű inferencia és tanítási feladatokhoz készült.

Ez az interaktív, élőképes képzés (online vagy helyszínen) középszerkesztett szintű AI mérnököknek és adattudósoknak irányult, akik Huawei Ascend platformját és a CANN eszköztárat szeretnék használni neurális hálózati modellek fejlesztésére és optimalizálására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetét.
• AI alkalmazásokat kifejleszteni a MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatok használatával.
• A teljesítményt optimalizálni az Ascend NPUs-on egyedi operátorokkal és csempésztéssel.
• Modellket helyezni üzemeltetésre peremhálózati vagy felhőkörnyezetben.

A Képzés Formája

• Interaktív előadás és vita.
• Feladatok végzése a Huawei Ascend és CANN eszköztár segítségével mintaalkalmazásokban.
• Gyakorlati feladatok, amelyek fókuszálnak modellek építésére, tanítására és üzembe helyezésére.

Képzés Testreszabási Opciói

• Ha testreszabott képzést szeretne ezen a témán az infrastruktúrája vagy adathalmazai alapján, kérjük lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

Ez a képzés, amelyet oktató vezet, élő (online vagy helyszíni) formában, középhaladó szintű szoftverfejlesztők számára készült, akik szeretnének mesterséges intelligenciát és gépi tanulást alkalmazni a szoftverfejlesztési folyamatok hatékonyságának és innovációjának javítása érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Értik az mesterséges intelligencia és a gépi tanulás szerepét a szoftverfejlesztési feladatok automatizálásában.
• Alkalmaznak AI eszközöket kód, tesztek és dokumentáció generálásához.
• Használják az mesterséges intelligencia technikáit a kód optimalizálására, a minőség ellenőrzésére és a hibakeresésre.
• Integrálják az AI-t a DevOps és CI/CD folyamatokba javítva a telepítési stratégiákat.
• Kezelik az etikai kérdéseket és kihívásokat az mesterséges intelligencia támogatott szoftverfejlesztésben.

Ez az instructor-led élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középfokú és haladó szintű résztvevőknek szól, akik a csapatmunka munkafolyamatának optimalizálását, az együttműködő kódolási gyakorlatok fejlesztését és a Copilot használatának hatékony kezelését szeretnék optimalizálni több fejlesztő részvételű környezetben.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilot-ot csapatkörnyezetben.
• Használni a Copilot-t az együttműködő kódolási gyakorlatok javítására.
• Optimalizálni a csapatmunka munkafolyamatát a Copilot jellemzőivel.
• Kezelni a Copilot integrációját több fejlesztő részvételű projektekben.
• Fenntartani a kód minőségének és szabványainak konzisztenciáját a csapatok között.
• Használni a Copilot haladó jellemzőit a csapat-specifikus igényekre.
• Kombinálni a Copilot-ot más együttműködő eszkökökkel a hatékonyság érdekében.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a középhaladó QA mérnökökre, fejlesztőkre és csapatvezetőkre vonatkozik, akik hatékonyabb hibakeresést, kódmegfelelőség javítást és átfogóbb kódülvizsgálatot szeretnének elérni a GitHub Copilot használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilot-ot hibakeresési és kódülvizsgálathi szempontokból.
• Használni a Copilot-ot a hibák hatékony azonosítására és megoldására.
• Javítani a kódmegfelelőséget mesterséges intelligencia segítségével.
• Egyszerűsíteni a kódülvizsgálat folyamatát a Copilot képességeivel.
• Hatékonyan együttműködni a Copilot használatával a csapatkörnyezetben.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

A kurzus formátuma

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

A Prompt Engineering for Software Development egy gyakorlati kurzus, amely az fejlesztőknek tanítja, hogy hatékony promtokat készítsenek, amelyek optimalizálják az AI által generált kimenetek hasznosságát, pontosságát és biztonságát szoftverfejlesztési feladatok kontextusában.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés a középszerű szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék integrálni a prompt engineering technikákat AI kódsegédeszközök, kódanalizátorok és intelligens automatizációs eszközök használatába.

• Pontos promptokat hoznak létre kódgenerálás, kódszemlézés és optimalizálás feladatokhoz.
• Prompt láncokat és finomításokat használnak a folyamatos munkafolyamatokban az AI-válaszok javításához.
• Strukturált kimeneteket generálnak, mint például teszt esetek, SQL lekérdezések és dokumentációk minimalis bemeneti adatokból.
• Csökkentik a hallucinációt és növelik az irányítást LLM viselkedésén technikai környezetekben.

• Interaktív előadás és vita.
• Sokat gyakorolnak és gyakorolnak.
• Élő labor környezetben dolgoznak.

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) olyan középhaladó szintű front-end fejlesztőknek szól, akik a GitHub Copilot segítségével szeretnék automatizálni az ismétlődő kódolási feladatokat, javítani a UI/UX tervezésen, és optimalizálni a front-end munkafolyamatokat.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilot-ot front-end fejlesztési projektekhez.
• A Copilot segítségével hatékonyan generálni HTML, CSS és JavaScript kódot.
• AI-generált kód javaslatokkal javítani a UI/UX tervezési folyamatokat.
• Praktikus Copilot integrációs stratégiaival optimalizálni a front-end munkafolyamatokat.
• A Copilot segítségével hibaelhárítást végezni és javítani a front-end kódot.

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 MI szoftverkövetelmények és felhasználói történet generálása egy gyakorlati képzés, amely a generatív mesterséges intelligencia (MI) használatát hangsúlyozza a részvevők bevitelének strukturált követelmények, epicusok, felhasználói történetek és elfogadhatósági kritériumok generálására, amelyek alkalmasak az Agile fejlesztési munkafolyamathoz.

Ez a képzés, amit egy oktató vezet (online vagy terhelőhelyszínen), irányított kezdő szintű termék- és projektleader felé, akik szeretnének eszközöket használni, mint például a ChatGPT-t vagy Claude-ot, hogy javítsák a követelménygyűjtés és raffinálás egyértelműségét, sebességét és nyomonkövethetőségét.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• MI kérések használatával gyűjteni és raffinálni üzleti követelményeket.
• Függvénykérés alapú felhasználói történeteket és epicusokat készíteni jól strukturált formában.
• Elfogadhatósági kritériumokat, perem eseteket és készségdefiníciókat generálni MI segítséggel.
• Együttműködni a fejlesztőcsapatokkal MI-strukturált dokumentációval.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Éles környezetben való kézi implementáció.

Képzés testreszabási opciók

• Testreszabott képzés kérése ehhez a téma esetén lépjen kapcsolatba velünk a rendezésért.

A Cursor egy mesterséges intelligencia által megerősített fejlesztői környezet, amely a függelékben lévő adat- és gépi tanulási munkafolyamatok hatékonyságát és megbízhatóságát növeli intelligens kódgenerálással, kontextust megfelelő javaslatokkal és átfogó dokumentációval.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszínen) középfokú adat- és ML szakemberekre vonatkozik, akik a Cursor integrálásával kívánják gyorsítani a prototípuskészítést, méretezhető folyamatfejlesztést és javítani a modell működésén.

Ez a képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Használják a Cursor-t a jegyzetfüzet fejlesztésének és kód felismerésének gyorsítására.
• Generáljanak, átalakítsanak és dokumentáljanak ETL- és jellemző-mérnöki folyamatokat.
• Használják az mesterséges intelligencia segítségű kódot a modell tanításához, finomításához és értékeléséhez.
• Javítsanak a reproduktibilitást, együttműködést és működési konsztansitást az ML folyamatokban.

Képzés formája

• Interaktív előadások és bemutatók.
• Gyakorlati, kézi gyakorlatok élő kódoló környezetekben.
• Esetenkénti tanulmányok a Cursor és az ML folyamatok valamint modell operációk eszközeinek integrálásáról.

Képzés személyre szabása lehetőségei

• A képzést adatkörnyezeti keretrendszerekre, mint például a TensorFlow, PyTorch vagy scikit-learn, valamint az organizació MLOps platformjaira szabható.

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.

A Graphite egy fejlesztői produktivitási és kódérvizsgálathi platform, amely optimalizálja a pull request munkafolyamatokat, javítja a csapatösszefoglalkoztatást, és eszközökkel, mint a GitHub és mesterséges intelligencia alapú kódérvizsgálathi asszisztensek együttműködik.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) közepes szintű szoftverfejlesztői csapatokra vonatkozik, akik szeretnék optimalizálni a fejlesztési munkafolyamatukat, javítani az érvizsgálathi hatékonyságot, és hatékonyan bevezetni a Graphite-ot a vállalati DevOps folyamatokba.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Üzemeltetni és beállítani a Graphite-ot vállalati méretű fejlesztési környezetben.
• Automatizálni a pull request kezelést és javítani az érvizsgálathi átadási sebességet.
• Integrálni a Graphite-ot a GitHub, CI/CD rendszerekkel, valamint mesterséges intelligencia asszisztensekkel, mint az OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen és Mistral Small.
• Mérni a fejlesztői produktivitást a Graphite analitikai eszközeivel és irányítópultjaival.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és vitafolyamat.
• Sok gyakorlés és gyakorlat.
• Kézi végrehajtás élő labor környezetben.

Kurzus személyre szabási lehetőségek

• A kurzus személyre szabott képzésének kérése érdekében kérjük lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

A Cursor egy haladó, mesterséges intelligencia-működésű fejlesztői környezet, amely lehetővé teszi a mérnökök számára, hogy kiterjesztsék, finomhangolják és testreszabják a kódolási intelligenciáját speciális feladatokhoz és vállalati folyamatokhoz.

Ez az oktatóvezetéses, élő képzés (online vagy helyszínen) haladó szintű fejlesztőknek és mesterséges intelligencia-mérnököknek szól, akik olyan testreszabott prompt rendszereket terveznek, finomhangolják a modell viselkedését, és építenek egyéni kiterjesztéseket az intern fejlesztési automatizáláshoz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Haladó prompt sablonokat tervezni és tesztelni pontos mesterséges intelligencia viselkedés érdekében.
• A Cursort csatlakoztatni intern API-khoz és ismeret-bázisokhoz kontextus-függő kódoláshoz.
• Fejlesztett vagy területre alkalmazott mesterséges intelligencia-modelljeket készíteni speciális feladatokhoz.
• Biztonságosan kiterjesztő eszközöket vagy adaptereket építeni és telepíteni a Cursor funkcióinak bővítéséhez.

A képzés formája

• Technikai előadások és vezetett bemutatók.
• Gyakorlati fejlesztési munkahelyek és prompt optimalizálási laborok.
• Praktikus projektek a Cursor integrálásával valós világbeli vállalati rendszerekbe.

Képzés személyre szabható opciói

• A képzést személyre szabni lehet, hogy megfeleljen specifikus intern architektúrák, mesterséges intelligencia-keretrendszerek vagy biztonsági igényeknek.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország (online vagy terhelőhelyen) a haladó szintű résztvevőknek készült, akik szeretnék testreszabni a GitHub Copilotot csoportprojektekhez, kihasználni annak haladó funkcióit és hitelesítések nélkül beilleszteni a CI/CD folyamatokba együttműködés és produktivitás javítása érdekében.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Testreszabni a GitHub Copilotot projektek speciális igényeire és csoportfolyamatokra.
• Kihasználni a Copilot haladó funkcióit bonyolult kódolási feladatokhoz.
• Beilleszteni a GitHub Copilotot CI/CD folyamatokba és együttműködési környezetekbe.
• Optimalizálni az AI-alapú eszközökkel történő csoport együttműködést.
• Hatékonyan kezelni és hibaelhárítani a Copilot beállításait és engedélyeket.

A generatív AI alkalmazása a front-end fejlesztésben bemutatja, hogyan használhatók nagy nyelvi modellek és mesterséges intelligencia alapú eszközök arra, hogy promptok segítségével gyorsítsák meg a kódgenerálást, a prototípus létrehozását és az UI optimalizálását.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű front-end fejlesztőknek készült, akik generatív AI segítségével szeretnének gyorsabban és kreatívábban felhasználói felületeket építeni és folyamatosan javítani.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI eszközökkel generálni HTML, CSS és JavaScript kódot természetes nyelvi promptokból.
• Generatív modellek segítségével létrehozni és finomítani UI komponenseket és elrendezéseket.
• Gyorsan prototípusokat tervezni reagáló webtervben, anélkül hogy minden kódot kezileg írnának meg.
• AI javaslatok és automatizált munkafolyamatok segítségével optimalizálni a front-end kódot.

A Tanfolyam Formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlés.
• Kézi implementáció élő laborban.

Tanfolyam Testreszabásának Opciói

• Egyéni képzés kérése ez a tanfolyam, kérjük lépjek kapcsolatba velünk a rendezéshez.

Ez az oktató által vezetett élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) újságíróknak, noviseknek és szakértőknek készült, akik szeretnének mesterséges intelligenciát használni a kód generálásához a Tabnine segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az alapvető ismereteket a mesterséges intelligencia segítségével történő kód generálásról.
• Telepíteni és beállítani a Tabnine-t a fejlesztési környezetben.
• Használni a Tabnine-t hatékony kód kiegészítésére és hibajavításra.
• Egyedi mesterséges intelligencia modellt létrehozni és tanítani a Tabnine segítségével specializált feladatokhoz.

A vibe coding egy új paradigmát jelent, ahol a fejlesztők nagy méretű nyelvi modellekkel együttműködnek a kód generálásához, finomításához és optimalizálásához természetes nyelvű interakciókon keresztül.

Ez az oktató által vezetett élőképes képzés (online vagy helyszínen) középfokú fejlesztőkre és technikai vezetőkre irányul, akik szeretnének meghaladni az AI-kódolási asszisztensek és nyílt forráskódú LLM-k használatában, hogy növeljék a produktivitást, kreativitást és a munkafolyamatok automatizálását.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a vibe coding elveit és filozófiáját, valamint hatását a szoftverfejlesztésre.
• LLM-segítő kódolási környezeteket létrehozni eszközökkel, mint például a Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral és GitHub Copilot.
• Hatékony AI együttműködéshez készített indító szöveg tervezési stratégiákat kidolgozni és végrehajtani.
• A vibe coding munkafolyamatokat integrálni az vállalati CI/CD folyamataikba és szabályozási keretrendszerükbe.

A képzés formája

• Interaktív előadás és diskusszió.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Előadás közbeni interaktív környezetben történő kézi végrehajtás.

Képzés személyre szabása lehetőségei

• A képzés személyre szabásához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

A mesterséges intelligencia segítségével támogatott tesztelési generálás és minőségmérnöki rendszerek bemutatják, hogyan javíthatnak a mesterséges intelligencia eszközök és a nagy nyelvi modellek (LLMs) a tesztek lefedettségében, gyorsítják a teszt létrehozását és fejlesztik a minőségellenőrzési folyamatokat.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű QA szakemberekre vonatkozik, akik AI-alapú eszköztár és gyakorlatok segítségével szeretnék automatizálni és javítani a tesztelési stratégiaikat.

A képzés végén a részvevők képesek lesznek:

• Egyéni, integrációs és felhasználói felület-teszteket generálni mesterséges intelligencia eszközök és utasítások segítségével.
• Használni LLMs-t a felfedező teszteléshez, szegélyes esetek felderítésére és a regresszió elemzésére.
• Tesztelési hibák és kivételek csoportosítására és prioritizálására mesterséges intelligencia támogatású triág segítségével.
• Beépíteni az AI-alapú tesztelést a CI/CD folyamataiba, hogy javítsa a kiadási bizalommal.

A Tanfolyam Formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlés.
• Kézi implementáció élő labor környezetben.

Képzés Testreszabási Opciók

• Egyéni képzés kérése ennek a tanfolyamnak, kérjük lépjen kapcsolatba velünk az egyeztetéshez.

A Cursor egy mesterséges intelligencia (AI) alapú fejlesztői környezet, amely növeli a csapatok közötti együttműködést, automatizálja a kód-ellenőrzéseket és egzaktan integrálódik a modern CI/CD folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) középfokú szintű technikai szakemberekre vonatkozik, akik a Cursor beillesztését kívánják a csapat környezetükbe, hogy javítsanak az együttműködésen, optimalizáljanak az ellenőrzéseket és karbantarthassák a minőséget az automatizált folyamatokban.

Az oktatás befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és felügyelni a csapat környezeteket a Cursorban együttműködési fejlesztés érdekében.
• Használni az AI eszközeit automatikus kód-ellenőrzések, hozzáadási kérelmek generálásához és egyesítési érvényesség ellenőrzéséhez.
• Bevezetni a kód-irányítást, az ellenőrzési szabályokat és biztonsági korlátokat a Cursor képességeivel.
• Integrálni a CI/CD rendszerekkel, hogy biztosítsák a folyamatos szolgáltatást és a konzisztens minőség követelményeket.

A képzés formája

• Oktató által vezetett bemutatkozások és csapat alapú beszélgetések.
• Gyakorlási feladatok valós életbeli együttműködési forgatókönyvekkel.
• Élő integrációs gyakorlatok CI/CD és verzióközeli eszközökkel.

Képzés személyre szabásának lehetőségei

• A képzést személyre szabhatják konkrét CI/CD platformokra, adattár eszközökre vagy vállalati biztonsági követelményekre.

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 a képzés (online vagy terhel, oktató vezetésével) középhaladó szintű résztvevőkre vonatkozik, akik szeretnék felhasználni a GitHub Copilot-ot haladó kódolási feladatok kezelésére, produktivitásuk növelésére és beilleszteni a Copilot-ot a fejlesztői munkafolyamatukba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni a GitHub Copilot használatát haladó kódolási feladatokra.
• Hatékonyabb, hiba mentes és karbantartható kódot írni a Copilot javaslatai alapján.
• Integrálni a GitHub Copilot-ot a kedvenc IDE-k-be és munkafolyamatukba.
• Használni a Copilot-ot hibakeresésre és kód áttervezésre.
• Érteni az mesterséges intelligencia alapú kódolási eszközök korlátozásait és etikai szempontjait.

Ez az oktató vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy személyes) haladó szintű fejlesztők és csoportvezetők számára készült, akik a Tabnine haladó jellemzőit szeretnének megyőzi.

E képzés végezdével a részvevők képesek lesznek:

• A Tabnine implementálása összetett szoftverprojekteken belül.
• A Tabnine mesterséges intelligencia modelljeinek testreszabása és betanítása specifikus alkalmazási esetekhez.
• A Tabnine integrálása a csoport munkafolyamataiba és fejlesztési folyamatokba.
• A kód minőségének javítása és a fejlesztési ciklus gyorsítása a Tabnine útmutatóinak 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.

Cursor egy mesterséges intelligencia (MI)-alapú kód szerkesztő, amely a fejlesztői termelékenységet növeli okos kódmegfeleltetésekkel, kontextus-alapú módosításokkal és alkalmazkodó segítséggel.

Ez az interaktív képzés (online vagy személyes) a kezdő szintű fejlesztőknek és mérnöki csapatoknak irányul, akik szeretnék optimalizálni kódolási folyamataikat, és biztonságosan használják az MI javaslatokat a termelékenység növelése érdekében.

A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálni a Cursor-t fejlesztési projekteikben történő használatra.
• Megérteni és alkalmazni az MI-alapú kódmegfeleltetést, szerkesztőbeli csevegést és átalakítás eszközeit.
• Hatékonyan és biztonságosan kiértékelni, elfogadni vagy módosítani az MI-származtatott kódmutatást.
• Kiemelten használhatják a csapat bevezetésének, együttműködésnek és verziókezelés integrációjának legjobb gyakorlásait.

Képzés Formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Kézi bemutatások és irányított gyakorlatok.
• Valós világbeli kódolási kihívások és labor gyakorlás a Cursor használatával.

Képzés Testreszabási Opciók

• A képzést testreszabhatja a csapat által használt konkrét programozási nyelvekre vagy keretrendszerekre.

Ez az interaktív, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) célja a kezdő szintű fejlesztőknek tisztázni a GitHub Copilot képességeit, beállítását és hatékony használatát a kódolási tapasztalatok javítása érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Érteni, mi az a GitHub Copilot és hogyan működik.
• Beállítani a GitHub Copilot-ot egy támogatott kódoló szerkesztővel.
• Használni a GitHub Copilot-ot gyorsabb kódoláshoz, átalakításra és hibaelhárításra.
• Kihasználni a Copilot képességeit új programozási technikák és megoldások kipróbálásához.
• Alkalmazni az elsődleges gyakorlatokat a GitHub Copilot beillesztésére a napi munkafolyamataikba.

A LLM-k a kód megértéséhez, áttervezéséhez és dokumentálásához egy technikai kurzus, amely nagyméretű nyelvi modell (LLM) alkalmazását szorgalmasítja a kódkvalitás javítása, a technológiai adósság csökkentése és a dokumentációs feladatok automatizálása érdekében a szoftvercsapatok között.

Ez az oktató vezető, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű és haladó szintű szoftverprofesionálisokra vonatkozik, akik a GPT használatával szeretnének hatékonyabban elemzőzni, áttervezni és dokumentálni a komplex vagy örökölt kódalmakat.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-k használatával megmagyarázni a kódot, függőségeket és logikát ismeretlen tárhelyeken.
• Kiemelten azonosítani és áttervezni az antipattern-eket, valamint javítani a kód olvashatóságán.
• Automatikusan generálni és fenntartani belső kommenteket, README fájlokat és API dokumentációt.
• Kiemelten integrálva LLM-vezérelt útkifejezéseket a meglévő CI/CD és átvizsgálási munkafolyamataiba.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Működés a labkörnyezetben élő körülmények között.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ez a képzés testreszabásának kérelmezéséhez lépjen kapcsolatba velünk az elrendezés érdekében.

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.

Az AI-vezérelt szoftverfejlesztési életciklus (SDLC) gyakorlati kurzus, amely feltárja, hogy az mesterséges intelligencia hogyan javíthatja a szoftverfejlesztési folyamat minden fázisát. Az automatizált követelményanalízistől az intelligens tesztgenerálásig és a telepítési optimalizálásig a résztvevők megtanulják, hogy integrálják az AI eszközöket és technikákat az életciklus teljes hosszán.

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) azoknak a középfokú szoftvervezetőknek szánva, akik modernizálni akarják az SDLC-üket AI-asszisztált munkafolyamatokkal és eszközökkel.

A kurzus végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI-hoz segítségül a vállalkozási bemeneti információk átalakításához struktúrált követelmények és felhasználói történetekre.
• LLM-k használata a kóddokumentáció, áttekintés és átalakítás javítására.
• AI-eszközök segítségével automatizált teszteset-generálás és lefedettség-értékelés.
• AI-vezérelt monitorozás és telepítési döntéshozatal a CI/CD pipeline-okban.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Valós idejű laboratóriumi környezetben történő gyakorlati végrehajtás.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megrendezéséhez.

Ez a képzés az online vagy helyszíni tanárvezetésű szkript (online vagy helyszínen) olyan középhaladó szintű szoftverfejlesztőkre vonatkozik, akik AI-segítségű kódolással szeretnének növelni a hatékonyságukat és a kód minőségét a Cursorral.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Cursorral az MI-segítséggel történő szoftverfejlesztést.
• Integrálni a Curort Git adattárakkal és fejlesztési munkafolyamatokkal.
• Természetes nyelvet használni a kód generálásához, hibakereséséhez és optimalizálásához.
• Kivállalni az MI képességeit az átstrukturálás, dokumentáció és tesztelés szempontjából.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) az kezdő- és középfokú fejlesztők számára van szánva, akik megtanulhatják, hogyan használhatják hatékonyan a GitHub Copilot képességeit a modern fejlesztői folyamatokban.

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 a napos, mélyen bevonó műhely elősegíti a szoftvercsapatokat abban, hogy beillesztkezzenek a legújabb mesterségi intelligencia (MI) eszközökbe a Szoftverfejlesztési Élecyiklusba (SDLC). Játékos struktúrában kialakított fokozatosan haladó „szintek” formájában ez az élmény egyesíti a technikai képességek fejlesztését, a kreativitást és a közösségi munkát.

A résztvevők valós világbeli kihívásokat oldanak meg az SDLC minden fázisán — a követelménygyűjtéstől a tervezés, kódolás, tesztelés, üzembe helyezés és monitorozásig — mesterségi intelligencia alapú eszközökkel, mint például a ChatGPT, GitHub Copilot, és ML-alapú naplóelemzési rendszerek.

A modern fejlesztői környezetekre építve ez a műhely elősegíti az MI-pudertisztességét, a csapat szinkronizálódását és egy mélyebb megértést arról, hogyan bővíthetik ki a szoftverelosztási folyamatokat generatív mesterségi intelligencia és gépi tanulás képességeivel.