AI for Software Development oktatás Borsod-Abaúj-Zemplén

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.

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 által megerősített kódszegénység asszisztense, amely segíti a fejlesztési feladatok automatizálását, beleértve a DevOps műveleteket is, mint például a YAML konfigurációk, GitHub Actions és üzembehelyezési szkriptek írása.

Ez az interaktív képzés (online vagy helyszínen) a kezdő- és középhaladó szintű szakemberekre vonatkozik, akik szeretnének a GitHub Copilotot használni a DevOps feladatainak folyamatosságának javításához, az automatizálás fejlesztéséhez és a produktivitás növeléséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Használni a GitHub Copilotot shell szkriptek, konfigurációk és CI/CD folyamatok elősegítéséhez.
• Kiemelni az mesterséges intelligencia kód-kiegészítő funkcióját YAML fájlokban és GitHub Actions-ban.
• Gyorsítani a tesztelést, üzembehelyezést és automatizálási munkafolyamatokat.
• Felelősségteljesen alkalmazni a Copilotot, megértve az mesterséges intelligencia korlátozásait és legjobb gyakorlatokat.

Képzés formátuma

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

Képzés személyre szabásának lehetőségei

• Egyéni képzés kérése ezen a kurzuson, lépjen kapcsolatba velünk az egyeztetéshez.

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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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 Borsod-Abaúj-Zemplén-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

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 a tanár vezető, élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén-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.

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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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 a tanárvezetett élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén (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 oktató által vezetett élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén-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.

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.

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 az oktató által vezetett élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén-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 az oktató vezetett, élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén (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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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 oktató által vezetett élő képzés Borsod-Abaúj-Zemplén-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.

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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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 Borsod-Abaúj-Zemplén (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 Borsod-Abaúj-Zemplén 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.