Online AI for Software Development Képzés Magyarország-ban

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

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

A mesterséges intelligencia (AI) olyan technológiák összessége, amelyek az emberi intelligenciát szimulálják gépekben és alkalmazásokban, lehetővé téve az okosabb és adaptívabb szoftverek létrehozását.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztőknek szól, akik valós eszközökkel és platformokkal szeretnének AI-alapú alkalmazásokat készíteni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI és a gépi tanulás alapvető fogalmait.
• AI funkciókat fejleszteni Python és népszerű könyvtárak segítségével.
• AI technikákat alkalmazni valós szoftverfejlesztési projektekben.
• Modellek értékelése és intelligens szolgáltatások üzembe helyezése.

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

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

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

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

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

A Huawei Ascend egy nagy teljesítményű mesterséges intelligencia processzorokból álló család, amelyet következtetésre és tanításra terveztek.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű mesterséges intelligencia mérnököknek és adattudósoknak szól, akik a Huawei Ascend platformját és a CANN eszközkészletét használva szeretnének neurális hálózati modelleket fejleszteni és optimalizálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetet.
• Mesterséges intelligencia alkalmazásokat fejleszteni a MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatok segítségével.
• Teljesítményt optimalizálni az Ascend NPU-kon egyéni operátorok és tiling használatával.
• Modellek üzembe helyezése peremhálózati vagy felhő környezetekben.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Gyakorlati alkalmazások a Huawei Ascend és CANN eszközkészletével.
• Irányított gyakorlatok a modellépítés, tanítás és üzembe helyezés fókuszálásával.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni az Ön infrastruktúrája vagy adathalmaza alapján, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szoftver szakemberek számára készült, akik szeretnék kihasználni a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást a szoftverfejlesztés hatékonyságának és innovációjának javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás szerepét a szoftverfejlesztési feladatok automatizálásában.
• AI eszközök alkalmazása kód, tesztek és dokumentáció generálására.
• AI technikák alkalmazása kódoptimalizálásra, minőségbiztosításra és hibakeresésre.
• AI integrálása a DevOps és CI/CD folyamatokba a fejlesztési stratégiák javítása érdekében.
• Az AI-augmentált szoftverfejlesztés etikai megfontolásainak és kihívásainak kezelése.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

A Kurzus Formátuma

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

A Prompt Engineering a Szoftverfejlesztéshez egy gyakorlati kurzus, amely arra szolgál, hogy megtanítsa a fejlesztőknek, hogyan készítsenek hatékony promptokat, amelyek optimalizálják a mesterséges intelligencia által generált kimenetek hasznosságát, pontosságát és biztonságát a szoftverfejlesztési feladatok kontextusában.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék integrálni a prompt engineering technikákat az AI kódasszisztensek, kódelemzők és intelligens automatizációs eszközök használatába.

• Pontos promptok készítése kódgenerálás, felülvizsgálat és optimalizálási feladatokhoz.
• Prompt láncolás és finomítás használata az AI válaszok javításához iteratív munkafolyamatokban.
• Strukturált kimenetek generálása, például tesztesetek, SQL lekérdezések és dokumentáció minimális bemenetből.
• Hallucinációk csökkentése és jobb kontroll az LLM viselkedése felett technikai környezetekben.

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

• Egyedi képzés igényléséhez a kurzusra kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

A Felelős AI a szoftverfejlesztésben egy alapvető kurzus, amely az etikai, jogi és irányítási szempontokat tárgyalja, amikor AI eszközöket használnak a szoftverfejlesztési folyamatban. A kurzus kiemeli az átláthatóságot, az igazságosságot, a szellemi tulajdonnal kapcsolatos aggályokat és az AI által generált kód biztonságos üzembe helyezését.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő szintű technikai és nem technikai szakembereknek szól, akik szeretnék biztosítani az etikus, megfelelő és kockázattudatos AI használatot a szoftverprojektjeikben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani és enyhíteni az AI-asszisztált fejlesztéssel kapcsolatos etikai és jogi kockázatokat.
• Megérteni az AI által generált kódban rejlő torzításokat és az igazságosság értékelését.
• Kezelni a szoftverlicenceket és az AI által generált tartalomhoz kapcsolódó forrásmegjelöléseket.
• Irányítási, politikai és megfelelőségi keretrendszerek létrehozása az AI használatára a fejlesztőcsapatokban.

A kurzus formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

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

A Mesterséges intelligencia a szoftverkövetelmények és felhasználói történetek generálásához egy gyakorlati kurzus, amely a generatív mesterséges intelligencia használatára összpontosít, hogy az érdekelt felek bemenetét strukturált követelményekké, epikusokká, felhasználói történetekké és elfogadási kritériumokká alakítsa, amelyek alkalmasak az Agile fejlesztési munkafolyamatokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) kezdő szintű termék- és projektprofesszionálisoknak szól, akik olyan eszközöket szeretnének használni, mint a ChatGPT vagy a Claude, hogy javítsák az átláthatóságot, a sebességet és a nyomon követhetőséget a követelmények gyűjtése és finomítása során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI-kérések használata az üzleti követelmények gyűjtéséhez és finomításához.
• Funkciókérések átalakítása jól strukturált felhasználói történetekké és epikusokká.
• Elfogadási kritériumok, szélsőséges esetek és készdefiníciók generálása AI segítségével.
• Együttműködés a fejlesztői csapatokkal AI által strukturált dokumentáció használatával.

A kurzus formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez a kurzusról kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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

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

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formátuma

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

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

A Generatív mesterséges intelligencia frontend fejlesztéshez című kurzus bemutatja, hogyan gyorsíthatják fel a nagy nyelvi modellek és mesterséges intelligencia alapú eszközök a frontend fejlesztést a prompt alapú kódgenerálás, layout prototípuskészítés és UI optimalizálás révén.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű frontend szakembereknek szól, akik szeretnék a generatív mesterséges intelligenciát használni a felhasználói felületek gyorsabb és kreatívabb megvalósításához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI eszközök használatával HTML, CSS és JavaScript kód generálására természetes nyelvi promptok alapján.
• UI komponensek és layoutok létrehozására és finomítására generatív modellek segítségével.
• Reszponzív webdesignok gyors prototípuskészítésére anélkül, hogy minden kódot a semmiből kellene írni.
• Frontend kódok optimalizálására AI javaslatok és automatizált munkafolyamatok segítségével.

A kurzus formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

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

Az AI-alapú Tesztgenerálás és Minőségbiztosítás bemutatja, hogyan javíthatják a mesterséges intelligencia eszközök és a nagy nyelvi modellek (LLM) a tesztlefedettséget, felgyorsíthatják a tesztkészítést és fejleszthetik a minőségbiztosítási folyamatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű minőségbiztosítási szakembereknek szól, akik AI-alapú eszközök és gyakorlatok segítségével szeretnék automatizálni és fejleszteni tesztelési stratégiáikat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Egységtesztek, integrációs tesztek és felhasználói felületi tesztek generálása AI-eszközök és promptok segítségével.
• Nagy nyelvi modellek használata exploratív teszteléshez, edge-case felfedezéshez és regresszióelemzéshez.
• Teszt hibák és anomáliák csoportosítása és rangsorolása AI-asszisztált triage segítségével.
• AI-alapú tesztelés integrálása CI/CD folyamatokba a kiadási bizalom növelése érdekében.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Egyéni képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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

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

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű programozók és fejlesztők számára készült, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek Coder előnyeit a kódolási hatékonyság és termelékenység növelése érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek Coder képességeit és korlátait.
• Kiváló minőségű kódrészleteket generálni AI segítségével.
• A DeepSeek Codert használni hibakeresésre és kódoptimalizálásra.
• Ismétlődő programozási feladatokat automatizálni AI eszközök segítségével.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

A Devstral egy nyílt forráskódú keretrendszer, amely kódolási ügynökök építésére és futtatására szolgál, amelyek képesek kapcsolatba lépni kódbázisokkal, fejlesztői eszközökkel és API-kkal a mérnöki hatékonyság növelése érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű ML mérnökök, fejlesztői eszközökkel foglalkozó csapatok és SRE-k számára készült, akik szeretnének kódolási ügynököket tervezni, implementálni és optimalizálni a Devstral segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Devstral beállítása és konfigurálása kódolási ügynökök fejlesztéséhez.
• Ügynökmunkafolyamatok tervezése kódbázisok feltárásához és módosításához.
• Kódolási ügynökök integrálása fejlesztői eszközökkel és API-kkal.
• Biztonságos és hatékony ügynök üzembe helyezésének legjobb gyakorlatainak implementálása.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségek

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

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

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

A képzés elvégzése után a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formátuma

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

Képzés testreszabási lehetőségei

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

A LLM-ek a kódértéshez, átalakításhoz és dokumentációhoz egy technikai kurzus, amely a nagy nyelvi modellek (LLM) alkalmazására fókuszál a kódminőség javítása, a technikai adósság csökkentése és a dokumentációs feladatok automatizálása érdekében a szoftvercsapatok számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szoftveres szakemberek számára készült, akik szeretnék hatékonyabban használni a GPT például az LLM-eket összetett vagy örökölt kódbázisok elemzéséhez, átalakításához és dokumentálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-ek használatával magyarázni a kódot, függőségeket és logikát ismeretlen tárolókban.
• Antipatternok azonosítása és a kód olvashatóságának javítása.
• Automatikusan generálni és karbantartani a soron belüli megjegyzéseket, README fájlokat és API dokumentációkat.
• LLM által vezérelt betekintések integrálása meglévő CI/CD és felülvizsgálati munkafolyamatokba.

A kurzus formátuma

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

Kurzus testreszabási lehetőségek

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

A Mesterséges Intelligencia által vezérelt Szoftverfejlesztési Életciklus (SDLC) egy gyakorlati kurzus, amely bemutatja, hogyan javíthatja a mesterséges intelligencia a szoftverfejlesztési folyamat minden szakaszát. A követelmények elemzésének automatizálásától az intelligens tesztgenerálásig és a telepítés optimalizálásáig a résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatják az AI eszközöket és technikákat a teljes életciklus során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szoftvervezetőknek szól, akik szeretnék modernizálni SDLC folyamataikat AI által segített munkafolyamatokkal és eszközökkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kihasználni az AI-t az üzleti bemenetek strukturált követelményekké és felhasználói történetekké alakításához.
• LLM-ek használata a kód dokumentálásának, felülvizsgálatának és átalakításának javítására.
• Automatizálni a tesztesetek generálását és lefedettségi elemzést AI eszközök segítségével.
• AI által vezérelt monitorozást és telepítési döntéshozatalt alkalmazni CI/CD folyamatokban.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

Ez a lebilincselő, egy napos workshop lehetővé teszi a szoftvercsapatok számára, hogy modern AI eszközöket integráljanak a Szoftverfejlesztési Életciklus (SDLC) során. Az interaktív játék formájában szervezett, fokozatos „szintekkel” rendelkező élmény technikai készségfejlesztést, kreativitást és együttműködést ötvöz.

A résztvevők valósághű kihívásokkal szembesülnek az SDLC minden szakaszában – a követelménygyűjtéstől és tervezéstől a kódolás, tesztelés, üzembe helyezés és monitorozásig – olyan AI-alapú eszközök segítségével, mint a ChatGPT, a GitHub Copilot és a gépi tanuláson alapuló napelemző rendszerek.

Modern fejlesztői környezetekre tervezve ez a workshop elősegíti az AI-hoz való könnyed alkalmazkodást, a csapatszellemet, és mélyebb megértést nyújt arról, hogyan lehet a szoftver szállítási folyamatokat generatív AI és gépi tanulási képességekkel bővíteni.

Ezen oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak a kezdő szintű szakembereknek szól, akik a Replit AI használatával gyorsabban szeretnék felépíteni, tesztelni és üzembe helyezni az egyszerű alkalmazásaikat.

Az oktatás befejezése után a résztvevők képesek lesznek: egy bemeneti utasítás alapján létrehozni egy alkalmazást, mesterséges intelligencia segítségével javítani a kódot, biztonságosan kezelni a konfigurációt és üzembe helyezni egy működő alkalmazást.

Ez az oktató által vezetett, élő időpontban elérhető képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő-, középszintű és haladó szintű termékcsapatoknak, fejlesztőknek valamint műszaki jellegű üzleti felhasználóknak szól, akik a Lovable segítségével szeretnék gyorsabban, jobb szerkezettel, minőséggel és telepítési gyakorlatokkal előállítani gyári környezetben is használható alkalmazásaikat.

Az oktatás végén a résztvevők képesek lesznek: tervezni és létrehozni működőképes alkalmazásokat, javítani felhasználói folyamatokat és adathantást, kulcsfontosságú gyári funkciókat hozzáadni, valamint felkészíteni az alkalmazásokat az üzembe helyezésre és csapathasználatra.

Ennek az oktató által vezetett, élő képzésnek az a célja, hogy olyan szakembereket bátorítson fel, akiknek nincs kódolási vagy technikai háttere, hogy magabiztosan használják a Claude Code-ot — az Anthropic által fejlesztett mesterséges intelligenciával működő kódolási és automatizálási eszközt — valós projektek létrehozására, munkafolyamatok automatizálására és mindennapi eszközeik összekapcsolására egyszerű angol nyelven.

A résztvevők a Claude alkalmazást (claude.ai és Claude Desktop) használják majd gyakorlati feladatok elvégzésére, kezdve az első interakciótól egészen a külső szolgáltatásokhoz való csatlakozásig az MCP (Model Context Protocol) csatlakozók segítségével. A 7 órás formátum tartalmaz egy dedikált Élő Építési Szekciót, ahol a csoport közösen épít munkafolyamatokat a résztvevők által benyújtott valós problémák alapján — ez egy magas energiájú rész, amely olyan prompt-ítéletet tanít, amit egyedül gyakorolva nem lehet elérni. A képzés végére minden résztvevő létrehoz egy működő projektet és csatlakoztatja a Claude-ot legalább egy külső szolgáltatáshoz.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és élő bemutató
• Iratott gyakorlatok minden koncepció után (a résztvevők valós időben követik)
• Közös Élő Építési Szekció valós, résztvevők által benyújtott munkafolyamat-problémákkal
• Összegző záróprojekt bemutatóval

Ennek az oktató által vezetett, élő képzésnek az a célja, hogy olyan szakembereket bátorítson fel, akiknek nincs programozási vagy műszaki háttere, hogy magabiztosan használják a Claude Code-ot – az Anthropic AI által működtetett kódolási és automatizálási eszközt – valós projektek létrehozására, munkafolyamatok automatizálására és mindennapi eszközeik összekapcsolására egyszerű angol nyelven.

A résztvevők a Claude alkalmazást (claude.ai és Claude Desktop) használják majd gyakorlati feladatok elvégzésére, az első interakciótól kezdve egészen a külső szolgáltatásokhoz való csatlakozásig az MCP (Model Context Protocol) csatlakozókon keresztül. A képzés végére minden résztvevő létrehoz egy működő projektet és csatlakoztatja a Claude-ot legalább egy külső szolgáltatáshoz.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és élő bemutató
• Irányított gyakorlatok minden koncepció után (a résztvevők valós időben követik)
• Kumulatív záróprojekt, amelyet a képzés során építünk fel

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) a középhaladó szintű szoftverfejlesztőknek és műszaki csapatvezetőknek szól, akik szeretnék felgyorsítani fejlesztési munkafolyamataikat és javítani a csapat termelékenységét az AI-alapú kódolással.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek: telepíteni és konfigurálni a Claude Code-ot, navigálni, generálni és javítani kódot AI segítségével, integrálni az AI-munkafolyamatokat a Githez, és skálázható AI-alapú folyamatokat tervezni.

Ez az oktatóvezetéses, élőképzés Magyarország területén középszintű fejlesztők számára készült, akik Claude Code segítségével szeretnék egy projektet az első gondolatfázistól egy üzemkész, élesben is használható alkalmazásig eljuttatni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Konfigurálni a Claude Code-ot és hatékonyan irányítani egy CLAUDE.md fájl segítségével.
• Vázlatos struktúrát létrehozni egy alkalmazásból, és integrálni az adatokat valamint egy CMS-t.
• Teszteket építeni és minőségellenőrzést végezni al-agensekkel.
• Automatikus telepítést beállítani a Vercelre vagy a Cloud Runra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) fejlesztőknek szól, akik szeretnék a GitHub Copilot Ügynök Módját használni a funkciók önálló építéséhez, tesztek futtatásához és nagyobb kódolási feladatok kezeléséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek az Ügynök Mód aktiválására, tervezésre és iterációra az ügynök cikluson belül, terminálparancsok végrehajtására és vállalati irányítás implementálására.

A kurzus céljaitransformálják a szoftver-/AI mérnököket jogi mérnökökké — olyan szakemberekké, akik valójában képesek AI-t építeni jogi munkához (eDiscovery, felülvizsgálat, vizsgálódások).

Két nap alatt a résztvevők megépítik az alapvető technológiai réteget: feldolgozzák és kinyerik a rendezetlen valós világ jogi adatait, keresnek és visszakeresik őket, hozzáadnak retrieval-augmented generation (RAG) idézetekkel, magántartják helyi modellben, és bizonyítják azt, futtatnak egy vitathatatlan AI felülvizsgálatot bírósági képernyőképpel, majd csomagolják az eredményt telepítésre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azoknak az kezdő-/ középszintű-/ haladó szintű szakembereknek szól, akik a Bolt.new segítségével szeretnék gyorsan létrehozni és továbbfejleszteni webalkalmazásaik prototípusait.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: prototípusokat készíteni utasítások alapján, fejleszteni a funkciókat és az felületi áramlást, tesztelni és hibát keresni az alkalmazás működésében, valamint publikálni a prototípusokat egy áttekintésre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) fejlesztők számára készült, akik a Windsurf használatával beszélgetés alapján szeretnének funkciókat építeni, terminálmunkafolyamatokat végrehajtani az IDE-n belül, és átfogóan refaktorálni a kódbázist.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a Cascade használatával navigálni, terminálparancsokat végrehajtani a szerkesztőn belül, prediktív szerkesztéseket kihasználni, és a Windsurfont saját stackekhez testreszabni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Biztonságot nyerni az 5 rétegű vállalati prompt architektúrában (Szerepkör, Kontextus, Korlátok, Szakmai szabványok, Formátum, Példák).
• Az üzleti, biztonsági és megfelelőségi korlátokat (GDPR, EU AI Act, ágazati szabványok) közvetlenül a promptokba kódolni.
• Közösen kiépíteni egy olyan prompt-könyvtárat, amelyet az összes csapat validált, megoszt és irányít.
• Meghatározni a fenntartható irányítást: Prompt Kurátor szerep, nevezési konvenciók, verziókezelés, minőségi mutatók.
• Konkrét eredményeket magukkal vinni: Könyvtár v1.0, Irányítási Charta, 30-napos bevezetési terv.

A résztvevők értékelésére szolgáló képzési formátum

• Interaktív, több szerepkörű munkacsoportok (Architektusok, Fejlesztők, QA, Csapatvezetők).
• Architekt-tanácsadó által facilitált közös építés: a résztvevők valódi, működőképes eredményeket hoznak létre.
• Az összes közösen épített eredmény teljes egészében az ügyfél szervezetének tulajdona.

Tanfolyam testreszabási lehetőségei

• Ha egy személyre szabott verziót szeretne kérni erről a képzésről, kérjük, lépjen velünk kapcsolatba a
  nagyítások elvégzéséhez.