Online AI for Software Development Training in Magyarország

Artificial Intelligence (AI) is a set of technologies that simulate human intelligence in machines and applications, enabling smarter and more adaptive software.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers who wish to build AI-powered applications using real-world tools and platforms.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand core AI and machine learning concepts.
• Develop AI features using Python and popular libraries.
• Apply AI techniques to real software development projects.
• Evaluate models and deploy intelligent services.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

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

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formája

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

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabásának kérésére keressük meg, hogy elrendezzen.

Huawei Ascend az AI processzorok családja, amelyet nagy teljesítményű inferenciára és tanulásra terveznek.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az olyan középfokú AI mérnököknek és adat tudósoknak szól, akik Huawei Ascend platformja és a CANN eszközkészlete segítségével szeretnének neural háló modelleket fejleszteni és optimalizálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a CANN fejlesztői környezetet.
• MindSpore és CloudMatrix munkafolyamatok használatával AI alkalmazásokat fejleszteni.
• Egyedi operátorok és cserélés használatával optimalizálni a teljesítményt Ascend NPU-kon.
• Modelleket telepíteni életrutakba vagy felhőkörnyezetbe.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Huawei Ascend és CANN eszközkészlet használata mintaprojektekben.
• Modellépítés, tanulás és telepítésre összpontosító irányított gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés infrastruktúrája vagy adathalmazai alapján testreszabott képzés kérésére, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szoftveres szakembereknek szól, akik az AI-t és a gépi tanulást szeretnék hasznosítani a szoftverfejlesztés hatékonyságának és innovációjának javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI és a gépi tanulás szerepét a szoftverfejlesztési feladatok automatizálásában.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia eszközöket kód, tesztek és dokumentáció generálásához.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia technikákat a kódoptimalizáláshoz, a minőségbiztosításhoz és a hibakereséshez.
• Integrálja az AI-t a DevOps és CI/CD folyamatokba a jobb telepítési stratégiák érdekében.
• Vegye figyelembe az etikai megfontolásokat és a kihívásokat az AI-val kiegészített szoftverfejlesztésben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű résztvevőket céloz meg, akik szeretnék optimalizálni a csapatmunkafolyamatokat, javítani az együttműködésen alapuló kódolási gyakorlatokat, és hatékonyan kezelni a Copilot használatát többfejlesztős környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a GitHub másodpilótát csapatkörnyezetekhez.
• Használja a Copilotot az együttműködésen alapuló kódolási gyakorlatok javítására.
• Optimalizálja a csapatmunkafolyamatokat a Copilot szolgáltatásaival.
• Kezelje a Copilot integrációját a többfejlesztő projektekben.
• Konzisztens kódminőség és szabványok fenntartása a csapatok között.
• Használja ki a fejlett Copilot-funkciókat a csapatspecifikus igények kielégítésére.
• A hatékonyság érdekében kombinálja a Copilotot más együttműködési eszközökkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű minőségbiztosítási mérnököknek, fejlesztőknek és csapatvezetőknek szól, akik szeretnék kihasználni a GitHub Copilotot a hatékonyabb hibakeresés, a kódminőség javítása és az egyszerűsített kód érdekében. felülvizsgálatát.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot beállítása hibakeresési és kódellenőrzési célokra.
• Használja a Copilotot a hibák hatékony azonosítására és megoldására.
• Javítsa a kód minőségét az AI által támogatott javaslatokkal.
• Egyszerűsítse a kód-ellenőrzési folyamatokat a Copilot képességeivel.
• Hatékony együttműködés a Copilot használatával csapatkörnyezetekben.

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű front-end fejlesztőknek szól, akik szeretnék a GitHub Copilot segítségével automatizálni az ismétlődő kódolási feladatokat, javítani az UI/UX tervezést és ésszerűsíteni a front-end fejlesztőket. munkafolyamatok befejezése.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub másodpilóta beállítása front-end fejlesztési projektekhez.
• Használja a Copilotot a HTML, CSS és JavaScript kód hatékony generálásához.
• Javítsa az UI/UX tervezési folyamatokat AI által generált kódjavaslatok segítségével.
• Fokozza a front-end munkafolyamatokat praktikus Copilot integrációs stratégiákkal.
• Hibaelhárítás és hibakeresés a kezelőfelület kódjában a Copilot segítséggel.

Responsible AI in Software Development alapoktatási kurzus, amely az AI eszközök használatával kapcsolatos etikai, jogi és kormányzati kérdéseket tárgyalja a szoftverfejlesztési folyamatban. A kurzus hangsúlyozza a transparenciát, az igazságosságot, a szellemi tulajdon kérdéseit, valamint az AI-generált kód biztonságos telepítését.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés kezdő szintű technikai és nem technikai szakembereknek szól, akik etikus, jogi és kockázatmentes AI használatát kívánják biztosítani szoftverprojekteikben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az AI-asszisztált fejlesztéssel kapcsolatos etikai és jogi kockázatokat azonosítani és csökkenteni.
• Megérteni az AI-generált kódban rejlő előítéleteket és a igazságosságot értékelni.
• Kezelni a szoftverlicenceket és a hozzárendelést az AI-generált tartalomhoz.
• Kormányzati, politikai és megfelelési kereteket létrehozni az AI használatára a fejlesztőcsapatokban.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Nagyon sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdő szintű implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• Ezt a kurzust testreszabott képzésre kérni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

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

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

A kurzus formátuma

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

A kurzus testreszabási lehetőségei

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű Python fejlesztőknek szól, akik Python szeretnék hasznosítani a GitHub Copilotot specifikus feladatokhoz, hibakereséshez és megvalósításhoz. gépi tanulási munkafolyamatok.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és konfigurálja a GitHub másodpilótát a Python fejlesztéshez.
• Hatékony Python kód írásához használja a Copilotot.
• Hibakeresés Python alkalmazásokban mesterséges intelligencia által generált javaslatokkal.
• Automatizálja az ismétlődő kódolási feladatokat és javítja a munkafolyamat hatékonyságát.
• Használja a Copilotot gépi tanulási projektek megvalósításához a Python-ben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék testre szabni a GitHub Copilotot csapatprojektekhez, kihasználni a fejlett funkcióit, és zökkenőmentesen integrálni a CI/CD folyamatokba. fokozott együttműködés és termelékenység.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot testreszabása konkrét projektigényekhez és csapatmunkafolyamatokhoz.
• Használja ki a Copilot fejlett funkcióit összetett kódolási feladatokhoz.
• Integrálja a GitHub Copilotot CI/CD folyamatokba és együttműködési környezetekbe.
• Optimalizálja a csapat együttműködését mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök segítségével.
• A Copilot beállítások és engedélyek 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 a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a kezdőktől a szakértőkig terjedő fejlesztőket célozza meg, akik az AI-t szeretnék kihasználni a kódgeneráláshoz a Tabnine segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI-alapú kódgenerálás alapjait.
• Telepítse és konfigurálja a Tabnine-t a fejlesztői környezetükben.
• Használja a Tabnine-t a hatékony kódkiegészítéshez és hibajavításhoz.
• Hozzon létre és képezzen be egyéni mesterséges intelligencia modelleket a Tabnine segítségével speciális feladatokhoz.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering a kutatja, hogy a mesékes nyelvmodellek (LLMs) és az műszaki intelligencia eszközök hogyan javíthatják a tesztlefedettséget, gyorsíthatják a tesztlétrehozást és javíthatják a minőségellenőrzési folyamatokat.

Ez az oktatóvezetett élő képzés (online vagy helyszínen) az olyan középszintű QA szakembereknek szánva, akik műszaki intelligencia-hajtott eszközök és gyakorlatok segítségével automatikusítanák és javítanák tesztstratégiáikat.

Ezt a képzést követően a résztvevők képesek lesznek:

• Egység, integrációs és UI teszteket generálni műszaki intelligencia eszközök és prompt-ok segítségével.
• LLM-eket használni kutatási teszteléshez, szélsőséges esetek felfedezéséhez és regresszió-analízishöz.
• AI-támogatott triázissal teszthibák és anomáliák csoportosításához és prioritizálásához.
• AI-alapú tesztelést integrálni CI/CD pipeline-okba a kiadási bizalom javításához.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlati feladat és gyakorlás.
• Gyakorlati alkalmazás egy élő labori környezetben.

A kurzus testreszabási lehetőségei

• A kurzus testreszabott képzésének kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű programozóknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék kihasználni a DeepSeek Coder-t a kódolás hatékonyságának és termelékenységének javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az DeepSeek Coder képességeit és korlátait.
• Hozzon létre kiváló minőségű kódrészleteket az AI segítségével.
• Használja az DeepSeek kódolót a hibakereséshez és a kód optimalizálásához.
• Automatizálja az ismétlődő programozási feladatokat AI-eszközök segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) olyan középszintű résztvevőket céloz meg, akik a GitHub Copilot segítségével szeretnék kezelni a fejlett kódolási eseteket, javítani a termelékenységet és integrálni a Copilotot fejlesztési munkafolyamataikba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Optimalizálja a GitHub Copilot használatát a fejlett kódolási feladatokhoz.
• Írjon hatékonyabb, hibamentes és karbantartható kódot a Copilot javaslataival.
• Integrálja a GitHub Copilotot a preferált IDE-kbe és munkafolyamatokba.
• Használja a Copilotot a hibakereséshez és a kód átalakításhoz.
• Ismerje meg az AI-alapú kódolóeszközök használatának korlátait és etikai szempontjait.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Tabnine megvalósítása összetett szoftverprojektekben.
• Testreszabhatja és betaníthatja a Tabnine mesterséges intelligencia modelljeit meghatározott használati esetekre.
• Integrálja a Tabnine-t a csapatmunkafolyamatokba és a fejlesztési folyamatokba.
• Javítsa a kód minőségét és gyorsítsa fel a fejlesztési ciklusokat a Tabnine betekintéseivel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a kezdő és a középszintű szoftverfejlesztőknek szól, akik integrálni szeretnék az AI kódolási asszisztenseket a fejlesztési munkafolyamatba.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI kódolási asszisztensek szerepét és képességeit a szoftverfejlesztésben.
• Használjon különféle AI kódolási segédeszközöket a rutin kódolási feladatok automatizálására.
• Integrálja az AI kódolási asszisztenseket szoftverfejlesztési életciklusukba.
• Növelje termelékenységüket, és összpontosítson összetettebb és kreatívabb programozási feladatokra.
• Vegye figyelembe az etikai megfontolásokat és az AI felelősségteljes használatát a szoftverfejlesztésben.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg, mi a GitHub Copilot, és hogyan működik.
• Állítsa be a GitHub másodpilótát egy támogatott kódszerkesztővel.
• Használja a GitHub Copilotot a kód gyorsabb írásához, újrafeldolgozásához és hibakereséséhez.
• Használja a Copilotot a kódolási technikák és megoldások felfedezéséhez.
• Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat a GitHub Copilot napi munkafolyamatokba való integrálására.

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

A kurzus formája

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

A kurzus testreszabási lehetőségei

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű Python fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a Tabnine segítségével szeretnék növelni termelékenységüket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és konfigurálja a Tabnine-t a Python fejlesztői környezetében.
• Használja a Tabnine automatikus kiegészítési funkcióit a Python kód hatékonyabb írásához.
• Szabja testre Tabnine viselkedését a kódolási stílusuknak és a projekt igényeinek megfelelően.
• Ismerje meg, hogyan működik a Tabnine mesterséges intelligencia modellje kifejezetten a Python kóddal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megérteni az AI-kódoló asszisztenseket, képességeiket, hogyan javíthatják a fejlesztési folyamatot, valamint a használatukkal kapcsolatos etikai megfontolásokat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI kódoló asszisztensek célját és képességeit.
• Azonosítsa a különböző AI kódolási segédeszközöket és azok jellemzőit.
• Használja az AI kódolási asszisztenseket az alapvető kódolási feladatokhoz.
• Vegye figyelembe az alapvető etikai szempontokat és a mesterséges intelligencia felelős használatát a fejlesztés során.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) egy gyakorlati kurzus, amely azt mutatja be, hogy az mesterséges intelligencia milyen módon javíthatja a szoftverfejlesztési folyamat minden szakaszát. A követelményezések elemzésének automatizálásától a intelligens tesztgenerálásig és a telepítés optimalizálásáig a résztvevők megismerkednek az AI eszközök és technikák integrálásával az egész életciklus során.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) középszintű szoftvervezetőknek szól, akik modernizálni szeretnék AI-asszisztált munkafolyamatokkal és eszközökkel.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• AI használatával üzleti bemeneteket strukturált követelményekké és felhasználói történetekké alakítani.
• LLM-eket használni a kóddokumentáció, áttekintés és átrendezés javítására.
• AI-eszközöket használni a tesztesetek generálásához és lefedettségi analízishez.
• CI/CD csatornákban AI-vezérelt monitorozást és telepítési döntéshozást alkalmaznia.

A kurzus formája

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

A kurzus testreszabási lehetőségek

• A kurzus testreszabott képzésének megkéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a lefolyásához.

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

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• GitHub Copilot képességeit és előnyeit megérteni.
• A Copilot konfigurálását és integrálását egy fejlesztői folyamatba.
• A Copilot előrehaladott funkcióit megismerni és hatékonyan használni a Copilotot.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítse és állítsa be a Tabnine-t a kívánt IDE-ben.
• Használja a Tabnine automatikus kiegészítési funkcióit a kódolás felgyorsításához.
• Az optimális segítség érdekében testreszabhatja a Tabnine beállításait.
• Ismerje meg, hogyan tanul a Tabnine mesterséges intelligencia a kódjukból, hogy jobb javaslatokat tegyen.

Az AI Quest egy interaktív, egynapos workshop, amely segíti a szoftverfejlesztő csapatokat abban, hogy a legújabb mesterséges intelligencia eszközöket integrálják a Szoftverfejlesztési Életciklus (SDLC) minden szakaszába. A workshopot egy játékos, szintenkénti felépítés jellemzi, amely ötvözi a technikai készségfejlesztést, a kreativitást és az együttműködést.

A résztvevők valós, ipari szintű kihívásokkal szembesülnek az SDLC minden fázisában — az igények felmérésétől és a tervezéstől kezdve a kódoláson, tesztelésen, telepítésen és monitorozáson át — AI-alapú eszközök, például a ChatGPT, GitHub Copilot és gépi tanulás-alapú naplóelemző rendszerek segítségével.

A workshop célja, hogy elősegítse az AI-alapú szoftverfejlesztési folyamatok mélyebb megértését, fejlessze a csapatok szinergiáját és támogassa a generatív AI és gépi tanulás alkalmazását a szoftverfejlesztési csatornákban.