Generatív mesterséges intelligencia frontend fejlesztéshez Képzés

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formája

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

Képzés személyre szabása lehetőségei

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

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

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formája

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

Képzés személyre szabható opciói

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

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

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

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

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

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

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

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

A képzés formája

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

Képzés testreszabási lehetőségek

• Egyéni képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezés érdekében.

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.

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.

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.

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

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

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

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