AI Coding Assistants: Προώθηση του Εκτελεστή Productivity Κομμάτι εκπαίδευσης

το GitHub Copilot είναι ένα εργαλείο συμπλήρωσης κώδικα με χρησιμοποίηση τεχνητής νοησης (AI) που βοηθά στην εξέλιξη της ανάπτυξης, καθώς βελτιώνει την ποιότητα και την παραγωγικότητα. Συνδυασμένο με εφαρμογές τεχνητής νοησης σε έργα, υποδομές και λογισμικό, οι διάχεστες μπορούν να εκμεταλλευτούν την AI για να βελτιώσουν την κατανομή πόρων, να ολοκληρώσουν διαδικασίες εργασίας και να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων.

Αυτό το διδακτικό πρόγραμμα, οδηγούμενο από καθηγητή (online ή in person), είναι απευθειασμένο σε διάχεστες των υψηλότερων επιπέδων που θέλουν να βαθύνουν τη γνώση τους για το GitHub Copilot και συγχρόνως να εξερευνήσουν πρακτικές εφαρμογές της AI σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα, με παραδείγματα που αφορούν έργα μεγάλης κλίμακας και βιομηχανίες όπως το πετρέλαιο και το φυσικό αέριο.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμένουν προχωρημένες λειτουργίες του Copilot σε έργα μεγάλης κλίμακας.
• Ενσωματώνουν το Copilot σε πολυειδικές διαδικασίες εργασίας για μέγιστη αποδοτικότητα.
• Εκμεταλλεύονται τα εργαλεία AI για να βελτιώσουν τη διάχεση έργων, υποδομές και απόκτηση λογισμικού.
• Εφαρμένουν στρατηγικές με βάση την AI για να βελτιώσουν το πλάνο, την εκτίμηση και την χρόνωση.
• Αναγνωρίζουν πρακτικές εφαρμογές της AI σε βιομηχανικά συγκεκριμένα σενάρια όπως το πετρέλαιο και το φυσικό αέριο.

Μορφή Κούρσου

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Εξασκήσεις με χέρι στον τύπο και περιπτώσεις μελετής.
• Δημοστράσεις ζωντανών εργαστηρίων για τα εργαλεία AI και τις διαδικασίες Copilot.

Επιλογές Προσαρμογής Κούρσου

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διαμόρφωση.

Το Cursor είναι μια προχωρημένη AI-εξυπηρετούμενη περιβάλλον ανάπτυξης που επιτρέπει σε μηχανικούς να επεκτείνουν, να ρυθμίζουν και να προσαρμόζουν την τεχνική γνώση γλωσσογραφίας τους για εξειδικευμένες χρήσεις και συνεργασίες επιχειρήσεων.

Αυτή η διδασκαλία ζωντανά από διδάσκοντα (online ή στην τοποθεσία) απευθύνεται σε εξειδικευμένους προγραμματιστές και μηχανικούς AI που θέλουν να σχεδιάζουν προσαρμοσμένα συστήματα prompt, να ρυθμίζουν τη συμπεριφορά των μοντέλων και να δημιουργούν προσαρμοστικές εκτελέσεις για την αυτόματη ανάπτυξη συστημάτων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν και δοκιμάζουν προχωρημένα πρότυπα prompt για ακριβή συμπεριφορά AI.
• Συνδέουν το Cursor με εσωτερικά API και βάσεις δεδομένων για τη δημιουργία κώδικα που λαμβάνει υπόψη το πλαίσιο.
• Αναπτύσσουν ακριβά και εξειδικευμένες μοντέλα AI για συγκεκριμένες εργασίες.
• Δημιουργούν και διαχειρίζονται προσαρμοσμένες εργαλεία ή απευθυνόμενες για την επέκταση της λειτουργίας του Cursor με ασφάλεια.

Τύπος Μαθήματος

• Τεχνικές παρουσιάσεις και εγκαίρως καθοδηγημένες δείξεις.
• Χειρονομική ανάπτυξη και βελτιστοποίηση prompt σε εργαστήρια.
• Πρακτικά έργα που ενσωματώνουν το Cursor με πραγματικές επιχειρηματικές συστήματα.

Επιλογές Προσαρμόσεων Μαθήματος

• Αυτό το μάθημα μπορεί να προσαρμοστεί για να συνάδει με συγκεκριμένες εσωτερικές αρχιτεκτονικές, πλαίσια AI ή απαιτήσεις σύμφωνης με τους κανόνες ασφάλειας.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή προπόνηση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε προχωρημένους συμμετέχοντες που επιθυμούν να προσαρμόσουν το GitHub Copilot για έργα ομάδας, να χρησιμοποιήσουν τις προχωρημένες λειτουργίες του και να ενσωματώσουν το Copilot σε γραμμές CI/CD με αποτελεσματική ένταξη και παραγωγικότητα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προσαρμόσουν το GitHub Copilot για συγκεκριμένες απαιτήσεις έργων και ρυθμίσεις ομάδας.
• Να εξαξιοποιήσουν τις προχωρημένες λειτουργίες του Copilot για περίπλοκες απαιτήσεις προγραμματισμού.
• Να ενσωματώσουν το GitHub Copilot σε γραμμές CI/CD και περιβάλλοντα συνεργασίας.
• Να βελτιώσουν τη συνεργασία των ομάδων χρησιμοποιώντας εργαλεία με τεχνητή νοημοσύνη.
• Να διαχειρίζονται και να λυσιτελίζουν προβλήματα σχετικά με τις ρυθμίσεις και τα δικαιώματα πρόσβασης του Copilot.

Αυτή η εκπαίδευση, με καθοδήγηση από εκπαιδευτικό, σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την Agent Mode του GitHub Copilot για την αυτόνομη κατασκευή χαρακτηριστικών, την εκτέλεση δοκιμών και τη διαχείριση μεγαλύτερων εργασιών κώδικα.

Στο τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να ενεργοποιήσουν την Agent Mode, να σχεδιάσουν και να επαναλάβουν μέσα στον κύκλο πράκτορα, να εκτελέσουν εντολές terminal και να υλοποιήσουν κυβερνητική επιχειρησιακή.

Το GitHub Copilot είναι ένας συμβουλός κώδικα με υποστήριξη AI που βοηθά στην αυτομάτοποίηση των εργασιών ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων των πράξεων DevOps όπως η γραφή κωδικού YAML, GitHub Actions και διατυπώσεις εγκατάστασης.

Αυτή η κατευθυνόμενη από καθηγητή, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε προσώπα με βαθμό δεξιοτήτας αρχάριων μέχρι μεσαίων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να βελτιστοποιήσουν τις εργασίες DevOps, να αυτοματοποιήσουν καθηκόντων και να αυξήσουν τη παραγωγικότητά τους.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για τη βοήθεια στην κωδικογράφηση shell, διαμόρφωση κώδικα και pipelines CI/CD.
• Εξαξιοποιήσουν την αυτόματη πλήρωση κώδικα με AI σε αρχεία YAML και GitHub Actions.
• Ταχύτερη δοκιμή, εγκατάσταση και αυτομάτοποίηση ρουτίνων.
• Εφαρμόζουν το Copilot με ευθύνη, προσδιορίζοντας τα όρια και τις καλές πρακτικές της AI.

Μορφή Κειμένου Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Εφαρμογή με χειρόνικη δουλειά σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Παροχής Μαθήματος

• Για να προσανατολίσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε τη ζήτησή σας.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές λογισμικού που θέλουν να βελτιώσουν την απόδοση και την ποιότητα του κώδικά τους χρησιμοποιώντας AI-βοηθητική κωδικογραφία με Cursor.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Cursor για AI-βοηθητική ανάπτυξη λογισμικού.
• Ενσωματώσουν το Cursor σε αποθετήρια Git και ροές εργασίας ανάπτυξης.
• Χρησιμοποιήσουν φυσική γλώσσα για τη δημιουργία, παράκτικη εργασία και βελτιστοποίηση κώδικα.
• Μεγιστοποιήσουν τις δυνατότητες AI για αναδιάρθρωση, έγγραφα και ελέγχους ποιότητας.

Cursor είναι ένvironment ανάπτυξης με υποστήριξη AI που ενισχύει την παραγωγικότητα και τη συνολική αξιοπιστία σε ρούτινες επεξεργασίας δεδομένων και μηχανικής μάθησης, χωρίς τη γεννήση έξυπνου κώδικα, προτάσεις συνειδητές του κόσμου και ευθειά τυπικοποίηση.

Αυτή η πρακτική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε διάφορους κλιμάκια εξοικείωσης με την επεξεργασία δεδομένων και ML, που θέλουν να ολοκληρώσουν συχνά το Cursor στις ημερήσιες εργασίες για ένα ταχύτερο πρωτότυπο, ανάπτυξη συμβατών pipeline και βελτίωση τους ρούτινες μοντέλων.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν το Cursor για την επιτάχυνση της ανάπτυξης notebook και την εξερεύνηση κώδικα.
• Να δημιουργούν, να μεταπλάττουν και να τυπικοποιούν ETL και feature engineering pipelines.
• Να εξαξιοποιούν υποστηρίζει από AI κώδικα για την εκπαίδευση, προσαρμογή και αξιολόγηση μοντέλων.
• Να βελτιώνουν την επαναδημιουργικότητα, συνεργασία και την συνολική συνέπεια σε ρούτινες ML.

Μορφή του Μαθήματος

• Ενεργόι λόγοι και δείγματα.
• Πρακτικά, χειροποιητικές εξεργασίες σε ζωντανά περιβάλλοντα κώδικα.
• Κεφάλαια μελετών που ενσωματώνουν το Cursor σε ML pipelines και εργαλεία ρούτινες μοντέλων.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Αυτή η εκπαίδευση μπορεί να προσαρμοστεί σε συγκεκριμένα πλαίσια όπως το TensorFlow, PyTorch ή scikit-learn, ή σε εργαλεία MLOps πλατφόρμης.

Το Cursor είναι ένας κώδικας διαμόρφωσης που υποστηρίζεται από την τεχνητή νοημοσύνη (AI) και σχεδιάστηκε για να ενισχύσει την παραγωγικότητα των διευθυντών μέσω έξυπνων απολήσεων κώδικα, εξυπνών συντάκτων και προσαρμόσιμης βοήθειας.

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών (online ή on-site) απευθύνεται σε νέους διευθυντές και ομάδες μηχανικών που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τα γρήγορα σχέδια προγραμματισμού και να χρησιμοποιήσουν έξυπνες προτάσεις τεχνητής νοημοσύνης για βελτίωση της αποδοτικότητας.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Cursor για βέλτιστη χρήση σε διάφορα πρότυπα ανάπτυξης.
• Να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν την υποστήριξη AI για απολήψεις κώδικα, chat-in-editor και εργαλεία refactoring.
• Να αξιολογήσουν, να δεχθούν ή να τροποποιήσουν εφικτά και ασφαλώς AI-δημιουργούς προτάσεις.
• Να υιοθετήσουν καλές διασυνοριακές πρακτικές για την εκπαίδευση των ομάδων, συνεργασία και ολοκλήρωση με διαχείριση εκδόσεων.

Μορφή του Κούρσου

• Αλληλεπιδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Προσωπικές εμφανίσεις και οδηγούμενες εξασκήσεις.
• Πρακτικά προβλήματα προγραμματισμού και υποδοχή συνεργασίας με το Cursor.

Εξατομικευμένες Επιλογές Κούρσου

• Αυτός ο κώδικας μπορεί να προσαρμοστεί σε συγκεκριμένες γλώσσες προγραμματισμού ή πλατφόρμες που χρησιμοποιούν τα μέλη της ομάδας σας.

Cursor είναι μια ανάπτυξη περιβάλλοντος υποστηριζόμενου από την ΤΠ (Τεχνητή Νοημοσύνη) που ενισχύει τη συνεργασία των ομάδων, αυτοματοποιεί κοινές επιθεωρήσεις κώδικα και ταιριάζει πλήρως σε σύγχρονες ροές εργασίας CI/CD.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα με κάθε βήμα να χαρακηρίζεται από συνοδεία διδασκάλου (online ή onsite) είναι απευθυνό σε τεχνικούς πρωτοφανείς υπηρεσιών που θέλουν να ενσωματώσουν το Cursor στις περιβάλλοντα των ομάδων τους για να βελτιώσουν τη συνεργασία, να επιταχύνουν τις επιθεωρήσεις και να διατηρήσουν ποιότητα σε αυτοματοποιημένες λωρίδες.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαινιάσουν και διαχειριστούν περιβάλλοντα ομάδας στο Cursor για εφαρμογή συνεργασίας.
• Εκμεταλλευθούν τους εργαλεία ΤΠ για αυτοματοποιημένες επιθεωρήσεις κώδικα, δημιουργία προχωρημένων αιτήσεων (pull requests) και έλεγχο συγχώνευσης.
• Εφαρμόζουν διακυβέρνηση κώδικα, πολιτικές επιθεωρήσεων και συστήματα ασφαλείας χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες του Cursor.
• Ενσωματώνουν το Cursor στα συστήματα CI/CD για να εξασφαλίσουν διαρκή παράδοση και σταθερές πρότυπα ποιότητας.

Μορφή του Κωρσού

• Παρουσιάσεις με συνοδεία διδασκάλου και συζητήσεις βασισμένες σε ομάδες.
• Εργασίες χειρονομίας με ρεαλιστικά παραδείγματα συνεργασίας ομάδων.
• Άμεσες εξασκήσεις ενσωμάτωσης με συστήματα CI/CD και διαχείρισης έκδοσης (version control).

Επιλογές Προσαρμογής Κωρσού

• Ο κώρσος μπορεί να προσαρμοστεί σε συγκεκριμένες πλατφόρμες CI/CD, εργαλεία αποθετηρίων ή απαιτήσεις ασφαλείας των επιχειρήσεων.

Αυτή η καθοδηγημένη από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε αρχάριους ως ημι-προχωρημένους προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τις δυνατότητες του GitHub Copilot σε σύγχρονες εργασιακές ρυθμίσεις προγραμματισμού.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές (online ή onsite), απευθύνεται σε συμμετέχοντες με διάφορα επίπεδα γνώσης που θέλουν να βελτιώσουν τις εργασιακές ρυθμίσεις της ομάδας, να ενισχύσουν τις συνεργατικές πρακτικές προγραμματισμού και να διαχειριστούν αποδοτικά τη χρήση του Copilot σε περιβάλλοντα με πολλούς προγραμματιστές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καθιερώσουν το GitHub Copilot για ομαδικά περιβάλλοντα.
• Χρησιμοποιήσουν το Copilot για να ενισχύσουν τις συνεργατικές πρακτικές προγραμματισμού.
• Βελτιώσουν τις εργασιακές ρυθμίσεις της ομάδας χρησιμοποιώντας τις λειτουργίες του Copilot.
• Διαχειριστούν την ολοκλήρωση του Copilot σε έργα με πολλούς προγραμματιστές.
• Διαφυλάξουν συνεκτική ποιότητα και πρότυπα κώδικα μεταξύ ομάδων.
• Εκμεταλλευτούν τις προχωρημένες λειτουργίες του Copilot για απαιτήσεις συγκεκριμένες ομάδων.
• Συνδυάζουν το Copilot με άλλα εργαλεία συνεργασίας για αποδοτικότητα.

Αυτή η καθοδήγηση υπό διευθυντή, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online or onsite) είναι απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές που θέλουν να βελτιώσουν την απόδοσή τους στον κώδικα με τη βοήθεια του Tabnine.

Είναι ελεύθερο οι συμμετέχοντες να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Tabnine στο IDE της επιλογής τους.
• Να χρησιμοποιήσουν τις λειτουργίες αυτόματης ολοκλήρωσης του Tabnine για να επιταχύνουν τον κώδικα.
• Να προσαρμόσουν τις ρυθμίσεις του Tabnine για βέλτιστη επιβολή.
• Να κατανοήσουν πώς ο Τζ.Ι. του Tabnine μαθαίνει από τον κώδικά τους για να προσφέρει καλύτερες προτάσεις.

Αυτή η καθοδήγηση υπό διάχυτη οδηγία, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online or onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές και ηγέτες ομάδας, που επιθυμούν να κατακτήσουν τις προχωρημένες λειτουργίες του Tabnine.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εφαρμόσουν το Tabnine σε περίπλοκα λογισμικά έργα.
• Προσαρμόσουν και εκπαιδεύσουν τα μοντέλα AI του Tabnine για συγκεκριμένες χρήσεις.
• Ενσωματώσουν το Tabnine στις ομαδικές εργασίες και τα απόθεμα παραγωγής λογισμικού.
• Βελτιώσουν την ποιότητα κώδικα και επιταχύνουν τους κύκλους ανάπτυξης με τις επιστήμες του Tabnine.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εξηγητική διάλεξη στο Ελλάδα (online ή live) προσβλέπει σε καταναλωτές από υποδοχείς μέχρι εμπειρογνώμονες που θέλουν να εκμεταλλευθούν την τεχνητή νοημοσύνη για την κωδικοποίηση με την Tabnine.

Από το τέλος αυτής της εξέτασης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνιέσουν τις βασικές ενότητες της κωδικοποίησης με τη χρήση AI.
• Εγκαταστήσουν και διαμορφώσουν το Tabnine στον ανάπτυξη περιβάλλον τους.
• Χρησιμοποιήσουν το Tabnine για αποδοτική ολοκλήρωση κώδικα και συμπλήρωση λάθους.
• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν προσαρμοστικά μοντέλα AI με το Tabnine για ειδικοποιημένες δραστηριότητες.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε διαμεσολαβικού επιπέδου προγραμματιστές Python και επιστήμονες δεδομένων, οι οποίοι επιθυμούν να βελτιώσουν την παραγωγικότητά τους με τη βοήθεια του Tabnine.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Tabnine στο περιβάλλον ανάπτυξης Python τους.
• Να χρησιμοποιήσουν τις λειτουργίες αυτόματης συμπλήρωσης του Tabnine για να γράφουν Python κώδικα πιο αποδοτικά.
• Να προσαρμόσουν τη συμπεριφορά του Tabnine για να ταιριάζει με την κωδικογραφική τους διάθεση και τις ανάγκες των έργων τους.
• Να καταλάβουν πώς λειτουργεί το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης (AI) του Tabnine ειδικά για Python κώδικα.