Δημιουργία Πρακτόρων Κώδικα με το Devstral: Από τον Σχεδιασμό Πράκτορα έως την Εργαλειοθέτηση Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή, σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους συμμετέχοντες που επιθυμούν να προσαρμόσουν το GitHub Copilot για ομαδικά έργα, να αξιοποιήσουν τις προηγμένες δυνατότητές του και να το ενσωματώσουν απρόσκοπτα σε διοχετεύσεις CI/CD για βελτιωμένη συνεργασία και παραγωγικότητα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προσαρμόσουν το GitHub Copilot για συγκεκριμένες ανάγκες έργου και ομαδικές ροές εργασίας.
• Αξιοποιήσουν προηγμένες δυνατότητες του Copilot για πολύπλοκες εργασίες κωδικοποίησης.
• Ενσωματώσουν το GitHub Copilot σε διοχετεύσεις CI/CD και συνεργατικά περιβάλλοντα.
• Βελτιστοποιήσουν τη συνεργασία της ομάδας χρησιμοποιώντας εργαλεία που τροφοδοτούνται από AI.
• Διαχειρίζονται και αντιμετωπίζουν αποτελεσματικά τις ρυθμίσεις και τα δικαιώματα του Copilot.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή Ελλάδα (διαδικτυακή ή σε φυσική τάξη) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη Λειτουργία Πράκτορα του GitHub Copilot για να δημιουργούν λειτουργίες αυτόνομα, να εκτελούν δοκιμές και να διαχειρίζονται μεγαλύτερες προγραμματιστικές εργασίες.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να ενεργοποιούν τη Λειτουργία Πράκτορα, να σχεδιάζουν και να επαναλαμβάνουν διαδικασίες μέσα στον βρόχο πράκτορα, να εκτελούν εντολές τερματικού και να υλοποιούν εταιρική διακυβέρνηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενισχύσουν την παραγωγικότητα και την ποιότητα του κώδικα μέσω υποβοηθούμενου από AI προγραμματισμού με το Cursor.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Cursor για υποβοηθούμενη ανάπτυξη λογισμικού με AI.
• Ενσωματώσουν το Cursor με αποθετήρια Git και ροές εργασιών ανάπτυξης.
• Χρησιμοποιήσουν φυσική γλώσσα για την παραγωγή, αποσφαλμάτωση και βελτιστοποίηση κώδικα.
• Αξιοποιήσουν τις δυνατότητες AI για αναδόμηση, τεκμηρίωση και δοκιμές.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τις δυνατότητες του GitHub Copilot σε σύγχρονες ροές εργασίας ανάπτυξης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή, στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τις ροές εργασίας της ομάδας, να ενισχύσουν τις πρακτικές συνεργατικής ανάπτυξης και να διαχειριστούν αποτελεσματικά τη χρήση του Copilot σε περιβάλλοντα πολλαπλών προγραμματιστών.

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

• Εγκαταστήσουν το GitHub Copilot για ομαδικά περιβάλλοντα.
• Αξιοποιήσουν το Copilot για την ενίσχυση των πρακτικών συνεργατικής ανάπτυξης.
• Βελτιστοποιήσουν τις ροές εργασίας της ομάδας χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες του Copilot.
• Διαχειριστούν την ενσωμάτωση του Copilot σε έργα πολλαπλών προγραμματιστών.
• Διατηρήσουν συνεπή ποιότητα κώδικα και πρότυπα σε όλες τις ομάδες.
• Αξιοποιήσουν προηγμένες δυνατότητες του Copilot για συγκεκριμένες ανάγκες της ομάδας.
• Συνδυάσουν το Copilot με άλλα συνεργατικά εργαλεία για αποδοτικότητα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να αυξήσουν την αποδοτικότητά τους στην κωδικοποίηση με τη βοήθεια του Tabnine.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Tabnine στο IDE της επιλογής τους.
• Αξιοποιήσουν τις λειτουργίες αυτόματης συμπλήρωσης του Tabnine για να επιταχύνουν την κωδικοποίηση.
• Προσαρμόσουν τις ρυθμίσεις του Tabnine για βέλτιστη βοήθεια.
• Κατανοήσουν πώς η τεχνητή νοημοσύνη του Tabnine μαθαίνει από τον κώδικά τους για να παρέχει καλύτερες προτάσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε φυσική τοποθεσία), απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές και επικεφαλής ομάδων που επιθυμούν να κατακτήσουν τις προηγμένες δυνατότητες του Tabnine.

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

• Εφαρμόζουν το Tabnine σε πολύπλοκα έργα λογισμικού.
• Προσαρμόζουν και εκπαιδεύουν τα μοντέλα ΤΝ του Tabnine για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.
• Ενσωματώνουν το Tabnine στις ροές εργασίας της ομάδας και στις διαδικασίες ανάπτυξης.
• Βελτιώνουν την ποιότητα του κώδικα και επιταχύνουν τους κύκλους ανάπτυξης χρησιμοποιώντας τις γνώσεις που προσφέρει το Tabnine.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας), απευθύνεται σε προγραμματιστές όλων των επιπέδων, από αρχάριους έως έμπειρους, που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη για την παραγωγή κώδικα με το Tabnine.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία της παραγωγής κώδικα με Τεχνητή Νοημοσύνη.
• Εγκαταστήσουν και παραμετροποιήσουν το Tabnine στο περιβάλλον ανάπτυξής τους.
• Χρησιμοποιήσουν το Tabnine για αποδοτική συμπλήρωση κώδικα και διόρθωση σφαλμάτων.
• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν προσαρμοσμένα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης με το Tabnine για εξειδικευμένες εργασίες.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου επιπέδου και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να βελτιώσουν την παραγωγικότητά τους με τη βοήθεια του Tabnine.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Tabnine στο περιβάλλον ανάπτυξης Python.
• Να χρησιμοποιούν τις λειτουργίες αυτόματης συμπλήρωσης του Tabnine για να γράφουν κώδικα Python πιο αποτελεσματικά.
• Να προσαρμόζουν τη συμπεριφορά του Tabnine ώστε να ταιριάζει με το στυλ κωδικοποίησης και τις ανάγκες του έργου τους.
• Να κατανοούν πώς λειτουργεί το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης του Tabnine ειδικά με τον κώδικα Python.