Εκπαίδευση AI for Software Development στην Ελλάδα

GitHub Copilot είναι ένα όργανο συμπλήρωσης κώδικα που βασίζεται σε τεχνητή νοημοσύνη (AI) που βοηθά στην επιτάχυνση της ανάπτυξης, καθώς ενrichsεί την ποιότητα και την απόδοση. Συνδυάζοντας τους χρήστες της τεχνητής νοημοσύνης με προγράμματα, υποδομές και λογισμικό, οι διαχειριστές μπορούν να εκμεταλλευθούν την AI για να προσδιορίζουν ρεαλιστικά τους πόρους, να καταλήξουν σε απλές διαδικασίες εργασίας και να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων.

Αυτός ο προπτυχιακός διδασκαλικός εξέγερσης (διαμορφωμένος από τον μάθητη) στη διαδίκτυο ή στην υπηρεσία, προσβάλλει εξάδες διαχειριστές που επιθυμούν να βελτιώσουν τις γνώσεις τους στο GitHub Copilot, καθώς εξερευνούν πρακτικές εφαρμογές AI σε επιχειρηματικά περιβάλλουν, με παραδείγματα από τη λεπτομέρεια των μεγάλων έργων και βιομηχανιών όπως είναι το πετρέλαιο και το αέριο.

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

• Εφαρμόζουν προχωρημένες λειτουργίες Copilot σε αξιοσημείωτα επιχειρηματικά έργα.
• Ενσωματώνουν το Copilot σε πολυδιαφορετικές διαδικασίες εργασίας για τη μέγιστη απόδοση.
• Εκμεταλλεύουνται AI εργαλεία για να βελτιώσουν τη διαχείριση έργων, υποδομές και λήψη λογισμικού.
• Εφαρμόζουν AI-βάσεις στρατηγικές για τη βελτίωση της προγραμματισμό, εκτιμήσεις και χρόνου οικοδομής.
• Αναγνωρίζουν πρακτικές AI εφαρμογές σε βιομηχανικά μεσολάβημα όπως το πετρέλαιο και το αέριο.

Σχήμα εκπαίδευσης

• Πολυμετώπιστο διάλογο και συζήτηση.
• Εργασίες που αφορούν την πρόσβαση και μελέτες περιπτώσεων.
• Συνεχή δείξεις AI εργαλείων και Copilot διαδικασίες σε ζωντανές λογισμικές.

Προτυπώσεις προσαρμογής εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το πρόγραμμα, κάντε επικοινωνία μαζί μας για να ορίσετε.

Η Artificial Intelligence (AI) είναι μια συνολή τεχнологιών που αποτυπώνουν την ανθρώπινη νοημοσύνη σε μηχανές και εφαρμογές, επιτρέποντας τη δημιουργία λειτουργικότερων και πιο εξυπηρετημένων λογισμικών.

Αυτή η διδασκαλία υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (δια παραλληλίου ή πρωτογενώς) είναι κατευθυνόμενη σε αναπτυξιακούς επιπέδου μεσαίου επιπέδου που θέλουν να δημιουργήσουν AI-εφόδιες εφαρμογές χρησιμοποιώντας πραγματικά εργαλεία και πλατφόρμα.

Από το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Συνειδητοποιήσουν τα πρωτότυπα κομβάκια AI και machine learning.
• Δημιουργήσουν AI χαρακτηριστικά χρησιμοποιώντας Python και δημοφιλείς βιβλιοθήκες.
• Εφαρμόζουν τεχνικές AI σε πραγματικά επιχειρησιακά έργα ανάπτυξης λογισμικού.
• Αξιολογήσουν μόντελα και διάβασουν εξειδίκευτες υπηρεσίες.

Σχέμα της Μαθήσης

• Διαλογικό εκπαιδευτικό και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.
• Διαμόρφωση ενός live-lab περιβάλλοντος χειροποίησης.

Επιλογές Προσαρμογής της Μαθήσης

• Για να αιτηθεί μια προσωπικά προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτή την μάθηση, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσετε.

GitHub Copilot είναι ένας βοηθός προγραμματισμού με τη χρήση ΤΕΚ (Τεχνητή Νοημοσύνη) που βοηθά στην αυτομάτωση εργασιών ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων των λειτουργιών DevOps όπως η γραφή κωδικών YAML, GitHub Actions και διαδρομές παράδοσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκθέτη (διαδικτυακά ή όντωρα) απευθύνεται σε επαγγελματίες του μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να ολοκληρώσουν αποτελεσματικά καθήκοντα DevOps, να βελτιώσουν την αυτομάτωση και να επιδρέψουν θετικά στην παραγωγικότητα.

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

• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για βοήθεια στη διαγραφή shell, κωδικών ρυθμίσεων και CI/CD με πίπλιν.
• Να εκμεταλλευτούν την αναπλήρωση ΤΕΚ κώδικα σε αρχεία YAML και GitHub Actions.
• Να επιταχύνουν τα δοκιμαστικά, παράδοση και αυτοματοποίηση ροών.
• Να εφαρμόζουν το Copilot με ευθύνη, γνωρίζοντας τα περιορισμούς της ΤΕΚ και τις καλές πρακτικές.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρόν των δαχτύλων σε ζωντανό περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Το Huawei Ascend είναι μια συσκευή AI προecessors που σχεδιάστηκε για απόψεις υψηλής επέπεδο και εξ ομορφωτικό.

Αυτή η διαμορφωτική, ζωντανή εκπαίδευση (παρουσία ή μέσω του διαδικτύου) προσβάλλει κεντρικά AI μηχανικούς και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να αναπτύξουν και να βελτιώσουν τυπικά μοντέλα μετρητή χρησιμοποιώντας την πίνακα Ascend της Huawei και την CANN ιεροσυλία.

Ατέλεστο αυτή η εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καθιέρωση και διαμόρφωση του περιβάλλοντος ανάπτυξης CANN.
• Ανάπτυξη AI εφαρμογών χρησιμοποιώντας το MindSpore και τους CloudMatrix διεργασίες.
• Βελτίωση εκπαιδευτικής παραγωγότητας στον Ascend NPU χρησιμοποιώντας δικές του μεθοδολογίες και tiling.
• Κατάθεση μοντέλων σε περιβάλλον edge ή cloud.

Μορφή του Δίδασκαλου

• Διαπιστωτικός διάλογος και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση Huawei Ascend και περίφημα CANN toolkit σε δείγματα εφαρμογών.
• Εξειδίκευσης ασκήσεις με κέντρο την κατασκευή, εξ ομορφωτικό και παράδοση.

Πλάστες Προσαρμογής του Δίδασκαλου

• Για να απαιτήσετε μια προσωποθετική εκπαίδευση για αυτό το δίδασκαλο βασισμένο στην υποδοχή ή δεδομένα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να αρχίσετε.

Αυτό το επικουρικό, ζωντανό κεφάλαιο σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους λογισμικούς εξειδικευμένους που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για να βελτιώσουν την απόδοση και την καινοτομία στην ανάπτυξη λογισμικού.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να καταλάβουν το ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης στην αυτοματοποίηση εργασιών μεταγωγής λογισμικού.
• Να υλοποιήσουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία κώδικα, δοκιμών και αποδόσεων.
• Να εφαρμόσουν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για βελτίωση κώδικα, ποιότητα ασφάλειας και οπτικοποίηση.
• Να ενσωματώσουν την τεχνητή νοημοσύνη στις αποδοχές DevOps και CI/CD για βελτιωμένες στρατηγικές διαθέσιμου.
• Να αντιμετωπίσουν ευαισθητοποιητικά προβλήματα και προκλήσεις στην μεταγωγή λογισμικού με τεχνητή νοημοσύνη.

Αυτή η εκπαίδευση με κάθενα, ζωντανά (online ή on-site) απευθύνεται σε προχώρημες επιπέδου διακυβεύονται οι συμμετέχοντες που θέλουν να βελτιστοποιήσουν τα κατευθυνόμενα σε ομάδες εργασίες, να αξιοποιούν τις πρακτικές συνεργατικού κώδικα και να διαχειρίζονται αποτελεσματικά τη χρήση Copilot σε περιβάλλοντα με πολλούς αναπτυξιακούς.

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

• Να ρυθμίσουν το GitHub Copilot για περιβάλλοντα ομάδων.
• Να αξιοποιούν το Copilot για τη βελτίωση των πρακτικών συνεργατικού κώδικα.
• Να βελτιστοποιούν τις εργασίες ομάδων χρησιμοποιώντας τις λειτουργίες Copilot.
• Να διαχειρίζονται την ενσωμάτωση Copilot σε προ젝έκτα με πολλούς αναπτυξιακούς.
• Να διατηρούν ομαλή ποιότητα κώδικα και πρότυπα σε όλες τις ομάδες.
• Να εκμεταλλεύονται προηγμένες λειτουργίες Copilot για ανάγκες συγκεκριμένων ομάδων.
• Να συνδυάζουν το Copilot με άλλα εργαλεία συνεργασίας για αποτελεσματικότητα.

Αυτή η εκπαίδευση με διεύθυνση καθηγητή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή παρόν) απευθύνεται σε QA εργολήπτές, διαμορφωτές κώδικα και ηγέτες ομάδων μεδιουσιακού επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για αποτελεσματικότερη οπτικοποίηση λαθών, βελτίωση της ποιότητας κώδικα και ροή του αποτελεσματικού εξέταση κώδικα.

Είναι δυνατό, μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες να:

• Να ρυθμίσουν το GitHub Copilot για σκοπούς οπτικοποίησης λαθών και εξέταση κώδικα.
• Να χρησιμοποιήσουν το Copilot για ταυτοχρόνως ορίζουσα και λύση ελάχιστης ποσότητας λαθών.
• Να βελτιώσουν την ποιότητα κώδικα με υποδείξεις βοηθούμενοι από την ΤΕ.
• Να συμφιλιωθούν με τους διαδικτυακούς περιβάλλοντα εξέτασης κώδικα χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες του Copilot.
• Να συνεργάζονται αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας το Copilot σε ομαδικά περιβάλλοντα.

Επιλογές Προσαρμογής Τρέινινγ

Στιλ του Καθηγήματος

Στο τέλος αυτού του διδακτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

Prompt Engineering για λογισμικό ανάπτυξη είναι ένα πρακτικό καθήκον σχεδιασμένο να διδάξει τους αναπτυκτές πώς να δηλώνουν αποτελεσματικά ερωτήσεις που βελτίζουν τη χρήσιμη, ακρίβεια και ασφάλεια των AI-γεννώμενων αποτελεσμάτων στο πλαίσιο εργασιών λογισμικού ινγκαινγκένινγκ.

Αυτό το διδάσκειν-λειτουργία, πρακτική εκπαίδευση (διαδικτύου ή σημείου) προσβάννει μεσαίου βαθμού αναπτυκτές που θέλουν να ενσωματώσουν τεχνικές δηλώσεις ερωτήσεων στη χρήση AI κώδικα βοηθών, αναλυτικών κώδικα και πιθανότητας γραμμών εργαλείων.

• Δημιουργήστε ακριβείς ερωτήσεις για εργασίες παραγωγής, έλεγχο και βελτίωσης κώδικα.
• Χρησιμοποιήστε επικόλληση δηλώσεων και βελτίωση για να βελτιώσετε τις απαντήσεις AI σε ορισμένους διαδικασίες.
• Δημιουργήστε δομημένες απόδοσεις όπως περιπτώσεις δοκιμασίας, SQL ερωτήσεις και έγχρυση κατάληξη μέσω ελάχιστη είσοδο.
• Διακόπτετε τους σύνθετες ψευδώνυμα και βελτιώστε την ελέγχο LLM συμπεριφορά σε τεχνικά περιβάλλοντα.

• Διαδοχική διαλέξεις και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πράξη.
• Εφαρμογές πρώτον-χειρός σε μία live-lab περιβάλλον.

• Για να απαιτήσετε ένα εξειδικευμένο τρέινιγ για αυτό το καθήκον, παρακαλώ σχεδιάστε μας για να ρυθμίσετε.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή χώρος παρουσίας) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου front-end διαμορφωτές, που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να αυτοματοποιήσουν τεχνικά καθήκοντα προγραμματισμού, να βελτιώσουν τη σχεδίαση UI/UX και να οπτιμοποιήσουν τις ρυθμίσεις front-end.

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

• Συστήσουν το GitHub Copilot για προ젝τα front-end ανάπτυξης.
• Να εκμεταλλέονται το Copilot για να δημιουργήσουν HTML, CSS και JavaScript κώδικα με αποτελεσματικό τρόπο.
• Να βελτιώσουν τις διαδικασίες σχεδίασης UI/UX χρησιμοποιώντας προτάσεις κώδικα AI.
• Να ενισχύσουν τις ρυθμίσεις front-end με πρακτικές στρατηγικές ολοκλήρωσης Copilot.
• Να επιλύουν και να αποδοκιμάζουν τα προβλήματα front-end κώδικα χρησιμοποιώντας την βοήθεια Copilot.

Το Responsible AI in Software Development είναι μια βασική ομάδα μαθητείας που αφορά τις ηθικές, νομικές και πλαισίων διαχείρισης όταν χρησιμοποιούνται εργαλεία AI στη διαδικασία ανάπτυξης λογισμικού. Η μαθήση υποστηρίζει τη διαφάνεια, την εQUITABLENESS, τις ανησυχίες για τα νομικά δικαιώματα και την ασφαλή εγκατάσταση του λογισμικού που δημιουργείται μέσω AI.

Αυτή η οδηγούμενη σε ελάχιστη απόσταση (διαδικτυακά ή προσωπικά) μαθήση διευθύνεται σε τεχνικούς και μη τεχνικούς ειδικούς αρχικού επιπέδου που θέλουν να διασφαλίσουν ηθική, συμβατή και με την ανάγκη για ρίσκο χρήση AI στα προ젝τά λογισμικού.

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

• Αναγνωρίζουν και αναιρούν τους ηθικούς και νομικούς κινδύνους που σχετίζονται με την AI-assisted development.
• Συνιέστε τη διακρισία στο λογισμικό που γεννάται από AI και πώς να εvalueταξεί την εQUITABLENESS.
• Διαχειρίζεστε άδειες λογισμικού και διάθεση που σχετίζονται με το AI-generated content.
• Δημιουργήστε πλαίσια διαχείρισης, ιδέες και κανόνες συμμόρφωσης για το χρησιμοποιημένο AI στις ομάδες ανάπτυξης.

Μορφή της μαθήσης

• Διαλεκτικός ομιλητές και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πράξη.
• Εφαρμογή "χειρόν των πόδων" σε ένα υπεύθυνο περιβάλλον μαθήσης.

Προεξοφλήσεις τμήματος εκπαίδευσης

• Για να ζητήσετε μια προσωπικοποιημένη μάθηση για αυτό το κύκλο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσετε.

Η AI for Software Requirements and User Story Generation είναι μια πρακτική διάταξη που συγκεντρώνεται στο χρησιμοποιήσιμο των γενικτικών AI για τη μεταφορά των είσοδων των συμβατών σε κατανοητές απαιτήσεις, επιχειρήσεις, user stories και υποχωρήσεις που είναι προσιτές για τα workflows Agile ανάπτυξης.

Αυτή η διάταξη με έως καθηγητή (online ή σε προσωπικό χώρο) είναι στοχευμένη σε προϊόν και project επαγγελματίες εισόδου, οι οποίοι προσβάλλουν να χρησιμοποιήσουν δυνάμεις όπως ChatGPT ή Claude για τη βελτίωση της σαφήνειας, ταχύτητας και ακολουθήσιμότητας στη συλλογή και διάρθρωση χρεώσεων.

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

• Χρησιμοποιήσουν πρότυπα AI για τη συλλογή και διάρθρωση απαιτήσεων επιχείρησης.
• Μεταφέρουν αίτηση για χαρακτηρισμού σε καλά διαρθρωμένους user stories και epics.
• Δημιουργήστε υποχωρήσεις, άκρους περίπτεσις και ορισμού αναφοράς με τη βοήθεια της AI.
• Συνεργάζεστε με επιχειρηματικές ομάδες χρησιμοποιώντας AI-διαρθρωμένους καταλόγους.

Σχήμα της Διάταξης

• Περιστατική λέσχη και συζήτηση.
• Μεγάλος αριθμός τυπών και πρακτικών εξερεύνησης.
• Εφαρμογή "live-lab" υλικά.

Επιλογές Διευθέτησης της Διάταξης

• Για να ζητήσετε μια προσανατολισμένη εκπαίδευση για αυτό το δάσκαλο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας να οργανώσετε.

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.

Αυτή η καθοδηγημένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε νεοφύτες μέχρι διαμεσοβάθμιους προγραμματιστές Python που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για συγκεκριμένες καθηκόντων Python, αποσφάλιση κώδικα και εφαρμογή μηχανικής μάθησης.

Είναι δυνατόν τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Να ρυθμίσουν και να διαμορφώσουν το GitHub Copilot για Python development.
• Να εκμεταλλεύονται το Copilot για την αποδοχή ικανοποιητικού Python code.
• Να αποσφαλίζουν εφαρμογές Python χρησιμοποιώντας προτάσεις ιδιότητας AI.
• Να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες καθήκοντα προγραμματισμού και να βελτιώνουν την αποδοτικότητα των ρυθμίσεων.
• Να χρησιμοποιούν το Copilot για εφαρμογή προ젝τών μηχανικής μάθησης σε Python.

το Graphite είναι πλατφόρμα για την παραγωγικότητα διαμορφωτών και η κωδική εξέταση που βελτιοποιεί τα workflows των pull requests, τη συνεργασία του ομάδου και την ολοκλήρωση με εργαλεία όπως το GitHub και βοηθούς κωδικής εξέτασης με βάση την ΤΕ.

αυτή η κατεύθυνση που δίδεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε διά μέσου επίπεδο τεχνικές ομάδες λογισμικού που θέλουν να ρυθμίσουν τα workflows ανάπτυξής τους, να βελτιώσουν την αποδοτικότητα των εξετάσεων κώδικα και να υλοποιήσουν το Graphite με αποτελεσματικό τρόπο σε επιχειρηματικές γραμμές DevOps.

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

• να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Graphite για περιβάλλοντα ανάπτυξης με ομαδικό μέγεθος.
• να αυτοματοποιήσουν τη διαχείριση pull requests και να βελτιώσουν τη χωρητικότητα κωδικής εξέτασης.
• να ολοκληρώσουν το Graphite με GitHub, συστήματα CI/CD και βοηθούς AI όπως το OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen, και Mistral Small.
• να μετρήσουν την παραγωγικότητα διαμορφωτών χρησιμοποιώντας ανάλυση και πίνακες ελέγχου του Graphite.

Μορφή Των Κατευθύνσεων

• διάλεξη και συζήτηση με αλληλεπίδραση.
• πολλά εκπαιδευτικά άσκημα και πρακτική.
• χειρονομία σε εργαστήριο εν τω διαδραματιζόμενο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Κατεύθυνσης

• για να απαιτήσετε εξατομικευμένη κατεύθυνση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διατυπώσετε.

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 διδασκαλία που καθοδηγείται από εκπαιδευτικό, με ζωντανή παρέμβαση σε Ελλάδα (online ή χώρος), απευθύνεται σε επίπεδα προχωρημένης γνώσης μελημένους, οι οποίοι θέλουν να προσαρμόσουν το GitHub Copilot για συνδρομή σε έργα ομάδας, να χρησιμοποιήσουν τις προχωρημένες του λειτουργίες και να ενσωματώσουν τον συντονικά με τα αντικειμενα-πλήξιμα (CI/CD) pipelines για την βελτίωση της συνεργασίας και της παραγωγικότητας.

Επί τέλους αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Προσαρμόσουν το GitHub Copilot για απαιτήσεις συγκεκριμένων έργων και ρούχη ομάδας.
• Να εξαξιοποιήσουν τις προχωρημένες λειτουργίες του Copilot για συνθετές προγραμματιστικές εργασίες.
• Να ενσωματώσουν το GitHub Copilot στα pipelines CI/CD και τα χώρους συνεργασίας.
• Να βελτιστοποιήσουν την συνεργασία ομάδας χρησιμοποιώντας εργαλεία με δυναμικό AI.
• Να διαχειρίζονται και να παρέχουν υποστήριξη στις ρυθμίσεις και τις δικαιώματα Copilot αποτελεσματικά.

Generative AI για Προσωπικό Κλείσιμο Εξόδου εξερευνά πώς τα μεγάλα λεξικά μοντέλ και τα εργαλεία υποστηριζόμενα από AI μπορούν να επιταχύνουν την προσωπική εξέλιξη εξόδου μέσω γενίκευσης κώδικα βασικά σε προώθηση, προτυποποίηση διάθεσης και επικεφαλής τεκμηρίωση.

Αυτή η διδασκαλία, που γίνεται υπό τον καθηγητή (online ή μέσω τοπικά), στοχεύει σε εξελισσόμενες έως μεσαίου επιπέδου προσωπικού κλείσιμο εξόδου επαγγελματίες που θέλουν να χρησιμοποιήσουν γενικευμένες AI για τη σύνθεση και επανεξέλιξη διαδραστικών αλλαγών πιο γρήγορα και ορχηστρικά.

Από το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία AI για τη γέννηση HTML, CSS και JavaScript από φυσικά λεξικά προώθηση.
• Δημιουργήστε και εντονήστε στοιχεία διαδραστικής θέσης και διάθεση χρησιμοποιώντας γενικευμένα μοντέλα.
• Προτύπωση απόδοσης διαδικτύου πιο γρήγορα χωρίς να γράφετε κώδικα από την αρχή.
• Ολοκλήρωση εξόδου εξόδου χρησιμοποιώντας προτάσεις AI και διαδικασίες αυτοματοποίηση.

Σχήμα του Μαθήματος

• Διακριτές αποφάσεις και συζητήσεις.
• Πολλά πρακτικά εργασίες και τρέξιμο.
• Δημιουργήστε σε μια περιβάλλον ζωντανή αίθουσα.

Πιθανές Προσαρμογές του Μαθήματος

• Για να αίτησε μια προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

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.

To Vibe coding είναι μια αναδυόμενη παράδοση, όπου οι διαχωριστές συνεργάζονται με μεγάλα μοντέλα γλώσσας για να παράγουν, να υποβάλλουν και να βελτιώνουν τον κώδικα μέσω αληθινών επαφών στη φυσική γλώσσα.

Αυτός ο διδασκαλίας προσωπικού, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου διαχωριστές και τεχνικούς υποψήφιους οι οποίοι επιθυμούν να καταλάβουν τη χρήση βοηθών προγραμματισμού με ΤΕ και open-source LLMs για να βελτιώσουν την απόδοση, δημιουργικότητα και αυτομάτευση εργασιακών διαδικασιών.

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

• Να καταλάβουν τους αρχές και τη φιλοσοφία του Vibe coding και την επίδρασή του στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Να υλοποιήσουν περιβάλλοντα LLM-assisted coding χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral και GitHub Copilot.
• Να σχεδιάσουν και να εκτελέσουν στρατηγικές prompt engineering για αποτελεσματική συνεργασία με ΤΕ.
• Να ολοκληρώσουν τις εργασιακές διαδικασίες Vibe coding στα enterprise CI/CD pipelines και frameworks διαχείρισης.

Μορφή Του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλές άσκησεις και πρακτική.
• Εφαρμογή χειρονομήτη σε ζωντανό lab περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering εξερευνά πώς τα εργαλεία της ψευδοϊκανικής νοημοσύνης και τα μεγάλα πινάκη γλωσσών (LLMs) μπορούν να βελτιώσουν την κάλυψη δοκιμών, να επιταχύνουν τη δημιουργία δοκιμών και να αξιοποιήσουν τις διεδικασίες βεβαιωτικής ποιότητας (quality assurance).

Αυτή η εκμάθηση υπό καθοδήγηση διδασκόντων (διαδικτύου ή από τον ίδιο σας τόπο) προσβάλλει επίσημα βαθμούς επαγγελματιών QA που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να βελτιώσουν τις στρατηγικές δοκιμών τους χρησιμοποιώντας εργαλεία και πρακτικά βασιζόμενα σε ψευδοϊκανική νοημοσύνη.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαιδευτικής περιόδου, οι μεταφραστές θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν δοκίμια ενότητας, συνδυασμών και UI χρησιμοποιώντας εργαλεία AI και προκαλώντας.
• Χρησιμοποιήσουν LLMs για δοκιμές αξιολόγησης, ανίχνευση περιπτώσεων edge και ανάλυσης επιστροφής.
• Ομαδοποιούν και διαθέτουν τις αποτυχίες και τις ανωμαλίες των δοκιμών με βάση AI-assisted θεραπεία.
• Ενσωματώσουν AI-based εξέδαση σε CI/CD pipelines για να βελτιώσουν την αξιοπιστία πρόβλημα.

Σχήμα του Κούρσου

• Δυναμική εκπαιδευτική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολύς ασκήσεις και πρακτική.
• Δημιουργία μέσων εφαρμογών σε ένα διαδραστικό περιβάλλον εργασίας.

Προεπιλεγμένες Επιλογές Καθοδήγησης

• Για να αίτησετε μια προσωποποιημένη εκπαιδευτική περίοδο για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ συνδεθείτε μαζί μας για να διεξαχθεί.

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 εκπαιδευτική συνεδρίαση (online ή παρόνων) κατευθύνεται προς εξάρχουσες μέχρι μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές και αναπτυξιακούς οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το DeepSeek Coder για να βελτιώσουν την αποδοτικότητα και παραγωγικότητά τους.

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

• Να καταλάβουν τις δυνατότητες και περιορισμούς του DeepSeek Coder.
• Να δημιουργούν υψηλής ποιότητας κομμάτια κώδικα με τη βοήθεια AI.
• Να χρησιμοποιούν το DeepSeek Coder για την επίλυση προβλημάτων και βελτιστοποίηση του κώδικα.
• Να αυτοματοποιούν επαναληπτικές προγραμματιστικές εργασίες με τα εργαλεία AI.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή, ζωντανά σε Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε ερμηνευτές του διαδρομικού επιπέδου που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να αντιμετωπίσουν προηγμένες περιπτώσεις κώδικα, να βελτιώσουν την παραγωγικότητά τους και να ολοκληρώσουν το Copilot στα ρούτιν τους ανάπτυξης.

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

• Βελτιώσουν τη χρήση του GitHub Copilot για προηγμένες εργασίες κώδικα.
• Να γράφουν αποδοτικότερο, χωρίς λάθη κώδικα με τις προτάσεις Copilot.
• Να ολοκληρώσουν το GitHub Copilot στις δικές τους IDEs και ρούτιν.
• Να χρησιμοποιήσουν το Copilot για να εξαλείψουν λάθη και να αναδιατυπώσουν τον κώδικα.
• Να κατανοήσουν τα περιορισμούς και τα ηθικά όρια της χρήσης εργαλείων ανάπτυξης με ΙΤ.

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 εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή σε χώρο που συμφωνηθεί) είναι προσανατολισμένη σε λογισμικό developers επιπέδου αρχάριο-σε μεσαίο που θέλουν να περιλάβουν AI coding assistants στον διαδικαστικό τους ρυθμό εκπ the development.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν το ρόλο και τις δυνατότητες των AI coding assistants στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Χρησιμοποιήσουν διάφορα εργαλεία AI coding assistants για να αυτοματοποιήσουν συνηθισμένες εργασίες κωδικοποίησης.
• Περιλάβουν AI coding assistants στον διαδικαστικό τους ρυθμό ανάπτυξης λογισμικού.
• Ενισχύσουν την παραγωγικότητά τους και να εστιάζουν σε πιο περίπλοκες και κreativε εργασίες προγραμματισμού.
• Αντιμετωπίζουν τις ηθικές συμβουλές και την αξιόπιστη χρήση AI στην ανάπτυξη λογισμικού.

Το Devstral είναι ένα πλαίσιο ανοιχτών κώδικων που σχεδιάστηκε για την κατασκευή και λειτουργία αυτόματων οργάνων κώδικα (coding agents) που μπορούν να ελαφρύνουν τη συνεργασία με κώδικες, εργαλεία ανάπτυξης και APIs για τη βελτίωση της παραγωγικότητας των μηχανικών.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς ML μεδιουμ-advanced επίπεδου, ομάδες ανάπτυξης εργαλείων και SREs που θέλουν να σχεδιάσουν, υλοποιήσουν και βελτιώσουν αυτόματα οργάνα κώδικα με τη χρήση του Devstral.

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

• Ρυθμίσουν και προσαρμόσουν το Devstral για την ανάπτυξη αυτόματων οργάνων.
• Σχεδιάσουν εργασιακές διαδικασίες για την εξερεύνηση και την τροποποίηση κώδικων.
• Συνδέσουν αυτόματα οργάνα με εργαλεία ανάπτυξης και APIs.
• Υλοποιήσουν καλές πρακτικές για την έμφαση στην ασφάλεια και την αποδοτικότητα κατά τη διανομή.

Μορφή του Μαθήματος

• Ενεργός υποδοχή και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής εξάσκησης.
• Εφαρμογή χειρονομίας σε ζωντανό περιβάλλον λαβ.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

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.

Αυτή η εκπαίδευση που διεξάγεται από καθηγητή σε Ελλάδα (online ή on-site) είναι προοριζόμενη για αρχάριους προγραμματιστές που επιθυμούν να καταλάβουν τις δυνατότητες του GitHub Copilot, να το ρυθμίσουν και να το χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά για να βελτιώσουν την εμπειρία τους στην προγραμματισμό.

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

• Καταλάβουν τι είναι το GitHub Copilot και πώς λειτουργεί.
• Ρυθμίσουν το GitHub Copilot με έναν υποστηριζόμενο κωδικοπλάστη.
• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να γράφουν, αναδιαμορφώνουν και υποθυμίζουν προβλήματα σε μεγαλύτερη ταχύτητα.
• Εκμεταλλευτούν το Copilot για να εξερευνούν τεχνικές προγραμματισμού και λύσεις.
• Εφαρμόζουν καλές πρακτικές για την ολοκλήρωση του GitHub Copilot στις καθημερινές εργασίες.

LLMs για την Κατανόηση, Αεθέριση και Documentation είναι μια τεχνική διάλεξη που συγκεντρώνεται στον χρήση μεγάλων λεξικομαζένς μοντέλων (LLMs) για τη βελτίωση της ποιότητας κώδικα, τη μείωση της τεχνικής χρέους και την αυτομάτη διαδικασία γραφήματος στις ομάδες λογισμικού.

Αυτή η εξειδικευμένη διάλεξη (διαπορεία ή υπό τον όρο "onsite") στοχεύει σε μεσαίου και προωθημένου επιπέδου επαγγελματίες λογισμικού που θέλουν να χρησιμοποιήσουν LLMs, όπως το GPT, για την ανάλυση, αεθέριση και διαβεβαίωση πολύπλοκων ή λεγενδαρίους στόχους κώδικα με αποτελεσματικό τρόπο.

Στο τέλος αυτής της διάλεξης, οι συμμετέχοντες θα μπορούσαν να:

• Χρησιμοποιήσουν LLMs για την εξήγηση κώδικα, εξαρτήσεων και λογικής σε άγνωστα αποθετήρια.
• Αναγνωρίζουν και αεθέριζουν παράδειγμα-αρχές και βελτιώσουν την διαβάθμιση του κώδικα.
• Αυτομάτως γεννήσουν και διατηρούν επίγραμμα σχόλια, README αρχεία και API διαβεβαίωση.
• Συνδέουν πληροφορίες LLM με τις υπάρχουσες CI/CD και εξετάσεις διαδικασίες.

Μορφή της Διάλεξης

• Επικοινωνητικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Με τα χέρια στο πλάσιμο λειτουργία σε ένα υπό τον όρο "live-lab" αυτόνομο περιβάλλον.

Πιθανές Διαφοροποιημένες Επιλογές διάλεξης

• Για να αίτηση μια προσανατολισμένη εκπαίδευση για αυτή τη διάλεξη, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για τη συμφωνία.

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.

Αυτή η καθοδήγηση με επίβλεψη εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε αρχάριους συμμετέχοντες που επιθυμούν να κατανοήσουν τους βοηθούς προγραμματισμού με AI, τις δυνατότητές τους, πώς μπορούν να βελτιώσουν τη διαδικασία ανάπτυξης και τις ηθικές συνέπειες της χρήσης τους.

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

• Κατανοήσουν τον σκοπό και τις δυνατότητες των βοηθών προγραμματισμού με AI.
• Αναγνωρίσουν διάφορα εργαλεία βοηθών προγραμματισμού με AI και τις χαρακτηριστικές τους.
• Χρησιμοποιήσουν βοηθούς προγραμματισμού με AI για βασικές εργασίες προγραμματισμού.
• Εξετάσουν τις βασικές ηθικές συνέπειες και ευθύνη χρήσης του AI στην ανάπτυξη.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) είναι ένας πρακτικός κούρσος που εξερευνά πώς τη φιλοξενία των μηχανές μπορεί να βελτιώσει κάθε στάδιο της διαδικασίας ανάπτυξης λογισμικού. Από την αυτομάτη ανάλυση χρεώσεων μέχρι την πειθαρχική γενίκευση δοκιμών και βελτιστοποίηση εγκατάστασης, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να αναπτύξουν AI εργαλεία και τεχνικές για όλη τη διαδικασία ζωής.

Αυτός ο κούρσος που είναι σε επιθετική εκμάθηση (online ή σε υποψήφια τόπου) είναι στο μέτωπο μεταξύ-βαθμια κυρίαρχοι λογισμικού που θέλουν να ρύθμιζουν την SDLC με AI βοηθούμενους διαδικασίες και εργαλεία.

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

• Χρησιμοποιήσουν AI για την μετάφραση εγκλιματίζω υποχρεώσεις σε καθολικές απαιτήσεις και ιστορίες χρηστών.
• Χρησιμοποιήσουν LLMs για τη βελτίωση της πρόσβασης κώδικα, αξιολόγησης, και επεξεργασίας.
• Αυτοματοποιήσουν τη γέννηση περιπτώσεων δοκιμής και ανάλυσης καλύπτοντα χρησιμοποίηση AI εργαλείων.
• Αποδώσουν AI-χανούργευτα παρακολούθηση και απόφαση ρύθμισης σε CI/CD παραγωγές.

Μορφή του Κούρσου

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά άσκησης και πράξης.
• Εφαρμογή σε χώρο μιας ακτιβού-αθέατου πείρας.

Προσανατολισμός Καθυστερημένων Τροποποιήσεων του Κούρσου

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσό, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσετε.

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.

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 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.

Αυτό το δυναμικό, ημερής διάρκειας εργαστήριο ενθαρρύνει τα ομάδες λογισμικού να χρησιμοποιούν κοπέλευση σύγχρονων εργαλείων ΤΕΝ μέσα στον Κύκλο Ζωής Επεξεργασίας Λογισμικού (SDLC). Δομημένο ως διαδοχικό παιχνίδι με επίπεδα, αυτή η εμπειρία συνδυάζει την εξέλιξη τεχνικών δεξιοτήτων, καινοτομία και συνεργασία.

Οι μετεχόντες θα αντιμετώπισουν πρακτικά προβλήματα σε όλα τα στάδια του SDLC – από τη συγκέντρωση απαιτήσεων και σχεδιασμό μέχρι τον προγραμματισμό, ελέγχο, διαθέσιμη χρήση και ανάκτηση – χρησιμοποιώντας έργαλα με ΤΕΝ όπως το ChatGPT, GitHub Copilot, και συστήματα ανάλυσης καταγραφών βασισμένα στη μηχανική μάθηση.

Σχεδιασμένο για σύγχρονες περιβάλλοντα ανάπτυξης, το εργαστήριο αυτό υποστηρίζει τη θέματα κατανόηση στην ΤΕΝ, την διαφθορά των ομάδων, και μια βαθιά αντίληψη για το πώς να ενισχύετε τους ρυθμοί παροχής λογισμικού με ΤΕΝ και δυναμικές μηχανικής μάθησης.