Εκπαίδευση AI for Software Development στην Αθήνα

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.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι μια σειρά τεχνολογιών που μιμούνται την ανθρώπινη νοημοσύνη σε μηχανές και εφαρμογές, επιτρέποντας τη δημιουργία ευφυών και πιο προσαρμοστικών λογισμικών.

Αυτή η καθοδηγούμενη από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές που επιθυμούν να δημιουργήσουν εφαρμογές ισχυρά τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας πρακτικά εργαλεία και πλατφόρμες.

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

• Κατανοήσουν τα βασικά προσωπικά και τα ευφυή μηχανές.
• Αναπτύξουν χαρακτηριστικά AI χρησιμοποιώντας το Python και δημοφιλείς βιβλιοθήκες.
• Εφαρμένες ασκήσεις AI σε πραγματικά εργασίες ανάπτυξης λογισμικού.
• Αξιολογήσουν μοντέλα και να διαθέτουν ευφυείς υπηρεσίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός υπολογιστικός και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή.
• Εφαρμογή χειρόντανη σε μια ζωντανή εργαστήριο περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

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.

O Huawei Ascend είναι μια οικογένεια προεπεξεργαστών για την ΤΕΝ (Τεχνητή Νοημοσύνη) που σχεδιάστηκε για αυξημένη απόδοση στη συμπερασματική εκτίμηση και την καλλιέργεια.

Αυτή η οδηγία που διεξάγεται από εκπαιδευτικό (online ή on-site) απευθύνεται σε ενδιάμεσο επίπεδο μηχανικούς ΤΕΝ και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να αναπτύξουν και να βελτιώσουν τα μοντέλα νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας τη πλατφόρμα Huawei Ascend και το εργαλειοθήκη CANN.

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

• Καθιέρωση και ρύθμιση του περιβάλλοντος ανάπτυξης CANN.
• Ανάπτυξη εφαρμογών ΤΕΝ χρησιμοποιώντας τους προσδιορισμούς MindSpore και CloudMatrix.
• Βελτίωση της απόδοσης στα Ascend NPUs χρησιμοποιώντας περιστασιακά ελέγχοντα και μηχανήματα.
• Κατασκευή των μοντέλων σε περιβάλλον edge ή cloud.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πρακτική χρήση της πλατφόρμας Huawei Ascend και του εργαλειοθήκη CANN σε δειγματικές εφαρμογές.
• Οδηγούμενα ασκήματα με τόνεμα στην κατασκευή, εκπαίδευση και κατασκευή μοντέλων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα βάσει της υποδομής σας ή των συνόλων δεδομένων, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το αξιοποιήσετε.

Αυτό το επικουρικό, ζωντανό κεφάλαιο σε Αθήνα (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 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 εκπαίδευση με διάθεση καθηγητή (online ή παρόν) απευθύνεται σε QA engineers, developers και team leads του ενδυμασμένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για αποδοτικότερο debugging, βελτίωση της ποιότητας κώδικα και ευέλικτη code review.

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

• Καθιερώσουν το GitHub Copilot για debugging και code review.
• Χρησιμοποιήσουν το Copilot για να αναγνωρίζουν και λύνουν bugs με αποδοτικότητα.
• Βελτιώσουν την ποιότητα του κώδικα με AI-assisted προτάσεις.
• Απλοποιήσουν τις διαδικασίες code review χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες του Copilot.
• Συνεργάζονται αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας το Copilot σε επιβάθρων.

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 προσωπική εκπαίδευση (online ή εν τοπω) απευθύνεται σε διαμορφωτές front-end μεγάλης κλίμακας που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για την αυτομάτωση επαναληπτικών καθηκόντων προγραμματισμού, βελτίωση του σχεδιασμού UI/UX και οργάνωση των εργασιών front-end.

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

• Προσαρμόσουν το GitHub Copilot για προjets ανάπτυξης front-end.
• Εκμεταλλεύονται το Copilot για να δημιουργούν HTML, CSS και JavaScript κώδικα αποδοτικά.
• Βελτίωση των διαδικασιών σχεδιασμού UI/UX χρησιμοποιώντας προτάσεις κώδικα με ΤΝ.
• Βελτίωση των εργασιών front-end με πρακτικές στρατηγικές ολοκλήρωσης Copilot.
• Διαπίστωση και επισκευή του front-end κώδικα χρησιμοποιώντας 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 εκπαίδευση «Τεχνητή Νοημοσύνη για την Απαιτούμενη Καθοδήγηση και τη Γέννηση Ιστοριών Χρήστη» είναι μια πρακτική διδασκαλία που εστιάζει στη χρήση της γεννητικής τεχνητής νοημοσύνης (AI) για τη μετατροπή των πληροφοριών που παρέχουν οι συμβαίνοντες ενδιαφέροντος (stakeholders) σε δομημένες απαιτήσεις, επικεφαλίδες, ιστορίες χρήστη και κριτήρια αποδοχής που προσαρμόζονται σε Agile workflows.

Αυτή η διδασκαλία, υπό την καθοδήγηση ενος εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε προϊόν και διαχειριστές προ젝τών με βάση γνώσεις, που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία όπως το ChatGPT ή Claude για να βελτιώσουν την καθαρότητα, ταχύτητα και παρακολούθηση στη συλλογή και την αξιολόγηση απαιτήσεων.

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

• Χρησιμοποιούν AI prompts για τη συλλογή και αξιολόγηση επιχειρηματικών απαιτήσεων.
• Μετατρέπουν παρακέλευσεις για χαρακτηριστικά σε καλοδομημένες ιστορίες χρήστη και επικεφαλίδες.
• Γεννούν κριτήρια αποδοχής, περιπτώσεις άκρων σημείων και ορισμούς εκτέλεσης με τη βοήθεια AI.
• Συνεργάζονται με τις ομάδες ανάπτυξης χρησιμοποιώντας AI-δομημένη δокументация.

Μορφή του Κουρσού

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολύ ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονίκη σε ένα περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής Κουρσού

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτό το κουρσ, επικοινωνήστε μαζί μας.

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 Αθήνα (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 εκπαιδευτική, ζωντανή προπόνηση σε Αθήνα (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.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη Ευρετικής για την Πρώτη Σελίδα (Front-End) Διαμόρφωση εξερευνά πώς μπορούν οι μεγάλοι μοντέλα γλώσσας και τα εργαλεία με τεχνητή νοημοσύνη να επιταχύνουν την πρώτη σελίδα (front-end) διαμόρφωση μέσω της γενικής παραγωγής κώδικα, του πρωτοτυπικού ρεύματος και της βελτίωσης της διαφάνειας.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες πρώτης σελίδας (front-end) με βάσικο ως και διαμεσοβάθμιο επίπεδο, οι οποίοι θέλουν να χρησιμοποιήσουν την γεννήτρια τεχνητή νοημοσύνη (AI) για να κατασκευάζουν και επεξεργάζονται χρηστικές διεργασίες πιο γρήγορα και δημιουργικά.

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

• Να χρησιμοποιούν εργαλεία AI για την παραγωγή HTML, CSS και JavaScript από φυσικές οδηγίες.
• Να δημιουργούν και να βελτιοποιούν UI συστάθμια και ρεύματα με τη βοήθεια γεννήτριων μοντέλων.
• Να δημιουργούν πρωτότυπα αντίδρασης σε web designs γρήγορα χωρίς να γράφουν κώδικα απ' την αρχή.
• Να βελτιοποιούν τον πρώτη σελίδα (front-end) κώδικα χρησιμοποιώντας τις προτάσεις και αυτοματοποιημένους ρεύματες AI.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονομήτως σε ζωντανό περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εξηγητική διάλεξη στο Αθήνα (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.

Η παραγωγή τεστ και η ποιότητα μεγέθυνσης με τεχνητή νοημοσύνη εξετάζει ως αντικείμενα τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και τους μεγάλους γλωσσικούς μοντέλους (LLMs) που μπορούν να βελτιώσουν την κάλυψη τεστ, να ταχυνύνουν τη δημιουργία τεστ και να ενισχύσουν τα προέγραμμα ποιότητας.

Αυτή η διδασκαλία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (online ή on-site), απευθύνεται σε QA επαγγελματίες με διάφορη εμπειρία που θέλουν να αυτοματοποιήσουν και να βελτιώσουν τις στρατηγικές δοκιμαστικής χρησιμοποιώντας εργαλεία και πρακτικές βασισμένες στην τεχνητή νοημοσύνη.

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

• Δημιουργήσουν ενότητες, ολοκληρωμένες και δοκιμασίες UI χρησιμοποιώντας εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και προεξέτασε.
• Να χρησιμοποιήσουν LLMs για εξερευνητική δοκιμασία, ανάκτηση συσχετισμών και πλήρωση ολοκληρωμένων αναλύσεων.
• Να ομαδοποιούν και να προτεραιοτοποιούν σφάλματα δοκιμασίας και ανωμαλίες χρησιμοποιώντας εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης.
• Να ενσωματώσουν δοκιμαστικά βασισμένα σε τεχνητή νοημοσύνη σε διαδίκτυα CI/CD προκειμένου να βελτιώσουν την εμπιστοσύνη κατά τη δημοσίευση.

Μορφή Κωδίκου

• Διαδραστικός διάλεκτος και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή.
• Εφαρμογή χειρονομητικά σε εργαστήρια εν δυνάμει.

Επιλογές Προσαρμογής Κωδίκου

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

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 διδασκαλία με ενδιάμεσο επίπεδο, ζωντανή και υπό την καθοδήγηση ενός καθηγητή (Αθήνα, online ή onsite), απευθύνεται σε ενδιαφερόμενους με ενδιάμεσο επίπεδο που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να αντιμετωπίζουν προχωρημένες χρησιμοποιήσεις κώδικα, να βελτιώνουν την απόδοση και να ολοκληρώνουν την ενσωμάτωση του Copilot στους ρυθμούς εργασίας τους.

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

• Να βελτιώσουν τη χρήση του GitHub Copilot για προχωρημένες εργασίες κώδικα.
• Να γράφουν πιο αποτελεσματικό, ανακολουθίες-αποτυχίες και διαχείριση-κώδικα με τις προτάσεις του Copilot.
• Να ενσωματώσουν το GitHub Copilot στις αγαπημένες τους IDEs και ρυθμούς εργασίας.
• Να χρησιμοποιήσουν το Copilot για το debugging και τη μεταμόρφωση του κώδικα.
• Να καταλάβουν τις περιορισμούς και τις εθικές συνέπειες της χρήσης εργαλείων γραφής κώδικα με υποστήριξη του τεχνητού νοημοσυνής.

Αυτή η καθοδήγηση υπό διάχυτη οδηγία, ζωντανή εκπαίδευση σε Αθήνα (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 με διεξαγωγή διδάκτορα (online ή on-site) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές που επιθυμούν να κατανοήσουν τις δυνατότητες του GitHub Copilot, να τον ορίσουν και να τον χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά για να βελτιώσουν την εμπειρία προγραμματισμού τους.

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

• Κατανοήσουν τι είναι το GitHub Copilot και πώς λειτουργεί.
• Ορίσουν το GitHub Copilot με υποστηριζόμενο επεξεργαστή κώδικα.
• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να γράφουν, προσαρμόζουν και αποκλείουν σφάλματα στον κώδικα γρηγορότερα.
• Εξερευνήσουν τεχνικές προγραμματισμού και λύσεις χρησιμοποιώντας το Copilot.
• Εφαρμόσουν καλές πρακτικές για την ενσωμάτωση του GitHub Copilot στις καθημερινές ρουτίνες.

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 Αθήνα (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.

Ο AI-Οδηγούμενος Κύκλος Ζωής Ανάπτυξης Λογισμικού (SDLC) είναι μαθηματικό πρακτικό που εξερευνά πώς την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ενισχύσει κάθε φάση της διαδικασίας ανάπτυξης λογισμικού. Από την αυτόματη ανάλυση απαιτήσεων μέχρι τη γενίκευση ευσταθών δοκιμών και τη βελτιστοποίηση του παράδοση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ενσωματώσουν AI εργαλεία και τεχνικές σε όλη τη διάρκεια του κύκλου.

Αυτή η μάθηση, που είναι κατευθυνόμενη από καθηγητές (online ή on-site), απευθύνεται σε μεσοβάθμια επίπεδα διαχειριστές λογισμικού που επιθυμούν να κατανεώσουν τον SDLC με AI-βοηθούμενα ρούχα δουλειάς και εργαλεία.

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

• Να χρησιμοποιήσουν την AI για τη μετατροπή των επιχειρηματικών πληροφοριών σε δομημένες απαιτήσεις και user stories.
• Να χρησιμοποιήσουν τα LLMs για τη βελτίωση της εγγράφης κώδικα, την αξιολόγηση και την μεταμόρφωση.
• Να αυτοματοποιήσουν τη γενίκευση δοκιμών και την ανάλυση κάλυψης χρησιμοποιώντας εργαλεία AI.
• Να εφαρμόσουν αποφάσεις παρακολούθησης και παράδοσης βασισμένες στην AI σε CI/CD pipelines.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πολλές δραστηριότητες και εξάσκηση.
• Εφαρμογή των χειριστών σε ζωντανό περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

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 Αθήνα (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 Αθήνα (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.