AI for Software Development Training in Αθήνα

GitHub Copilot είναι ένας κώδικας βοηθός υποστήριξης που δεσμεύει αυτομάτως τις εργασίες ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων DevOps λειτουργιών όπως η γρήγορη σύνθεση YAML εγκαταστάσεων, GitHub Δράσεις και αρχεία σαφήνισης.

Αυτό το διδασκαλικό ζωντανό μάθημα (διαδικτύου ή επιτόπου) προσβάνει σε επαγγελματίες είδησης και μέσου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για τον εκτελεστικό DevOps έλεγχο, βελτίωση της αυτομάτωσης και αύξηση της προducitivity.

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

• Χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για βοήθεια στη σκευή shell, διαμόρφωση και CI/CD προϊόντα.
• Εκμεταλλεύουν την ολοκλήρωση κώδικα AI σε YAML αρχεία και GitHub Δράσεις.
• Σπευδόντας τον δοκιμαστικό, εγκαταστατικό και αυτοματοποιητικό ρύθμιση.
• Αξιώνει το Copilot ευθυγράμμιστα με συνειδητή κατανόηση των περιορισμών AI και των καλύτερων πρακτικών.

Σχέση του Μαθήματος

• Επικοινωνία εξομοιωμένη διάλεξη και συζήτηση.
• Πολύ πρόγραμμα και πρακτικό πρόγραμμα επιθεώρησης.
• Χειρόνευρο πρόγραμμα σε ζωντάνο χώρο λειτουργίας.

Πλήρωση των Επιλογών Μαθήματος

• Για να παραιτηθεί μια εξειδικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τις ροές εργασίας της ομάδας, να βελτιώσουν τις συνεργατικές πρακτικές κωδικοποίησης και να διαχειριστούν αποτελεσματικά τη χρήση του Copilot σε περιβάλλοντα πολλών προγραμματιστών.

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

• Ρυθμίστε το GitHub Copilot για ομαδικά περιβάλλοντα.
• Χρησιμοποιήστε το Copilot για να βελτιώσετε τις συνεργατικές πρακτικές κωδικοποίησης.
• Βελτιστοποιήστε τις ροές εργασίας της ομάδας χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες του Copilot.
• Διαχειριστείτε την ενσωμάτωση του Copilot σε έργα πολλών προγραμματιστών.
• Διατηρήστε συνεπή ποιότητα κώδικα και πρότυπα σε όλες τις ομάδες.
• Αξιοποιήστε προηγμένες δυνατότητες Copilot για συγκεκριμένες ανάγκες της ομάδας.
• Συνδυάστε το Copilot με άλλα συνεργατικά εργαλεία για αποτελεσματικότητα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς, προγραμματιστές και επικεφαλής ομάδας μεσαίου επιπέδου QA που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το GitHub Copilot για πιο αποτελεσματικό εντοπισμό σφαλμάτων, βελτίωση ποιότητας κώδικα και βελτιωμένο κώδικα κριτική.

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

• Ρυθμίστε το GitHub Copilot για σκοπούς εντοπισμού σφαλμάτων και ελέγχου κώδικα.
• Χρησιμοποιήστε το Copilot για να εντοπίσετε και να επιλύσετε αποτελεσματικά σφάλματα.
• Βελτιώστε την ποιότητα του κώδικα με προτάσεις υποβοηθούμενες από AI.
• Βελτιώστε τις διαδικασίες αναθεώρησης κώδικα με τις δυνατότητες του Copilot.
• Συνεργαστείτε 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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές front-end μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες κωδικοποίησης, να βελτιώσουν τη σχεδίαση UI/UX και να βελτιώσουν το front-end τέλος ροών εργασιών.

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

• Ρύθμιση GitHub Copilot για έργα ανάπτυξης front-end.
• Αξιοποιήστε το Copilot για να δημιουργήσετε αποτελεσματικά τον κώδικα HTML, CSS και JavaScript.
• Βελτιώστε τις διαδικασίες σχεδίασης UI/UX χρησιμοποιώντας προτάσεις κώδικα που δημιουργούνται από AI.
• Βελτιώστε τις ροές εργασίας του front-end με πρακτικές στρατηγικές ενοποίησης Copilot.
• Αντιμετώπιση προβλημάτων και εντοπισμός σφαλμάτων κώδικα διεπαφής χρησιμοποιώντας τη βοήθεια Copilot.

Responsible AI in Software Development είναι ένας βάσεις όρος κατεύθυνση που απευθύνεται στις ηθικές, νομικές και διαχειριστικές αναλήψεις ευθυνών όταν χρησιμοποιούνται εργαλεία AI στη διαδικασία ανάπτυξης λογισμικού. Η κατεύθυνση υπογραμμίζει τη διαφάνεια, την εQUITABLE, τις ανηθικότητες που σχετίζονται με τις νομικές ιδιότητες και την ασφαλή εγκατάσταση AI-generated code.

Αυτή η διδασκαλία υπό άμεση οδηγία (διαδικτύου ή ενώπιον) στοχεύει σε εξειδικευμένους και μη εξειδικευμένους επαγγελματίες αρχικού επιπέδου που θέλουν να εγγυηθούν την ηθική, συμβατή και ευπρόσδεκτη χρήση AI στα λογισμικά τους προγράμματα.

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

• Αναγνωρίζουν και ελληψικά ηθικά και νομικά κίνδυνα που σχετίζονται με την ανάπτυξη που βασίζεται στο AI.
• Μεταλαβαίνουν το bias στο κώδικα που γενερίζεται από AI και πώς να εκτιμήσουν τη δίκαιη.
• Διαχειρίζονται άδειες χρήσης λογισμικού και attribution που σχετίζονται με το AI-generated content.
• Επιβάλλουν διαχειριστικές, πολιτικές και πλαίσια συμφωνηθέντων πράξεων για τη χρήση AI σε αναπτύκτιες ομάδες.

Σχήμα του κούρσου

• Εργαλεία και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές ικανότητες.
• Η εφαρμογή με χείρων σε ένα περιβάλλον live-lab.

Επιλογές προσαρμογής του κούρσου

• Για να απαιτήσετε μια διδασκαλία προσαρμογή για αυτόν τον κούρσο, επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου Python που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το GitHub Copilot για Python ειδικές εργασίες, εντοπισμό σφαλμάτων και υλοποίηση ροές εργασιών μηχανικής εκμάθησης.

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

• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το GitHub Copilot για ανάπτυξη Python.
• Αξιοποιήστε το Copilot για να γράψετε αποτελεσματικό κώδικα Python.
• Εντοπισμός σφαλμάτων Python εφαρμογών χρησιμοποιώντας προτάσεις που δημιουργούνται από AI.
• Αυτοματοποιήστε επαναλαμβανόμενες εργασίες κωδικοποίησης και βελτιώστε την αποτελεσματικότητα της ροής εργασίας.
• Χρησιμοποιήστε το Copilot για την υλοποίηση έργων μηχανικής μάθησης στο Python.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές που κυμαίνονται από αρχάριους έως ειδικούς που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για τη δημιουργία κώδικα με το Tabnine.

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

• Κατανοήστε τα βασικά της δημιουργίας κώδικα που τροφοδοτείται από AI.
• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Tabnine στο περιβάλλον ανάπτυξής τους.
• Χρησιμοποιήστε το Tabnine για αποτελεσματική συμπλήρωση κώδικα και διόρθωση σφαλμάτων.
• Δημιουργήστε και εκπαιδεύστε προσαρμοσμένα μοντέλα AI με το Tabnine για εξειδικευμένες εργασίες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να προσαρμόσουν το GitHub Copilot για ομαδικά έργα, να χρησιμοποιήσουν τις προηγμένες λειτουργίες του και να το ενσωματώσουν απρόσκοπτα σε αγωγούς CI/CD για ενισχυμένη συνεργασία και παραγωγικότητα.

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

• Προσαρμόστε το GitHub Copilot για συγκεκριμένες ανάγκες έργου και ροές εργασίας ομάδας.
• Αξιοποιήστε προηγμένες δυνατότητες του Copilot για πολύπλοκες εργασίες κωδικοποίησης.
• Ενσωματώστε το GitHub Copilot σε αγωγούς CI/CD και συνεργατικά περιβάλλοντα.
• Βελτιστοποιήστε τη συνεργασία της ομάδας χρησιμοποιώντας εργαλεία που υποστηρίζονται από AI.
• Διαχειριστείτε και αντιμετωπίστε αποτελεσματικά τις ρυθμίσεις και τα δικαιώματα του Copilot.

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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές προχωρημένου επιπέδου και επικεφαλής ομάδων που επιθυμούν να κατακτήσουν τις προηγμένες δυνατότητες του Tabnine.

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

• Εφαρμόστε το Tabnine σε σύνθετα έργα λογισμικού.
• Προσαρμόστε και εκπαιδεύστε τα μοντέλα AI της Tabnine για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.
• Ενσωματώστε το Tabnine σε ομαδικές ροές εργασίας και αγωγούς ανάπτυξης.
• Βελτιώστε την ποιότητα του κώδικα και επιταχύνετε τους κύκλους ανάπτυξης χρησιμοποιώντας τις πληροφορίες του Tabnine.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το GitHub Copilot για να χειριστεί προηγμένες περιπτώσεις χρήσης κωδικοποίησης, να βελτιώσει την παραγωγικότητα και να ενσωματώσει το Copilot στις ροές εργασιών ανάπτυξής τους.

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

• Βελτιστοποιήστε τη χρήση του GitHub Copilot για προηγμένες εργασίες κωδικοποίησης.
• Γράψτε πιο αποτελεσματικό, χωρίς σφάλματα και συντηρήσιμο κώδικα με τις προτάσεις Copilot.
• Ενσωματώστε το GitHub Copilot στα IDE και τις ροές εργασίας που προτιμούν.
• Χρησιμοποιήστε το Copilot για εντοπισμό σφαλμάτων και ανακατασκευή κώδικα.
• Κατανοήστε τους περιορισμούς και τα ηθικά ζητήματα της χρήσης εργαλείων κωδικοποίησης που υποστηρίζονται από AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και προγραμματιστές από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τον DeepSeek Coder για να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα και την παραγωγικότητα κωδικοποίησης.

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

• Κατανοήστε τις δυνατότητες και τους περιορισμούς του DeepSeek Coder.
• Δημιουργήστε αποσπάσματα κώδικα υψηλής ποιότητας χρησιμοποιώντας τη βοήθεια AI.
• Χρησιμοποιήστε τον DeepSeek Κωδικοποιητή για εντοπισμό σφαλμάτων και βελτιστοποίηση κώδικα.
• Αυτοματοποιήστε επαναλαμβανόμενες εργασίες προγραμματισμού χρησιμοποιώντας εργαλεία AI.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering εξερευνά πώς τα εργαλεία της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και τα μεγάλα πρότυπα γλώσσας (LLMs) μπορούν να βελτιώσουν την κάλυψη των δοκιμών, να επιταχύνουν τη δημιουργία των δοκιμών και να αξιοποιήσουν τις διαδικασίες εγγυήσεως ποιότητας.

Αυτό το εξ ορισμού μάθημα (διαπνέον ή επιβεβλημένο) στοχεύει σε ειδικευμένους επαγγελματίες QA που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να βελτιώσουν τις στρατηγικές δοκιμών με χρήση εργαλείων και πρακτικών που οδηγούνται από AI.

Μέχρι το τέλος αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργούν δοκίμια κεντρικών ενότητων, ανάπτυξης και UI χρησιμοποιώντας εργαλεία AI και πρότυπα.
• Χρησιμοποιούν LLMs για δοκιμές αξιολόγησης, ανάκτηση edge-cases και ανάλυση πίεσης.
• Κλαστροποιούν και δωδεκατεύουν τα αποτελέσματα και τις ανωμαλίες των δοκιμών με χρήση AI-assisted triage.
• Ενσωματώνουν AI-based testing σε CI/CD pipelines για να βελτιώσουν την αξιοπιστία των κυκλοφοριών.

Σχήμα μάθησης

• Περιγραφική ομιλία και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτική μάθηση.
• Πρωτότυπη εφαρμογή σε υποστηρίξεις live-lab.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

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

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν βοηθούς κωδικοποίησης AI στη ροή εργασιών ανάπτυξής τους.

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

• Κατανοήστε τον ρόλο και τις δυνατότητες των βοηθών κωδικοποίησης AI στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Χρησιμοποιήστε διάφορα εργαλεία βοηθού κωδικοποίησης AI για να αυτοματοποιήσετε τις εργασίες ρουτίνας κωδικοποίησης.
• Ενσωματώστε τους βοηθούς κωδικοποίησης AI στον κύκλο ζωής ανάπτυξης λογισμικού τους.
• Βελτιώστε την παραγωγικότητά τους και εστιάστε σε πιο σύνθετες και δημιουργικές εργασίες προγραμματισμού.
• Αντιμετωπίστε ηθικά ζητήματα και υπεύθυνη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη λογισμικού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου Python και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να ενισχύσουν την παραγωγικότητά τους με τη βοήθεια του Tabnine.

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

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε το Tabnine στο Python περιβάλλον ανάπτυξης.
• Χρησιμοποιήστε τις λειτουργίες αυτόματης συμπλήρωσης του Tabnine για να γράψετε τον κώδικα Python πιο αποτελεσματικά.
• Προσαρμόστε τη συμπεριφορά του Tabnine για να ταιριάζει με το στυλ κωδικοποίησης και τις ανάγκες του έργου.
• Κατανοήστε πώς λειτουργεί το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης του Tabnine ειδικά με τον κωδικό Python.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαρίου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις δυνατότητες του Copilot, να το ρυθμίσουν και να το χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά για να βελτιώσουν την εμπειρία κωδικοποίησης τους.

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

• Κατανοήστε τι είναι το GitHub Copilot και πώς λειτουργεί.
• Ρυθμίστε το GitHub Copilot με έναν υποστηριζόμενο επεξεργαστή κώδικα.
• Χρησιμοποιήστε το GitHub Copilot για ταχύτερη εγγραφή, αναμόρφωση και εντοπισμό σφαλμάτων κώδικα.
• Αξιοποιήστε το Copilot για να εξερευνήσετε τεχνικές και λύσεις κωδικοποίησης.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την ενσωμάτωση του GitHub Copilot στις καθημερινές ροές εργασίας.

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 εκπαιδεύση με διαμόρφωση καθηγητή σε Αθήνα (online ή απευθείας) προσβάλλει νέους εντὸς της βαθμίδας αρχήτων και μεσαίων προγραμματιστών που θέλουν να μάθουν πώς να εκμεταλλευτούν τις δυνατότητες του GitHub Copilot σε ένα περιβάλλον ανάπτυξης.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι μετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τις δυνατότητες και όφελα του GitHub Copilot.
• Ρυθμίσουν και ενσωματώσουν το Copilot σε ένα προγραμματικό διαδίκτυο.
• Καταλάβουν τις προηγμένες λειτουργίες του Copilot και να μάθουν τις καλές πρακτικές για την αποτελεσματική χρήση του Copilot.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαρίου που επιθυμούν να αυξήσουν την αποτελεσματικότητά τους κωδικοποίησης με τη βοήθεια του Tabnine.

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

• Εγκαταστήστε και ρυθμίστε το Tabnine στο IDE που προτιμάτε.
• Χρησιμοποιήστε τις λειτουργίες αυτόματης συμπλήρωσης του Tabnine για να επιταχύνετε την κωδικοποίηση.
• Προσαρμόστε τις ρυθμίσεις του Tabnine για βέλτιστη βοήθεια.
• Κατανοήστε πώς το AI του Tabnine μαθαίνει από τον κώδικά του για να παρέχει καλύτερες προτάσεις.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε συμμετέχοντες αρχαρίου που επιθυμούν να κατανοήσουν τους βοηθούς κωδικοποίησης τεχνητής νοημοσύνης, τις δυνατότητές τους, τον τρόπο με τον οποίο μπορούν να βελτιώσουν τη διαδικασία ανάπτυξης και τα ηθικά ζητήματα που αφορούν τη χρήση τους.

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

• Κατανοήστε τον σκοπό και τις δυνατότητες των βοηθών κωδικοποίησης AI.
• Προσδιορίστε διαφορετικά εργαλεία βοηθού κωδικοποίησης AI και τις δυνατότητές τους.
• Χρησιμοποιήστε βοηθούς κωδικοποίησης AI για βασικές εργασίες κωδικοποίησης.
• Αντιμετωπίστε τις βασικές ηθικές πτυχές και την υπεύθυνη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) είναι ένας πρακτικός κύκλος με απόδειξη όπως η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να ενισχύσει κάθε φάση της διαδικασίας ανάπτυξης λογισμικού. Από την αυτομάτου μεταφραστή των απαιτήσεων μέχρι τη γέννηση δοκιμών και την προσβλέψιμη επιδότηση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ολοκληρώσουν τα εργαλεία και τις τεχνικές AI σε όλο το διασύνδεσμο.

Αυτός ο παιδαγωγός-διευθυνόμενος, ζωντανός κύκλος μάθησης (διαδικτύου ή σε χώρο) είναι προσβλητικής αποτελεσματικότητας για τους ηγέτες λογισμικού που επιθυμούν να σύνδεσουν το SDLC με αφήνση AI και εργαλεία.

Ανά το τέλος του κύκλου, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν AI για τη μετάφραση εγχώριων πληροφοριών σε δομεμένες απαιτήσεις και ιστορίες χρηστών.
• Χρησιμοποιούν LLMs για τη βελτίωση της εγγράφης κώδικα, έλεγχου και αναδιάρθρωσης.
• Αυτοματοποιήσουν τη γέννηση περιπτώσεων δοκιμής και την ανάλυση κάλυψης χρησιμοποιώντας εργαλεία AI.
• Εφαρμόζουν μέτρα αποκατάστασης πιθανότητας και αποφάσεων στον CI/CD pipelines χρησιμοποιώντας AI.

Σχήμα του Κύκλου

• Δυναμική ομιλία και συζήτηση.
• Πολλά εργασίες και πρακτικές δραστηριότητες.
• Ζωντανή υλοποίηση σε ένα πειραματικό περιβάλλον.

Προοπτικές Προσαρμογής του Κύκλου

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτόν τον κύκλο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η ενσωματωμένη, ένα-ήμερη διάλεξη που ενδυνάμωνε τις ομάδες λογισμικού για την ένταξη καινοτόμων εργαλείων AI σε όλες τις φάσεις του Lifecycle Δοκιμής και Εγχώριας Παραγωγής (SDLC). Συγκροτημένη σε μια επικίνδυνη παιχνίδι με προσωπικό "επίπεδο", αυτή η εμπειρία συγχέαται την κατάρτιση τεχνικών δεξιοτήτων, ποικιλομορφίας και συνεργασίας.

Οι συμμετέχοντες θα αντιμετωπίζουν πρακτικά προβλήματα σε όλες τις φάσεις του SDLC - από τη συγκέντρωση και τη σχεδίαση μέχρι την προγραμματισμό, δοκιμή, εγκατάσταση και έλεγχο - χρησιμοποιώντας AI-empowered συστήματα όπως ChatGPT, GitHub Copilot και ML-based ανάλυση πινάκων.

Προγραμμένη για σύγχρονες δομές ανάπτυξης, αυτή η διάλεξη παρουσιάζει AI κατοχή, συνεργασία της ομάδας και μια βαθύς κατανόηση για τον τρόπο που εκσυμφώνιζε τους pipeline στη διάδοση λογισμικού με AI και ικανότητες μηχανικής μάθησης.