Εκπαίδευση AI for Software Development στην Λευκωσία

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 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.

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.

Αυτή η εργασία με διδάσκοντα (online ή σωματική παρουσία) στη Λευκωσία προορίζεται για επαγγελματίες λογισμικού μέσου επιπέδου που θέλουν να χρησιμοποιήσουν την AI και την μηχανική μάθηση για τη βελτίωση της αποδοτικότητας και της επινέβασης στην ανάπτυξη λογισμικού.

Τελος της εργασίας, οι μετόχοι θα είναι σε θέση να:

• Συνειδητοποιήσουν το ρόλο της AI και της μηχανικής μάθησης στην αυτοματοποίηση εργασιών ανάπτυξης λογισμικού.
• Εφαρμόσουν εργαλεία AI για να παραγάγουν κώδικα, δοκιμές και έγγραφα.
• Προσαρμόσουν τεχνικές AI για βελτίωση του κώδικα, εγγυημένης ποιότητας και διάσωση.
• Ενσωματώσουν AI στην DevOps και τα pipeline CI/CD για βελτιωμένες στρατηγικές εγκατάστασης.
• Αντιμετωπίζουν ενδεικτικές εκτίμησες και πρόβλημα στη AI-augmented ανάπτυξη λογισμικού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Λευκωσία (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 Λευκωσία (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 Λευκωσία (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.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (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 Λευκωσία (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.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (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 Λευκωσία (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 Λευκωσία (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 Λευκωσία (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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Λευκωσία (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 Λευκωσία (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 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 εκπαιδεύση με διαμόρφωση καθηγητή σε Λευκωσία (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 Λευκωσία (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 ενοχλητική, μια-ημεραία δουλειά εξαιρετικά αποδίδει στις ομάδες λογισμικού για την ενσωμάτωση πρόσφατων ερευνών AI μέσω όλου του Ακύρωση τη Διαδικασίας Πολιτικής Σχεδιασμού (SDLC). Η δουλειά είναι δομημένη ως ερευνητικό παιχνίδι με προθεσμίες «βαθμώσεων», αυτή η εμπειρία συνδέει τεχνικές δεξιότητες, καινοτομία και συνεργασία.

Οι συμμετέχοντες θα αντιμετωπίζουν πρακτικά προβλήματα σε όλη τη διάρκεια του SDLC — από το συλλέξιμο απαιτήσεων και το σχεδιασμό μέχρι το κώδικα, τη δοκιμή, την εγκατάσταση και την παρακολούθηση — χρησιμοποιώντας AI-δυναμικά δουλειές όπως ChatGPT, GitHub Copilot και συστήματα ανάλυσης των γραμμών βασικά στο ML.

Κατευθυνόμενη προς μετρικές ανάπτυξης οριζόντων, αυτή η δουλειά ενθαρρύνει την καινοτομία AI, τη συνεργασία των ομάδων και μια βαθύτερη κατανόηση για πώς να αξιοποιήσουμε δημιουργικές AI και την εξουσία μάχης όριων (ML) στις πινέλες έκδοσης λογισμικού.