Διαδίκτυος AI for Software Development Καλλιέργεια στην Ελλάδα

Το GitHub Copilot είναι ένα εργαλείο ολοκλήρωσης κώδικα με υποστήριξη AI που βοηθά στην επιτάχυνση της ανάπτυξης ενώ βελτιώνει την ποιότητα και την παραγωγικότητα. Σε συνδυασμό με εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης σε έργα, υποδομές και λογισμικό, οι διευθυντές μπορούν να αξιοποιήσουν την AI για να βελτιστοποιήσουν την κατανομή πόρων, να απλοποιήσουν τις ροές εργασίας και να ενισχύσουν τη λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή διά ζώσης), απευθύνεται σε προχωρημένους διευθυντές που επιθυμούν να εμβαθύνουν τις γνώσεις τους στο GitHub Copilot, ενώ παράλληλα εξερευνούν πρακτικές εφαρμογές AI σε εταιρικά περιβάλλοντα, με παραδείγματα σχετικά με μεγάλης κλίμακας έργα και βιομηχανίες όπως το πετρέλαιο και το φυσικό αέριο.

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

• Εφαρμόζουν προηγμένες λειτουργίες του Copilot σε μεγάλης κλίμακας εταιρικά έργα.
• Ενσωματώνουν το Copilot σε διεπιστημονικές ροές εργασίας για μέγιστη αποδοτικότητα.
• Αξιοποιούν εργαλεία AI για τη βελτιστοποίηση της διαχείρισης έργων, των υποδομών και της απόκτησης λογισμικού.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές βασισμένες στην AI για τη βελτίωση του σχεδιασμού, της εκτίμησης και της βελτιστοποίησης του χρόνου.
• Αναγνωρίζουν πρακτικές εφαρμογές AI σε σενάρια συγκεκριμένων βιομηχανιών, όπως το πετρέλαιο και το φυσικό αέριο.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις και μελέτες περιπτώσεων.
• Ζωντανές επιδείξεις σε εργαστηριακό περιβάλλον εργαλείων AI και ροών εργασίας Copilot.

Δυνατότητες Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι ένα σύνολο τεχνολογιών που προσομοιώνουν την ανθρώπινη νοημοσύνη σε μηχανές και εφαρμογές, επιτρέποντας πιο έξυπνο και προσαρμοστικό λογισμικό.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν εφαρμογές βασισμένες στην ΤΝ χρησιμοποιώντας εργαλεία και πλατφόρμες του πραγματικού κόσμου.

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

• Να κατανοούν βασικές έννοιες της ΤΝ και της μηχανικής μάθησης.
• Να αναπτύσσουν χαρακτηριστικά ΤΝ χρησιμοποιώντας Python και δημοφιλείς βιβλιοθήκες.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές ΤΝ σε πραγματικά έργα ανάπτυξης λογισμικού.
• Να αξιολογούν μοντέλα και να αναπτύσσουν ευφυείς υπηρεσίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το GitHub Copilot είναι ένας βοηθός κωδικοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη που συμβάλλει στην αυτοματοποίηση εργασιών ανάπτυξης, συμπεριλαμβανομένων λειτουργιών DevOps όπως η σύνταξη YAML configurations, GitHub Actions και deployment scripts.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο), απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχαρίου έως και ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για την απλοποίηση εργασιών DevOps, τη βελτίωση της αυτοματοποίησης και την ενίσχυση της παραγωγικότητας.

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

• Να χρησιμοποιούν το GitHub Copilot για την υποβοήθηση shell scripting, configuration και ροών εργασίας CI/CD.
• Να αξιοποιούν την ολοκλήρωση κώδικα με AI σε αρχεία YAML και GitHub Actions.
• Να επιταχύνουν τις διαδικασίες δοκιμών, ανάπτυξης (deployment) και αυτοματοποίησης.
• Να εφαρμόζουν το Copilot υπεύθυνα, κατανοώντας τους περιορισμούς της τεχνητής νοημοσύνης και τις βέλτιστες πρακτικές.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Huawei Ascend είναι μια οικογένεια επεξεργαστών τεχνητής νοημοσύνης, σχεδιασμένη για εκτέλεση υψηλών επιδόσεων σε εργασίες συμπερασμού και εκπαίδευσης.

Αυτό το ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα με εκπαιδευτή (online ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, που επιθυμούν να αναπτύξουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα Ascend της Huawei και την εργαλειοθήκη CANN.

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

• Ρύθμιση και διαμόρφωση του περιβάλλοντος ανάπτυξης CANN.
• Ανάπτυξη εφαρμογών τεχνητής νοημοσύνης με χρήση των ροών εργασίας MindSpore και CloudMatrix.
• Βελτιστοποίηση απόδοσης σε NPU Ascend με χρήση προσαρμοσμένων τελεστών και τεχνικής πλακιδίων (tiling).
• Ανάπτυξη μοντέλων σε περιβάλλοντα αιχμής (edge) ή cloud.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση με χρήση των Huawei Ascend και CANN toolkit σε παραδείγματα εφαρμογών.
• Καθοδηγούμενες ασκήσεις που εστιάζουν στη δημιουργία, εκπαίδευση και ανάπτυξη μοντέλων.

Επιλογές Προσαρμογής του Σεμιναρίου

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το σεμινάριο βάσει της υποδομής ή των συνόλων δεδομένων σας, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) στο Ελλάδα απευθύνεται σε επαγγελματίες λογισμικού μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν την ΤΝ και τη μηχανική μάθηση για να βελτιώσουν την αποδοτικότητα και την καινοτομία στην ανάπτυξη λογισμικού.

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

• Κατανοούν τον ρόλο της ΤΝ και της μηχανικής μάθησης στην αυτοματοποίηση εργασιών ανάπτυξης λογισμικού.
• Εφαρμόζουν εργαλεία ΤΝ για την παραγωγή κώδικα, δοκιμών και τεκμηρίωσης.
• Χρησιμοποιούν τεχνικές ΤΝ για βελτιστοποίηση κώδικα, διασφάλιση ποιότητας και αποσφαλμάτωση.
• Ενσωματώνουν την ΤΝ στις ροές DevOps και CI/CD για βελτιωμένες στρατηγικές ανάπτυξης.
• Αντιμετωπίζουν ηθικούς προβληματισμούς και προκλήσεις στη μηχανική λογισμικού ενισχυμένη με ΤΝ.

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

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

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

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς QA, προγραμματιστές και επικεφαλής ομάδων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το GitHub Copilot για πιο αποδοτική αποσφαλμάτωση, βελτίωση της ποιότητας του κώδικα και απλοποιημένη αναθεώρηση κώδικα.

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

• Ρυθμίσουν το GitHub Copilot για σκοπούς αποσφαλμάτωσης και αναθεώρησης κώδικα.
• Χρησιμοποιήσουν το Copilot για τον εντοπισμό και την επίλυση σφαλμάτων αποτελεσματικά.
• Βελτιώσουν την ποιότητα του κώδικα με προτάσεις υποβοηθούμενες από AI.
• Απλοποιήσουν τις διαδικασίες αναθεώρησης κώδικα με τις δυνατότητες του Copilot.
• Συνεργαστούν αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας το Copilot σε ομαδικά περιβάλλοντα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

Μορφή του Μαθήματος

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

Το Prompt Engineering για Ανάπτυξη Λογισμικού είναι ένα πρακτικό μάθημα που έχει σχεδιαστεί για να διδάξει στους προγραμματιστές πώς να δημιουργούν αποτελεσματικές προτροπές που βελτιστοποιούν τη χρησιμότητα, την ακρίβεια και την ασφάλεια των παραγόμενων από Τεχνητή Νοημοσύνη αποτελεσμάτων στο πλαίσιο εργασιών ανάπτυξης λογισμικού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν τεχνικές prompt engineering στη χρήση βοηθών κώδικα ΤΝ, αναλυτών κώδικα και εργαλείων έξυπνου αυτοματισμού.

• Δημιουργία ακριβών προτροπών για εργασίες παραγωγής κώδικα, επισκόπησης και βελτιστοποίησης.
• Χρήση αλυσίδας και βελτίωσης προτροπών για βελτίωση των απαντήσεων ΤΝ σε επαναληπτικές ροές εργασιών.
• Δημιουργία δομημένων αποτελεσμάτων όπως περιπτώσεις δοκιμών, ερωτήματα SQL και τεκμηρίωση από ελάχιστες εισόδους.
• Μείωση των παραισθήσεων και βελτίωση του ελέγχου της συμπεριφοράς των LLM σε τεχνικά περιβάλλοντα.

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση, με εισηγητή και ζωντανή παρακολούθηση σε Ελλάδα (online ή επιτόπια), απευθύνεται σε προγραμματιστές front-end μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot για να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες κωδικοποίησης, να βελτιώσουν τον σχεδιασμό UI/UX και να εκσυγχρονίσουν τις ροές εργασίας front-end.

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

• Να εγκαταστήσουν το GitHub Copilot για έργα ανάπτυξης front-end.
• Να αξιοποιήσουν το Copilot για την αποτελεσματική δημιουργία κώδικα HTML, CSS και JavaScript.
• Να βελτιώσουν τις διαδικασίες σχεδιασμού UI/UX χρησιμοποιώντας προτάσεις κώδικα που παράγονται από τεχνητή νοημοσύνη.
• Να ενισχύσουν τις ροές εργασίας front-end με πρακτικές στρατηγικές ενσωμάτωσης του Copilot.
• Να αντιμετωπίζουν και να διορθώνουν σφάλματα κώδικα front-end με τη βοήθεια του Copilot.

Η Υπεύθυνη ΤΝ στην Ανάπτυξη Λογισμικού είναι ένα θεμελιώδες μάθημα που εξετάζει τις ηθικές, νομικές και διοικητικές παραμέτρους κατά τη χρήση εργαλείων ΤΝ στη διαδικασία ανάπτυξης λογισμικού. Το μάθημα εστιάζει στη διαφάνεια, τη δικαιοσύνη, τα ζητήματα πνευματικής ιδιοκτησίας και την ασφαλή αξιοποίηση κώδικα παραγόμενου από ΤΝ.

Πρόκειται για μία ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) που απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου, τόσο τεχνικούς όσο και μη τεχνικούς, οι οποίοι επιθυμούν να διασφαλίσουν ηθική, συμμορφωμένη και με επίγνωση κινδύνου χρήση της ΤΝ στα έργα λογισμικού τους.

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

• Nα αναγνωρίζουν και να μετριάζουν τους ηθικούς και νομικούς κινδύνους που σχετίζονται με την υποβοηθούμενη από ΤΝ ανάπτυξη.
• Nα κατανοούν την προκατάληψη στον παραγόμενο από ΤΝ κώδικα και πώς να αξιολογούν τη δικαιοσύνη.
• Nα διαχειρίζονται άδειες λογισμικού και απόδοση πνευματικών δικαιωμάτων που αφορούν περιεχόμενο παραγόμενο από ΤΝ.
• Nα θεσπίζουν πλαίσια διακυβέρνησης, πολιτικής και συμμόρφωσης για τη χρήση ΤΝ σε ομάδες ανάπτυξης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας.

AI for Software Requirements and User Story Generation είναι ένα πρακτικό μάθημα επικεντρωμένο στη χρήση γενετικής τεχνητής νοημοσύνης για τη μετατροπή των εισροών των ενδιαφερομένων σε δομημένες απαιτήσεις, Epics, ιστορίες χρήστη και κριτήρια αποδοχής κατάλληλα για ροές εργασιών ανάπτυξης Agile.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες προϊόντων και έργων αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία όπως το ChatGPT ή το Claude για να βελτιώσουν τη σαφήνεια, την ταχύτητα και την ιχνηλασιμότητα στη συλλογή και βελτίωση απαιτήσεων.

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

• Χρησιμοποιούν προτροπές AI για να συλλέγουν και να βελτιώνουν επιχειρησιακές απαιτήσεις.
• Μετατρέπουν αιτήματα λειτουργιών σε καλά δομημένες ιστορίες χρήστη και Epics.
• Παράγουν κριτήρια αποδοχής, ακραίες περιπτώσεις και ορισμούς του done με υποβοήθηση AI.
• Συνεργάζονται με ομάδες ανάπτυξης χρησιμοποιώντας τεκμηρίωση δομημένη από AI.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να προγραμματίσετε.

Το Cursor είναι ένα περιβάλλον ανάπτυξης με υποστήριξη AI που βελτιώνει την παραγωγικότητα και την αξιοπιστία σε ροές εργασίας δεδομένων και μηχανικής μάθησης μέσω έξυπνης παραγωγής κώδικα, προτάσεων με επίγνωση του πλαισίου και απλοποιημένης τεκμηρίωσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων και ML μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν το Cursor στις καθημερινές τους ροές εργασίας για ταχύτερη πρωτοτυποποίηση, ανάπτυξη κλιμακούμενων αγωγών και βελτιωμένες λειτουργίες μοντέλων.

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

• Χρησιμοποιούν το Cursor για να επιταχύνουν την ανάπτυξη notebook και την εξερεύνηση κώδικα.
• Παράγουν, ανασχεδιάζουν και τεκμηριώνουν αγωγούς ETL και μηχανικής χαρακτηριστικών.
• Αξιοποιούν κώδικα με βοήθεια AI για εκπαίδευση, ρύθμιση και αξιολόγηση μοντέλων.
• Βελτιώνουν την αναπαραγωγιμότητα, τη συνεργασία και την επιχειρησιακή συνέπεια σε ροές εργασίας ML.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλέξεις και επιδείξεις.
• Πρακτικές, πρακτικές ασκήσεις σε περιβάλλοντα ζωντανού κώδικα.
• Μελέτες περιπτώσεων που ενσωματώνουν το Cursor με αγωγούς ML και εργαλεία λειτουργιών μοντέλων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Αυτή η εκπαίδευση μπορεί να προσαρμοστεί σε συγκεκριμένα πλαίσια όπως TensorFlow, PyTorch ή scikit-learn, ή σε οργανωσιακές πλατφόρμες MLOps.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) στο Ελλάδα, απευθύνεται σε προγραμματιστές Python αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το GitHub Copilot για εργασίες ειδικές για Python, αποσφαλμάτωση και υλοποίηση ροών εργασίας μηχανικής μάθησης.

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

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το GitHub Copilot για ανάπτυξη Python.
• Να αξιοποιήσουν το Copilot για τη σύνταξη αποδοτικού κώδικα Python.
• Να αποσφαλματώσουν εφαρμογές Python χρησιμοποιώντας προτάσεις που παράγονται από ΤΝ.
• Να αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες εργασίες προγραμματισμού και να βελτιώσουν την αποδοτικότητα της ροής εργασίας.
• Να χρησιμοποιήσουν το Copilot για την υλοποίηση έργων μηχανικής μάθησης σε Python.

Το Graphite είναι μια πλατφόρμα παραγωγικότητας προγραμματιστών και αναθεώρησης κώδικα που βελτιστοποιεί τις ροές εργασίας των pull requests, βελτιώνει τη συνεργασία της ομάδας και ενσωματώνεται με εργαλεία όπως το GitHub και βοηθούς αναθεώρησης κώδικα που βασίζονται σε AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε ομάδες μηχανικών λογισμικού μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εκσυγχρονίσουν τις ροές εργασίας ανάπτυξης, να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα της αναθεώρησης και να εφαρμόσουν το Graphite αποτελεσματικά εντός των εταιρικών ροών DevOps.

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

• Να αναπτύξουν και να διαμορφώσουν το Graphite για περιβάλλοντα ανάπτυξης επιχειρηματικής κλίμακας.
• Να αυτοματοποιήσουν τη διαχείριση pull requests και να βελτιώσουν τον ρυθμό αναθεώρησης κώδικα.
• Να ενσωματώσουν το Graphite με το GitHub, συστήματα CI/CD και βοηθούς AI όπως τα OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen και Mistral Small.
• Να μετρήσουν την παραγωγικότητα των προγραμματιστών χρησιμοποιώντας αναλυτικά στοιχεία και πίνακες ελέγχου του Graphite.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το Cursor είναι ένα προηγμένο περιβάλλον ανάπτυξης με τεχνητή νοημοσύνη που επιτρέπει στους μηχανικούς να επεκτείνουν, να ρυθμίζουν λεπτομερώς και να προσαρμόζουν τη νοημοσύνη κωδικοποίησής του για εξειδικευμένες περιπτώσεις χρήσης και επιχειρηματικές ροές εργασίας.

Αυτή η εκπαίδευση με διδασκαλία από εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να σχεδιάσουν προσαρμοσμένα συστήματα προτροπών, να ρυθμίσουν λεπτομερώς τη συμπεριφορά μοντέλων και να κατασκευάσουν προσαρμοσμένες επεκτάσεις για εσωτερική αυτοματοποίηση ανάπτυξης.

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

• Σχεδιάζουν και δοκιμάζουν προηγμένα πρότυπα προτροπών για ακριβή συμπεριφορά τεχνητής νοημοσύνης.
• Συνδέουν το Cursor με εσωτερικά API και βάσεις γνώσεων για παραγωγή κώδικα με επίγνωση του πλαισίου.
• Αναπτύσσουν λεπτομερώς ρυθμισμένα ή προσαρμοσμένα στον τομέα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για εξειδικευμένες εργασίες.
• Κατασκευάζουν και αναπτύσσουν προσαρμοσμένα εργαλεία ή προσαρμογείς που επεκτείνουν ασφαλώς τη λειτουργικότητα του Cursor.

Μορφή του Μαθήματος

• Τεχνικές παρουσιάσεις και καθοδηγούμενες επιδείξεις.
• Εργαστήρια πρακτικής ανάπτυξης και βελτιστοποίησης προτροπών.
• Πρακτικά έργα που ενσωματώνουν το Cursor με συστήματα επιχειρηματικού επιπέδου του πραγματικού κόσμου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Αυτό το μάθημα μπορεί να προσαρμοστεί ώστε να ευθυγραμμίζεται με συγκεκριμένες εσωτερικές αρχιτεκτονικές, πλαίσια τεχνητής νοημοσύνης ή απαιτήσεις συμμόρφωσης ασφαλείας.

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

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

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

Η Παραγωγική Τεχνητή Νοημοσύνη για την Ανάπτυξη Front-End διερευνά τον τρόπο με τον οποίο τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα και τα εργαλεία που υποστηρίζονται από Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν να επιταχύνουν την ανάπτυξη front-end μέσω της δημιουργίας κώδικα βάσει προτροπών, της πρωτοτυποποίησης διάταξης και της βελτιστοποίησης του UI.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες front-end από αρχάριο έως μεσαίο επίπεδο που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν την παραγωγική ΤΝ για να δημιουργούν και να βελτιώνουν επαναληπτικά διεπαφές χρήστη πιο γρήγορα και δημιουργικά.

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

• Χρησιμοποιούν εργαλεία ΤΝ για τη δημιουργία HTML, CSS και JavaScript από προτροπές φυσικής γλώσσας.
• Δημιουργούν και βελτιώνουν στοιχεία UI και διατάξεις χρησιμοποιώντας παραγωγικά μοντέλα.
• Πρωτοτυποποιούν γρήγορα responsive σχεδιασμούς ιστοσελίδων χωρίς να γράφουν όλο τον κώδικα από την αρχή.
• Βελτιστοποιούν τον κώδικα front-end χρησιμοποιώντας προτάσεις ΤΝ και ροές εργασίας αυτοματισμού.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

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

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

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

Το vibe coding είναι ένα αναδυόμενο παράδειγμα όπου οι προγραμματιστές συνεργάζονται με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα για να παράγουν, να βελτιώνουν και να βελτιστοποιούν κώδικα μέσω αλληλεπιδράσεων σε φυσική γλώσσα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και τεχνικούς επικεφαλής που επιθυμούν να κατακτήσουν τη χρήση βοηθών κωδικοποίησης με ΤΝ και ανοιχτών LLM, ώστε να βελτιώσουν την παραγωγικότητα, τη δημιουργικότητα και την αυτοματοποίηση των ροών εργασίας.

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

• Να κατανοούν τις αρχές και τη φιλοσοφία του vibe coding και τον αντίκτυπό του στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Να υλοποιούν περιβάλλοντα κωδικοποίησης με υποστήριξη LLM χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως τα Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral και GitHub Copilot.
• Να σχεδιάζουν και να εφαρμόζουν στρατηγικές μηχανικής προτροπών (prompt engineering) για αποτελεσματική συνεργασία με την ΤΝ.
• Να ενσωματώνουν ροές εργασίας vibe coding σε επιχειρησιακούς αγωγούς CI/CD και πλαίσια διακυβέρνησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής εξάσκησης.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση αυτού του μαθήματος, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για διευθέτηση.

Η Δημιουργία Δοκιμών με Υποστήριξη Τεχνητής Νοημοσύνης και Μηχανική Ποιότητας διερευνά πώς τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης και τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) μπορούν να βελτιώσουν την κάλυψη δοκιμών, να επιταχύνουν τη δημιουργία δοκιμών και να ενισχύσουν τις διαδικασίες διασφάλισης ποιότητας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες διασφάλισης ποιότητας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν και να ενισχύσουν τις στρατηγικές δοκιμών τους χρησιμοποιώντας εργαλεία και πρακτικές βασισμένες στην ΤΝ.

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

• Παράγουν δοκιμές μονάδας, ολοκλήρωσης και διεπαφής χρήστη (UI) χρησιμοποιώντας εργαλεία και προτροπές ΤΝ.
• Χρησιμοποιούν LLMs για διερευνητικές δοκιμές, ανακάλυψη ακραίων περιπτώσεων και ανάλυση παλινδρόμησης.
• Ομαδοποιούν και ιεραρχούν αποτυχίες δοκιμών και ανωμαλίες χρησιμοποιώντας διαλογή υποβοηθούμενη από ΤΝ.
• Ενσωματώνουν δοκιμές βασισμένες στην ΤΝ σε σωληνώσεις CI/CD για να βελτιώσουν την εμπιστοσύνη στις εκδόσεις.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το Cursor είναι ένα περιβάλλον ανάπτυξης με τεχνητή νοημοσύνη που ενισχύει τη συνεργασία ομάδων, αυτοματοποιεί τις ανασκοπήσεις κώδικα και ενσωματώνεται απρόσκοπτα σε σύγχρονα ροές εργασιών CI/CD.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνολογίας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν το Cursor στο περιβάλλον της ομάδας τους για να βελτιώσουν τη συνεργασία, να απλοποιήσουν τις ανασκοπήσεις και να διατηρήσουν την ποιότητα σε αυτοματοποιημένες σωληνώσεις (pipelines).

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

• Να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται περιβάλλοντα ομάδας στο Cursor για συνεργατική ανάπτυξη.
• Να αξιοποιούν εργαλεία AI για αυτοματοποιημένες ανασκοπήσεις κώδικα, δημιουργία pull request και επικύρωση συγχώνευσης.
• Να εφαρμόζουν πολιτικές διακυβέρνησης κώδικα, ανασκόπησης και κιγκλιδώματα ασφαλείας χρησιμοποιώντας τις δυνατότητες του Cursor.
• Να ενσωματώνουν το Cursor με συστήματα CI/CD για να εξασφαλίζουν συνεχή παράδοση και συνεπή πρότυπα ποιότητας.

Μορφή του Μαθήματος

• Παρουσιάσεις με εκπαιδευτή και συζητήσεις σε επίπεδο ομάδας.
• Πρακτικά εργαστήρια με σενάρια συνεργασίας ομάδων από τον πραγματικό κόσμο.
• Ζωντανές ασκήσεις ενσωμάτωσης με εργαλεία CI/CD και ελέγχου εκδόσεων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Το μάθημα μπορεί να προσαρμοστεί σε συγκεκριμένες πλατφόρμες CI/CD, εργαλεία αποθετηρίων ή απαιτήσεις ασφαλείας επιχειρήσεων.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή, στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου), απευθύνεται σε προγραμματιστές και developers αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το DeepSeek Coder για να ενισχύσουν την αποδοτικότητα και την παραγωγικότητα στην κωδικοποίηση.

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

• Κατανοούν τις δυνατότητες και τους περιορισμούς του DeepSeek Coder.
• Δημιουργούν αποσπάσματα κώδικα υψηλής ποιότητας με τη βοήθεια της Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Χρησιμοποιούν το DeepSeek Coder για αποσφαλμάτωση και βελτιστοποίηση κώδικα.
• Αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες εργασίες προγραμματισμού χρησιμοποιώντας εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακή ή επιτόπια) στο Ελλάδα απευθύνεται σε συμμετέχοντες ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το GitHub Copilot για προχωρημένες περιπτώσεις κωδικοποίησης, να βελτιώσουν την παραγωγικότητά τους και να ενσωματώσουν το Copilot στις ροές εργασίας ανάπτυξής τους.

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

• Να βελτιστοποιούν τη χρήση του GitHub Copilot για προχωρημένες εργασίες κωδικοποίησης.
• Να γράφουν πιο αποδοτικό, χωρίς σφάλματα και ευκολότερα συντηρήσιμο κώδικα με τις προτάσεις του Copilot.
• Να ενσωματώνουν το GitHub Copilot στα προτιμώμενα IDE και στις ροές εργασίας τους.
• Να χρησιμοποιούν το Copilot για αποσφαλμάτωση (debugging) και αναδιάρθρωση κώδικα (refactoring).
• Να κατανοούν τους περιορισμούς και τους δεοντολογικούς προβληματισμούς κατά τη χρήση εργαλείων κωδικοποίησης που υποστηρίζονται από AI.

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

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

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

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν βοηθούς κωδικοποίησης ΤΝ στη ροή εργασίας ανάπτυξής τους.

Μετά το πέρας αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τον ρόλο και τις δυνατότητες των βοηθών κωδικοποίησης ΤΝ στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Να αξιοποιούν διάφορα εργαλεία βοηθών κωδικοποίησης ΤΝ για την αυτοματοποίηση εργασιών κωδικοποίησης ρουτίνας.
• Να ενσωματώνουν βοηθούς κωδικοποίησης ΤΝ στον κύκλο ζωής ανάπτυξης λογισμικού τους.
• Να ενισχύουν την παραγωγικότητά τους και να επικεντρώνονται σε πιο σύνθετες και δημιουργικές εργασίες προγραμματισμού.
• Να αντιμετωπίζουν ηθικούς προβληματισμούς και την υπεύθυνη χρήση της ΤΝ στην ανάπτυξη λογισμικού.

Το Devstral είναι ένα πλαίσιο ανοικτού κώδικα σχεδιασμένο για τη δημιουργία και εκτέλεση πρακτόρων κωδικοποίησης που μπορούν να αλληλεπιδρούν με βάσεις κώδικα, εργαλεία προγραμματιστών και APIs για την ενίσχυση της παραγωγικότητας στη μηχανική.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, ομάδες εργαλείων ανάπτυξης και SREs που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να βελτιστοποιήσουν πράκτορες κωδικοποίησης χρησιμοποιώντας το Devstral.

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

• Ρυθμίσουν και να παραμετροποιήσουν το Devstral για την ανάπτυξη πρακτόρων κωδικοποίησης.
• Σχεδιάσουν agentic ροές εργασίας για εξερεύνηση και τροποποίηση βάσεων κώδικα.
• Ενσωματώσουν πράκτορες κωδικοποίησης με εργαλεία προγραμματιστών και APIs.
• Εφαρμόσουν βέλτιστες πρακτικές για ασφαλή και αποδοτική ανάπτυξη πρακτόρων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το Cursor είναι ένας επεξεργαστής κώδικα με τεχνητή νοημοσύνη που έχει σχεδιαστεί για να βελτιώνει την παραγωγικότητα των προγραμματιστών μέσω έξυπνων συμπληρώσεων κώδικα, πλαισιακών επεξεργασιών και προσαρμοστικής βοήθειας.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχικού επιπέδου και ομάδες μηχανικών που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν τη ροή εργασίας κωδικοποίησης και να αξιοποιήσουν με ασφάλεια τις προτάσεις τεχνητής νοημοσύνης για αυξημένη αποδοτικότητα.

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

• Εγκαταστήσουν και να διαμορφώσουν το Cursor για βέλτιστη χρήση σε αναπτυξιακά έργα.
• Κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τις συμπληρώσεις κώδικα με υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης, τη συνομιλία εντός του επεξεργαστή και τα εργαλεία αναδιάταξης.
• Αξιολογήσουν, να αποδεχτούν ή να τροποποιήσουν αποτελεσματικά και με ασφάλεια προτάσεις κώδικα που δημιουργούνται από τεχνητή νοημοσύνη.
• Υιοθετήσουν βέλτιστες πρακτικές για την ένταξη ομάδων, τη συνεργασία και την ενσωμάτωση ελέγχου εκδόσεων.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές επιδείξεις και καθοδηγούμενες ασκήσεις.
• Πραγματικές προκλήσεις κωδικοποίησης και εργαστηριακή εξάσκηση με χρήση του Cursor.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Αυτό το μάθημα μπορεί να προσαρμοστεί σε συγκεκριμένες γλώσσες προγραμματισμού ή πλαίσια εργασίας που χρησιμοποιούνται από την ομάδα σας.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις δυνατότητες του GitHub Copilot, να το εγκαταστήσουν και να το χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά για να βελτιώσουν την εμπειρία κωδικοποίησής τους.

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

• Να κατανοούν τι είναι το GitHub Copilot και πώς λειτουργεί.
• Να ρυθμίζουν το GitHub Copilot σε έναν υποστηριζόμενο επεξεργαστή κώδικα.
• Να χρησιμοποιούν το GitHub Copilot για να γράφουν, να αναδομούν και να διορθώνουν κώδικα πιο γρήγορα.
• Να αξιοποιούν το Copilot για την εξερεύνηση τεχνικών και λύσεων κωδικοποίησης.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές ενσωμάτωσης του GitHub Copilot στις καθημερινές ροές εργασίας.

Το μάθημα "LLMs για Κατανόηση, Αναδιάρθρωση και Τεκμηρίωση Κώδικα" είναι ένα τεχνικό σεμινάριο που εστιάζει στην εφαρμογή μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) για τη βελτίωση της ποιότητας κώδικα, τη μείωση του τεχνικού χρέους και την αυτοματοποίηση εργασιών τεκμηρίωσης σε ομάδες λογισμικού.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή στους χώρους σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες λογισμικού μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLMs όπως το GPT για να αναλύουν, να αναδιαρθρώνουν και να τεκμηριώνουν πολύπλοκες ή παλαιότερες βάσεις κώδικα πιο αποτελεσματικά.

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

• Χρησιμοποιούν LLMs για να εξηγούν κώδικα, εξαρτήσεις και λογική σε άγνωστα αποθετήρια.
• Εντοπίζουν και αναδιαρθρώνουν αντί-πρότυπα και να βελτιώνουν την αναγνωσιμότητα του κώδικα.
• Δημιουργούν και διατηρούν αυτόματα σχόλια εντός γραμμής, αρχεία README και τεκμηρίωση API.
• Ενσωματώνουν πληροφορίες που προκύπτουν από LLMs σε υπάρχουσες ροές εργασίας CI/CD και κώδικα αναθεώρησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

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

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

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

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε συμμετέχοντες αρχαρίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν τους βοηθούς κωδικοποίησης AI, τις δυνατότητές τους, πώς μπορούν να ενισχύσουν τη διαδικασία ανάπτυξης και τις ηθικές εκτιμήσεις που σχετίζονται με τη χρήση τους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοούν τον σκοπό και τις δυνατότητες των βοηθών κωδικοποίησης AI.
• Αναγνωρίζουν διαφορετικά εργαλεία βοηθών κωδικοποίησης AI και τα χαρακτηριστικά τους.
• Χρησιμοποιούν βοηθούς κωδικοποίησης AI για βασικές εργασίες προγραμματισμού.
• Αντιμετωπίζουν βασικές ηθικές εκτιμήσεις και την υπεύθυνη χρήση της AI στην ανάπτυξη.

Ο Κύκλος Ζωής Ανάπτυξης Λογισμικού με Τεχνητή Νοημοσύνη (SDLC) είναι ένα πρακτικό μάθημα που διερευνά πώς η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει κάθε φάση της διαδικασίας ανάπτυξης λογισμικού. Από την αυτοματοποίηση της ανάλυσης απαιτήσεων έως την ευφυή παραγωγή δοκιμών και τη βελτιστοποίηση της ανάπτυξης, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ενσωματώνουν εργαλεία και τεχνικές ΤΝ σε όλο τον κύκλο ζωής.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε στελέχη λογισμικού μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εκσυγχρονίσουν τον SDLC τους με ροές εργασίας και εργαλεία υποβοηθούμενα από ΤΝ.

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

• Αξιοποιήσουν την ΤΝ για τη μετατροπή των επιχειρηματικών απαιτήσεων σε δομημένες προδιαγραφές και ιστορίες χρηστών.
• Χρησιμοποιήσουν Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLM) για τη βελτίωση της τεκμηρίωσης κώδικα, της αναθεώρησης και της αναδόμησης.
• Αυτοματοποιήσουν τη δημιουργία περιπτώσεων ελέγχου και την ανάλυση κάλυψης χρησιμοποιώντας εργαλεία ΤΝ.
• Εφαρμόσουν παρακολούθηση και λήψη αποφάσεων ανάπτυξης βασισμένες σε ΤΝ σε σωληνώσεις CI/CD.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

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

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

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

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

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

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

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

Αυτό το βιωματικό, μονοήμερο εργαστήριο επιτρέπει στις ομάδες λογισμικού να ενσωματώνουν προηγμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης σε όλο τον Κύκλο Ανάπτυξης Λογισμικού (SDLC). Δομημένο ως διαδραστικό παιχνίδι με προοδευτικά “επίπεδα”, αυτή η εμπειρία συνδυάζει την τεχνική ανάπτυξη δεξιοτήτων, τη δημιουργικότητα και τη συνεργασία.

Οι συμμετέχοντες θα αντιμετωπίσουν πραγματικές προκλήσεις σε όλα τα στάδια του SDLC — από τη συλλογή απαιτήσεων και το σχεδιασμό μέχρι την κωδικοποίηση, τις δοκιμές, την ανάπτυξη και την παρακολούθηση — χρησιμοποιώντας εργαλεία που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη, όπως το ChatGPT, το GitHub Copilot και τα συστήματα ανάλυσης καταγραφών βασισμένα σε μηχανική μάθηση.

Σχεδιασμένο για σύγχρονα περιβάλλοντα ανάπτυξης, αυτό το εργαστήριο ενισχύει την ευχέρεια στην τεχνητή νοημοσύνη, τη συνεργασία της ομάδας και την βαθιά κατανόηση του τρόπου ενίσχυσης των αγωγών παράδοσης λογισμικού με γενετική τεχνητή νοημοσύνη και δυνατότητες μηχανικής μάθησης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), σε Ελλάδα απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχικού επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Replit AI για να δημιουργούν, να δοκιμάζουν και να αναπτύσσουν απλές εφαρμογές ταχύτερα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση: να δημιουργούν μια εφαρμογή από μια προτροπή, να βελτιώνουν κώδικα με τη βοήθεια Τεχνητής Νοημοσύνης, να διαχειρίζονται με ασφάλεια τις ρυθμίσεις και να αναπτύσσουν μια λειτουργική εφαρμογή.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή σε αίθουσα) απευθύνεται σε ομάδες προϊόντος αρχαρίου/μεσαίου/προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές και τεχνικούς χρήστες επιχειρήσεων που επιθυμούν να χρησιμοποιούν το Lovable για να αναπτύσσουν εφαρμογές έτοιμες για παραγωγή ταχύτερα, με καλύτερη δομή, ποιότητα και πρακτικές ανάπτυξης.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση: να σχεδιάζουν και να δημιουργούν λειτουργικές εφαρμογές, να βελτιώνουν τις ροές χρηστών και τον χειρισμό δεδομένων, να προσθέτουν βασικά χαρακτηριστικά παραγωγής και να προετοιμάζουν εφαρμογές για ανάπτυξη και ομαδική χρήση.

Στόχος αυτής της ζωντανής εκπαίδευσης με εκπαιδευτή είναι να δώσει τη δυνατότητα σε επαγγελματίες χωρίς γνώσεις προγραμματισμού ή τεχνικό υπόβαθρο να χρησιμοποιούν με σιγουριά το Claude Code — το εργαλείο κωδικοποίησης και αυτοματισμού της Anthropic που λειτουργεί με τεχνητή νοημοσύνη — για να κατασκευάσουν πραγματικά έργα, να αυτοματοποιήσουν ροές εργασίας και να συνδέσουν τα καθημερινά τους εργαλεία χρησιμοποιώντας απλά αγγλικά.

Οι συμμετέχοντες θα χρησιμοποιήσουν την εφαρμογή Claude (claude.ai και Claude Desktop) για να ολοκληρώσουν πρακτικές εργασίες, από την πρώτη τους αλληλεπίδραση μέχρι τη σύνδεση του Claude με εξωτερικές υπηρεσίες μέσω συνδετήρων MCP (Model Context Protocol). Η επτάωρη μορφή προσθέτει μια ειδική Συνεδρία Ζωντανής Κατασκευής, όπου η ομάδα συνεργατικά χτίζει ροές εργασίας χρησιμοποιώντας πραγματικά προβλήματα που προτείνουν οι συμμετέχοντες — ένα τμήμα υψηλής ενέργειας που διδάσκει την κρίση στις προτροπές με τρόπο που η ατομική εξάσκηση δε μπορεί να προσφέρει. Μέχρι το τέλος του μαθήματος, κάθε συμμετέχων θα έχει δημιουργήσει ένα λειτουργικό έργο και θα έχει συνδέσει τον Claude με τουλάχιστον μία εξωτερική υπηρεσία.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και ζωντανή επίδειξη
• Καθοδηγούμενες πρακτικές ασκήσεις μετά από κάθε έννοια (οι συμμετέχοντες ακολουθούν σε πραγματικό χρόνο)
• Συνεργατική Συνεδρία Ζωντανής Κατασκευής με πραγματικά προβλήματα ροής εργασίας που υποβάλλονται από τους συμμετέχοντες
• Σωρευτικό τελικό έργο (capstone) με παρουσίαση

Ο στόχος αυτής της εκπαίδευσης υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, σε πραγματικό χρόνο, είναι να ενδυναμώσει επαγγελματίες χωρίς γνώσεις προγραμματισμού ή τεχνικό υπόβαθρο να χρησιμοποιούν με αυτοπεποίθηση το Claude Code — το εργαλείο αυτοματισμού και προγραμματισμού με τεχνητή νοημοσύνη της Anthropic — για να δημιουργούν πραγματικά έργα, να αυτοματοποιούν ροές εργασίας και να συνδέουν τα καθημερινά τους εργαλεία χρησιμοποιώντας απλά Αγγλικά.

Οι συμμετέχοντες θα χρησιμοποιήσουν την εφαρμογή Claude (claude.ai και Claude Desktop) για να ολοκληρώσουν πρακτικές εργασίες από την πρώτη τους αλληλεπίδραση μέχρι τη σύνδεση του Claude με εξωτερικές υπηρεσίες μέσω συνδέσμων MCP (Model Context Protocol). Μέχρι το τέλος του μαθήματος, κάθε συμμετέχων θα έχει δημιουργήσει ένα λειτουργικό έργο και θα έχει συνδέσει το Claude με τουλάχιστον μία εξωτερική υπηρεσία.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και ζωντανή επίδειξη
• Καθοδηγούμενες πρακτικές ασκήσεις μετά από κάθε έννοια (οι συμμετέχοντες ακολουθούν σε πραγματικό χρόνο)
• Συνολικό τελικό έργο που χτίζεται καθ' όλη τη διάρκεια της συνεδρίας

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) στο Ελλάδα απευθύνεται σε μηχανικούς λογισμικού μεσαίου επιπέδου και τεχνικούς επικεφαλής που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Claude Code για να επιταχύνουν τις ροές εργασίας ανάπτυξης και να βελτιώσουν την παραγωγικότητα της ομάδας με κωδικοποίηση υποβοηθούμενη από ΤΝ.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Claude Code, να πλοηγούνται, να δημιουργούν και να βελτιώνουν κώδικα χρησιμοποιώντας ΤΝ, να ενσωματώνουν ροές εργασίας ΤΝ με το Git και να σχεδιάζουν κλιμακούμενες διαδικασίες υποβοηθούμενες από ΤΝ.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το GitHub Copilot Agent Mode για να κατασκευάζουν λειτουργίες αυτόνομα, να εκτελούν δοκιμές και να διαχειρίζονται μεγαλύτερες εργασίες κώδικα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να ενεργοποιούν το Agent Mode, να σχεδιάζουν και να επαναλαμβάνουν εντός του βρόχου πράκτορα, να εκτελούν εντολές τερματικού και να εφαρμόζουν εταιρική διακυβέρνηση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή διά ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχάριου / μεσαίου / προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Bolt.new για τη γρήγορη δημιουργία και βελτίωση πρωτοτύπων διαδικτυακών εφαρμογών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: δημιουργούν πρωτότυπα από προτροπές, να βελτιώνουν λειτουργίες και τη ροή διεπαφής, να δοκιμάζουν και να επιλύουν προβλήματα συμπεριφοράς εφαρμογών και να δημοσιεύουν πρωτότυπα για αξιολόγηση.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στην Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Windsurf για να δημιουργούν λειτουργίες συνομιλητικά, να εκτελούν ροές εργασίας τερματικού εντός του IDE και να αναδιαρθρώνουν ολόκληρη τη βάση κώδικα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να χρησιμοποιούν το Cascade για πλοήγηση, να εκτελούν εντολές τερματικού εντός του προγράμματος επεξεργασίας, να αξιοποιούν προβλεπτικές επεξεργασίες και να προσαρμόζουν το Windsurf για ιδιόκτητες στοίβες.

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

• Κατακτήσουν την επιχειρησιακή αρχιτεκτονική προτροπών σε 6 επίπεδα (Ρόλος, Πλαίσιο, Περιορισμοί, Πρότυπα Τομέα, Μορφή, Παραδείγματα).
• Ενσωματώνουν επιχειρηματικούς περιορισμούς, ασφάλειας και συμμόρφωσης (GDPR, EU AI Act, πρότυπα κλάδου) απευθείας στις προτροπές.
• Συν-δημιουργήσουν μια βιβλιοθήκη προτροπών επικυρωμένη, κοινόχρηστη και διακυβερνημένη από όλες τις ομάδες.
• Ορίσουν βιώσιμη διακυβέρνηση: ρόλος Επιμελητή Προτροπών, συμβάσεις ονοματοδοσίας, εκδόσεις, μετρικές ποιότητας.
• Αποχωρήσουν με συγκεκριμένα παραδοτέα: Βιβλιοθήκη v1.0, Καταστατικό Διακυβέρνησης, Σχέδιο Ανάπτυξης 30 Ημερών.

Μορφή μαθήματος για αξιολόγηση συμμετεχόντων

• Διαδραστικά εργαστήρια πολλαπλών προφίλ (Αρχιτέκτονες, Προγραμματιστές, QA, Επικεφαλής Ομάδων).
• Υποβοηθούμενη συν-κατασκευή από έναν αρχιτέκτονα-σύμβουλο: οι συμμετέχοντες κατασκευάζουν πραγματικά, λειτουργικά παραδοτέα.
• Όλα τα συν-κατασκευασμένα παραδοτέα ανήκουν εξ ολοκλήρου στον οργανισμό-πελάτη.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη έκδοση αυτής της εκπαίδευσης, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κάνουμε τις
  απαραίτητες ρυθμίσεις.