Εκπαίδευση AI for Software Development στη Θεσσαλονίκη

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

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

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

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

Σχήμα εκπαίδευσης

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

Προτυπώσεις προσαρμογής εκπαίδευσης

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

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

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

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

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

Σχέμα της Μαθήσης

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

Επιλογές Προσαρμογής της Μαθήσης

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

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

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

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

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

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

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

Επιλογές Προσαρμογής Τρέινινγ

Στιλ του Καθηγήματος

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Μορφή της μαθήσης

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

Προεξοφλήσεις τμήματος εκπαίδευσης

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

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

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

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

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

Σχήμα της Διάταξης

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

Επιλογές Διευθέτησης της Διάταξης

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Σχήμα του Μαθήματος

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

Πιθανές Προσαρμογές του Μαθήματος

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

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εξηγητική διάλεξη στο Θεσσαλονίκη (online ή live) προσβλέπει σε καταναλωτές από υποδοχείς μέχρι εμπειρογνώμονες που θέλουν να εκμεταλλευθούν την τεχνητή νοημοσύνη για την κωδικοποίηση με την Tabnine.

Από το τέλος αυτής της εξέτασης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνιέσουν τις βασικές ενότητες της κωδικοποίησης με τη χρήση AI.
• Εγκαταστήσουν και διαμορφώσουν το Tabnine στον ανάπτυξη περιβάλλον τους.
• Χρησιμοποιήσουν το Tabnine για αποδοτική ολοκλήρωση κώδικα και συμπλήρωση λάθους.
• Δημιουργήσουν και εκπαιδεύσουν προσαρμοστικά μοντέλα AI με το Tabnine για ειδικοποιημένες δραστηριότητες.

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 εκπαιδευτική, ζωντανή διάλεξη σε Θεσσαλονίκη (online ή κατά μέρος) προσβλέπει σε πρόγραμματες και αναπτυκτές επίπεδου νέων χειριστών έως μέσου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να εκμεταλλευτούν την DeepSeek Coder για να βελτιώσουν την αποδοτικότητα και την παραγωγικότητα στο κωδικοποίηση.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Καταλάβουν τις δυνατότητες και τα περιορισμού της DeepSeek Coder.
• Δημιουργήσουν υψηλής ποιότητας φυλάκια κώδικα χρησιμοποιώντας βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης.
• Χρησιμοποιήσουν τη DeepSeek Coder για debug και τελείωση κώδικα.
• Αυτοματοποιήσουν επαναλαμβανόμενες προγραμματιστικές δραστηριότητες χρησιμοποιώντας εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης.

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

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

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

Αυτή η καθοδήγηση υπό διάχυτη οδηγία, ζωντανή εκπαίδευση σε Θεσσαλονίκη (online or onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές και ηγέτες ομάδας, που επιθυμούν να κατακτήσουν τις προχωρημένες λειτουργίες του Tabnine.

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

• Εφαρμόσουν το Tabnine σε περίπλοκα λογισμικά έργα.
• Προσαρμόσουν και εκπαιδεύσουν τα μοντέλα AI του Tabnine για συγκεκριμένες χρήσεις.
• Ενσωματώσουν το Tabnine στις ομαδικές εργασίες και τα απόθεμα παραγωγής λογισμικού.
• Βελτιώσουν την ποιότητα κώδικα και επιταχύνουν τους κύκλους ανάπτυξης με τις επιστήμες του Tabnine.

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

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

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

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

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

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

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

Μορφή του Μαθήματος

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

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

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

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

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

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

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

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

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

Μορφή της Διάλεξης

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

Πιθανές Διαφοροποιημένες Επιλογές διάλεξης

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

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα, ζωντανή σε Θεσσαλονίκη (online ή on-site), απευθύνεται σε διαμεσολαβικού επιπέδου προγραμματιστές Python και επιστήμονες δεδομένων, οι οποίοι επιθυμούν να βελτιώσουν την παραγωγικότητά τους με τη βοήθεια του Tabnine.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Tabnine στο περιβάλλον ανάπτυξης Python τους.
• Να χρησιμοποιήσουν τις λειτουργίες αυτόματης συμπλήρωσης του Tabnine για να γράφουν Python κώδικα πιο αποδοτικά.
• Να προσαρμόσουν τη συμπεριφορά του Tabnine για να ταιριάζει με την κωδικογραφική τους διάθεση και τις ανάγκες των έργων τους.
• Να καταλάβουν πώς λειτουργεί το μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης (AI) του Tabnine ειδικά για Python κώδικα.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκμάθηση στο Θεσσαλονίκη (διαδικτύου ή απευθείας) στ目标语言未指定，因此翻译任务无法完成。请提供目标语言以便继续。 在这种情况下，我将假设用户希望将其内容翻译成希腊语（el），因为输入中提到了“to: el”。

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκμάθηση στο Θεσσαλονίκη (διαδίκτυου ή επιτόπου) στρέφεται προς μεταγωγείς επιτεχνικών που θέλουν να καταλάβουν τους χρησιμοποιητικούς συμβοήτες AI, τις δυνατότητές τους, πώς μπορούν να ενισχύσουν το διαδίκτυο ανάπτυξης και τις ηθικές σκέψεις που περιβάλλουν τη χρήση τους.

Στο τέλος αυτής της εκμάθησης, οι μεταγωγείς θα μπορούν να:

• Να καταλάβουν το σκοπό και τις δυνατότητες των χρησιμοποιητικών συμβοήτων AI.
• Να αναγνωρίζουν διάφορους χρησιμοποιητικούς συμβοέτες AI και τις πλεονεξίες τους.
• Να χρησιμοποιούν χρησιμοποιητικούς συμβόητες AI για βασικές εργασίες κώδικα.
• Να αντιμετωπίζουν βασικές ηθικές σκέψεις και ευθύνη χρήσης του AI στο διαδίκτυο 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 καθοδηγημένη από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Θεσσαλονίκη (online ή onsite) απευθύνεται σε αρχάριους ως ημι-προχωρημένους προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά τις δυνατότητες του GitHub Copilot σε σύγχρονες εργασιακές ρυθμίσεις προγραμματισμού.

Αυτή η καθοδήγηση υπό διευθυντή, ζωντανή εκπαίδευση σε Θεσσαλονίκη (online or onsite) είναι απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές που θέλουν να βελτιώσουν την απόδοσή τους στον κώδικα με τη βοήθεια του Tabnine.

Είναι ελεύθερο οι συμμετέχοντες να:

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το Tabnine στο IDE της επιλογής τους.
• Να χρησιμοποιήσουν τις λειτουργίες αυτόματης ολοκλήρωσης του Tabnine για να επιταχύνουν τον κώδικα.
• Να προσαρμόσουν τις ρυθμίσεις του Tabnine για βέλτιστη επιβολή.
• Να κατανοήσουν πώς ο Τζ.Ι. του Tabnine μαθαίνει από τον κώδικά τους για να προσφέρει καλύτερες προτάσεις.

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.