LLM-ek kódmegértéshez, refaktoráláshoz és dokumentáláshoz Képzés

Ez a haladó szintű Magyarország képzés a GitHub Copilotot és a vállalati infrastruktúrához kapcsolódó MI alkalmazásokat fogja. A vezetők olyan készségeket szereznek, amelyekkel MI eszközök segítségével optimalizálhatják a projektmenedzsmentet, egyszerűsítik a munkafolyamatokat, és javítják a döntéshozatalt, különös tekintettel a nagyvonalú projektekre.

Ez a oktató vezette képzés Magyarország haladó fejlesztőknek nyújtja a lehetőséget, hogy elsajátítsák a prompt engineeringet, a finomhangolást és az egyedi eszközöket a Cursoron belül. A résztvevők pontos MI-viselkedéseket terveznek, belső tudásbázisokat integrálnak, valamint biztonságos, tartományra adaptált kiterjesztéseket építenek vállalati munkafolyamatokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék testreszabni a GitHub Copilotot csapatprojektekhez, kihasználni annak haladó funkcióit, és zökkenőmentesen integrálni CI/CD folyamatokba a jobb együttműködés és termelékenység érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A GitHub Copilot testreszabása konkrét projektigények és csapatmunkafolyamatok szerint.
• A Copilot haladó funkcióinak kihasználása összetett kódolási feladatokhoz.
• A GitHub Copilot integrálása CI/CD folyamatokba és együttműködési környezetekbe.
• Csapatmunkájuk optimalizálása mesterséges intelligencia által hajtott eszközökkel.
• A Copilot beállításainak és engedélyeinek hatékony kezelése és hibaelhárítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszínen) fejlesztőknek szól, akik szeretnék a GitHub Copilot Ügynök Módját használni a funkciók önálló építéséhez, tesztek futtatásához és nagyobb kódolási feladatok kezeléséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek az Ügynök Mód aktiválására, tervezésre és iterációra az ügynök cikluson belül, terminálparancsok végrehajtására és vállalati irányítás implementálására.

Ez a oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szoftverfejlesztőknek szól, akik a Cursorral történő AI-támogatott kódolással kívánják növelni a termelékenységet és a kód minőségét.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• A Cursor telepítése és beállítása AI-támogatott szoftverfejlesztéshez.
• A Cursor integrálása Git-tárolókkal és fejlesztési munkafolyamatokkal.
• Kód generálása, hibakimenetelezése és optimalizálása természetes nyelven.
• AI képességek kihasználása refaktoráláshoz, dokumentáláshoz és teszteléshez.

Ez a vezető által tartott Magyarország képzés bemutatja a Cursor-t mint MI-hajtott környezetet az adat- és ML-munkafolyamatok gyorsítására. A résztvevők megtanulják, hogyan könnyíthetik meg a notebook-fejlesztést, az ETL pipeline-eket és a modellműveleteket a termelékenység és a működési konzisztencia növelése érdekében a gyakorlati gyakorlatain keresztül.

Ez a tréner által vezetésű képzés Magyarország a fejlesztőknek segít a Cursor – egy AI-alapú szerkesztő – bevezetésében, amely intelligens kiegészítésekkel és kontextuális szerkesztésekkel növeli a termelékenységet. A résztvevők gyakorlati tudást szereznek az átszerkesztésben, a biztonságos AI javaslatok átvizsgálásában és a csapatmunkában a munkafolyamatok egyszerűsítésére.

Ez a oktatóvezető, élő képzés Magyarország segít a csapatoknak a Cursor integrálásában az együttműködés és a kódelemzés leegyszerűsítése érdekében. Tanulja meg a munkaterületek kezelését, az AI-asszisztált PR-ek automatizálását, a kezelési politikák kikényszerítését, valamint a Cursor csatlakoztatását a CI/CD pipeline-okhoz a konzisztens minőség biztosítása céljából.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használják hatékonyan a GitHub Copilot képességeit a modern fejlesztési munkafolyamatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék optimalizálni csapatmunkájukat, javítani együttműködő kódolási gyakorlataikat, és hatékonyan kezelni a Copilot használatát több fejlesztőből álló környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a GitHub Copilotot csapatközi környezetekben.
• Kihasználni a Copilotot az együttműködő kódolási gyakorlatok javítására.
• Optimalizálni csapatmunkájukat a Copilot funkcióinak segítségével.
• Kezelni a Copilot integrációját több fejlesztőből álló projektekben.
• Fenntartani a kódminőséget és szabványokat a csapatok között.
• Kihasználni a Copilot haladó funkcióit csapatspecifikus igényekhez.
• Összehangolni a Copilotot más együttműködési eszközökkel a hatékonyság érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék növelni kódolási hatékonyságukat a Tabnine segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és beállítani a Tabnine-t az általuk preferált IDE-ben.
• Kihasználni a Tabnine autocomplete funkcióit a gyorsabb kódolás érdekében.
• Testre szabni a Tabnine beállításait az optimális segítség érdekében.
• Megérteni, hogyan tanul a Tabnine AI a kódjukból, hogy jobb javaslatokat tudjon adni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű fejlesztőknek és csapatvezetőknek szól, akik szeretnék elsajátítani a Tabnine haladó funkcióit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Tabnine implementálására összetett szoftverprojektekben.
• A Tabnine mesterséges intelligencia modelljeinek testreszabására és betanítására specifikus használati esetekhez.
• A Tabnine integrálására csapatok munkafolyamataiba és fejlesztési folyamataiba.
• A kódminőség javítására és a fejlesztési ciklusok felgyorsítására a Tabnine elemzései segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdőktől a szakértőkig minden fejlesztő számára szól, akik szeretnék kihasználni a mesterséges intelligenciát a kódgenerálás során a Tabnine segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a mesterséges intelligenciával történő kódgenerálás alapjait.
• Telepíteni és konfigurálni a Tabnine-t fejlesztői környezetükben.
• Hatékony kódkiegészítés és hibajavítás érdekében használni a Tabnine-t.
• Saját AI-modellek létrehozása és betanítása a Tabnine segítségével speciális feladatokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék növelni produktivitásukat a Tabnine segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A Tabnine telepítésére és beállítására a Python fejlesztői környezetükben.
• A Tabnine automatikus kiegészítő funkcióinak használatára a Python kód hatékonyabb írásához.
• A Tabnine viselkedésének testreszabására, hogy az illeszkedjen a kódolási stílusukhoz és projektigényeikhez.
• Megérteni, hogyan működik a Tabnine mesterséges intelligencia modellje kifejezetten Python kóddal.