AI for Software Development Trainingen in Namen

Artificial Intelligence (AI) is een verzameling technologieën die menselijke intelligentie in machines en applicaties simuleren, waardoor slimmere en adaptieve software mogelijk wordt.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars op tussenniveau die AI-ondersteunde applicaties willen bouwen met behulp van echte wereldgereedschappen en platforms.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Basisprincipes van AI en machine learning begrijpen.
• AI-functies ontwikkelen met behulp van Python en populaire bibliotheken.
• AI-technieken toepassen op echte softwareontwikkelingsprojecten.
• Modellen evalueren en intelligente diensten inzetten.

Formaat van de cursus

• Interactieve les en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om te regelen.

GitHub Copilot is een AI-aangedreven code-assistent die helpt bij het automatiseren van ontwikkelingsopdrachten, waaronder DevOps operaties zoals het schrijven van YAML-configuraties, GitHub Actions en deploymentscripts.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is gericht op beginners tot gemiddelde professionals die GitHub Copilot willen gebruiken om DevOps taken te stroomlijnen, de automatisering te verbeteren en de productiviteit te vergroten.

Na het volgen van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• GitHub Copilot te gebruiken voor ondersteuning bij shell scripting, configuratie en CI/CD-pipelines.
• AI-codecompleting in YAML-bestanden en GitHub Actions te benutten.
• Test-, deploy- en automatiseringswerkstromen te versnellen.
• Copilot verantwoordelijk te gebruiken met een begrip van AI-limitaties en beste praktijken.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Huawei Ascend is een familie van AI-processors ontworpen voor hoogpresterende inferentie en training.

Dit door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor AI-engineers en datawetenschappers op intermiddelair niveau die neural networkmodellen willen ontwikkelen en optimaliseren met behulp van de Huawei Ascend-platform en het CANN toolkit.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• De CANN ontwikkelomgeving instellen en configureren.
• AI-applicaties ontwikkelen met behulp van MindSpore en CloudMatrix workflows.
• Prestatie optimaliseren op Ascend NPUs met behulp van aangepaste operators en tiling.
• Modellen implementeren in rand- of cloudomgevingen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Praktijkervaring met Huawei Ascend en het CANN toolkit in voorbeeldapplicaties.
• Geleid oefenen gericht op modelbouw, training en implementatie.

Aanpasbare opties voor de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen op basis van uw infrastructuur of datasets, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op softwareprofessionals op tussenniveau die AI en machine learning willen inzetten om de efficiëntie en innovatie in softwareontwikkeling te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Het rol van AI en machine learning te begrijpen bij het automatiseren van softwareontwikkelingsopdrachten.
• AI-tools te implementeren om code, tests en documentatie te genereren.
• AI-technieken toe te passen voor codeoptimalisatie, kwaliteitscontrole en debuggen.
• AI te integreren in de DevOps en CI/CD-pipelines voor verbeterde deploymentsstrategieën.
• Ethische overwegingen en uitdagingen in AI-augmenteerde software-engineering aan te pakken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is gericht op deelnemers van gemiddeld tot gevorderd niveau die teamworkflows willen optimaliseren, gezamenlijke codeerpraktijken willen verbeteren en het gebruik van Copilot effectief willen beheren in omgevingen met meerdere ontwikkelaars.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Stel GitHub Copilot in voor teamomgevingen.
• Gebruik Copilot om collaboratieve coderingspraktijken te verbeteren.
• Optimaliseer teamworkflows met behulp van de functies van Copilot.
• Beheer de integratie van Copilot in projecten met meerdere ontwikkelaars.
• Zorg voor een consistente codekwaliteit en -normen voor alle teams.
• Maak gebruik van geavanceerde Copilot-functies voor teamspecifieke behoeften.
• Combineer Copilot met andere samenwerkingstools voor efficiëntie.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor QA-engineers, ontwikkelaars en teamleiders op gemiddeld niveau die gebruik willen maken van GitHub Copilot voor efficiëntere foutopsporing, verbetering van de codekwaliteit en gestroomlijnde codebeoordeling.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Stel GitHub Copilot in voor foutopsporing en codebeoordeling.
• Gebruik Copilot om bugs efficiënt te identificeren en op te lossen.
• Verbeter de codekwaliteit met AI-ondersteunde suggesties.
• Stroomlijn codebeoordelingsprocessen met de mogelijkheden van Copilot.
• Werk effectief samen met Copilot in teamomgevingen.

Opties voor cursusaanpassing

Formaat van de cursus

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Prompt Engineering voor Software Development is een hands-on cursus die ontwikkelaars leert hoe ze effectieve prompts kunnen ontwerpen die de bruikbaarheid, nauwkeurigheid en veiligheid van AI-gegenereerde uitvoeren optimaliseren in het kader van software engineering taken. Deze cursus is bedoeld voor ontwikkelaars met een gemiddeld niveau, die prompt engineering technieken willen integreren in hun gebruik van AI-codeassistenten, codeanalysers en intelligente automatiseringstools. Het is een live training, geleid door een instructeur (online of op locatie).

• Precisie prompts creëren voor code-generatie, beoordeling en optimalisatietaken.
• Prompt ketting en verfijning gebruiken om AI-antwoorden in iteratieve workflows te verbeteren.
• Gestructureerde uitvoeren genereren zoals testgevallen, SQL queries en documentatie op basis van minimaal invoer.
• Hallucinaties verminderen en controle verbeteren over LLM-gedrag in technische omgevingen.

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is gericht op front-endontwikkelaars op gemiddeld niveau die GitHub Copilot willen gebruiken om repetitieve codeertaken te automatiseren, het UI/UX-ontwerp te verbeteren en front-end workflows te stroomlijnen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Opzetten van GitHub Copilot voor front-end ontwikkelingsprojecten.
• Maak gebruik van Copilot om efficiënt HTML, CSS en JavaScript code te genereren.
• Verbeter UI/UX-ontwerpprocessen met behulp van door AI gegenereerde codesuggesties.
• Verbeter front-end workflows met praktische Copilot-integratiestrategieën.
• Problemen met front-endcode oplossen en debuggen met behulp van Copilot-assistentie.

Responsible AI in Software Development is een basiscursus die de ethische, juridische en beheersingsoverwegingen behandelt bij het gebruik van AI-tools in het softwareontwikkelingsproces. De cursus benadrukt transparantie, eerlijkheid, intellectueel eigendom en veilige implementatie van AI-gegenereerde code.

Deze docentgeleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginnende technische en niet-technische professionals die wensen te garanderen ethisch, naleving en risicobewust gebruik van AI in hun softwareprojecten.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Ethische en juridische risico's die verband houden met AI-gestuurde ontwikkeling te identificeren en te verhelpen.
• Bias in AI-gegenereerde code te begrijpen en de eerlijkheid te evalueren.
• Softwarelicenties en toeschrijving met betrekking tot AI-gegenereerde inhoud te beheren.
• Governance, beleids- en nalevingskaders te vestigen voor het gebruik van AI in ontwikkelteams.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus te vragen, neem dan contact met ons op om te regelen.

AI for Software Requirements and User Story Generation is een praktijkgerichte cursus die zich richt op het gebruik van generatieve AI om input van stakeholders om te zetten in gestructureerde eisen, epics, gebruikersverhalen en acceptatiecriteria die geschikt zijn voor Agile ontwikkelingswerkstromen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende product- en projectprofessionals die tools zoals ChatGPT of Claude willen gebruiken om duidelijkheid, snelheid en traceerbaarheid te verbeteren bij het verzamelen en verfijnen van eisen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-prompts te gebruiken voor het verzamelen en verfijnen van bedrijfseisen.
• Functieverzoeken om te zetten in goed gestructureerde gebruikersverhalen en epics.
• Acceptatiecriteria, randgevallen en definitie van klaar genereren met AI-hulp.
• Samen te werken met ontwikkelteams met behulp van AI-gestructureerde documentatie.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-laboratoriumomgeving.

Opties voor cursusanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau Python die gebruik willen maken van GitHub Copilot voor Python-specifieke taken, foutopsporing en het implementeren van machine learning-workflows.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Stel GitHub Copilot in en configureer deze voor Python-ontwikkeling.
• Maak gebruik van Copilot om efficiënte Python code te schrijven.
• Fouten opsporen in Python-toepassingen met behulp van door AI gegenereerde suggesties.
• Automatiseer repetitieve codeertaken en verbeter de efficiëntie van de workflow.
• Gebruik Copilot voor het implementeren van machine learning-projecten in Python.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is gericht op deelnemers op gevorderd niveau die Copilot willen aanpassen GitHub voor teamprojecten, de geavanceerde functies willen gebruiken en naadloos willen integreren in CI/CD-pijplijnen voor verbeterde samenwerking en productiviteit.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Pas GitHub Copilot aan voor specifieke projectbehoeften en teamworkflows.
• Maak gebruik van geavanceerde functies van Copilot voor complexe codeertaken.
• Integreer GitHub Copilot in CI/CD-pijplijnen en samenwerkingsomgevingen.
• Optimaliseer teamsamenwerking met behulp van AI-tools.
• Beheer en los problemen met Copilot-instellingen en -machtigingen effectief op.

Generative AI voor Front-End Development verkent hoe grote taalmodellen en AI-ondersteunde tools front-end ontwikkeling kunnen versnellen door middel van prompt-gebaseerde codegeneratie, lay-out prototyping en UI-optimalisatie.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op front-end professionals op beginnerniveau tot intermiddelareniveau die generatieve AI willen gebruiken om gebruikersinterfaces sneller en creatiever te bouwen en te itereren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-tools te gebruiken om HTML, CSS en JavaScript te genereren uit natuurlijke taalprompts.
• UI-componenten en lay-outs te creëren en te verfijnen met behulp van generatieve modellen.
• Responsieve webontwerpen te prototypen zonder alle code van scratch te schrijven.
• Front-end code te optimaliseren met behulp van AI-suggesties en automatisering workflows.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Aanpasbare opties voor de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

Generative AI voor Front-End Development

Inleiding tot Generative AI voor Front-End

• Wat is generatieve AI in softwareontwikkeling?
• Overzicht van tools: ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium, enzovoort.
• Voordelen en beperkingen van AI in UI-ontwikkeling.

Prompt-gebaseerde UI-generatie

• Prompts ontwerpen voor HTML-structuur en componenten.
• CSS-stijlen genereren en aanpassen met AI.
• AI gebruiken om interactieve elementen in JavaScript te scafferen.

Lay-outs prototypen met generatieve tools

• Landingpagina's en multi-sectielay-outs bouwen.
• Responsieve ontwerp prompts (Flexbox, Grid).
• Voorvertoning en testen in CodePen of vergelijkbare tools.

Componentisatie en herbruikbaarheid

• Herbruikbare UI-componenten genereren (knoppen, kaarten, formulieren).
• Componentbibliotheken en ontwerpsystemen creëren met behulp van AI.
• AI gebruiken in populaire frameworks (React, Vue, Tailwind).

AI-ondersteunde code review en debugging

• Lay-outbugs en toegankelijkheidskwesties oplossen met LLMs.
• HTML/CSS/JS codeprestaties optimaliseren.
• Fouten verklaren en oplossingen suggereren via AI-prompts.

Samenwerkend ontwerp en inhoudsgeneratie

• AI gebruiken om dummy-inhoud, kopieën en plaatshouders te genereren.
• Samenwerken met ontwerpers om draadmodellen en stijlen te co-creëren.
• AI-gegenereerde ideeën exporteren naar bruikbare HTML-sjablonen.

Project: Bouw een AI-geschaafde webapp

• UI ontwerpen op basis van een bedrijfsprompt.
• Componenten en interacties bouwen met behulp van AI.
• Het prototype polijsten, testen en presenteren.

Samenvatting en volgende stappen

Generative AI voor Front-End Development verkent hoe grote taalmodellen en AI-ondersteunde tools front-end ontwikkeling kunnen versnellen door middel van prompt-gebaseerde codegeneratie, lay-out prototyping en UI-optimalisatie.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is gericht op front-end professionals op beginnerniveau tot intermiddelareniveau die generatieve AI willen gebruiken om gebruikersinterfaces sneller en creatiever te bouwen en te itereren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• AI-tools te gebruiken om HTML, CSS en JavaScript te genereren uit natuurlijke taalprompts.
• UI-componenten en lay-outs te creëren en te verfijnen met behulp van generatieve modellen.
• Responsieve webontwerpen te prototypen zonder alle code van scratch te schrijven.
• Front-end code te optimaliseren met behulp van AI-suggesties en automatisering workflows.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-labomgeving.

Aanpasbare opties voor de cursus

• Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neem dan contact met ons op om dit te regelen.

• Basisbegrip van HTML, CSS en JavaScript.
• Vertrouwdheid met front-end frameworks of ontwerpsystemen.
• Interesse in het toepassen van AI om UI/UX workflows te versnellen.

Publiek

• Front-end ontwikkelaars.
• UX-engineers.
• Webontwerpers en creatieve technologen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars, variërend van beginners tot experts die AI willen gebruiken voor het genereren van code met Tabnine.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van het genereren van code op basis van AI.
• Installeer en configureer Tabnine in hun ontwikkelomgeving.
• Gebruik Tabnine voor het efficiënt aanvullen van code en het corrigeren van fouten.
• Maak en train aangepaste AI-modellen met Tabnine voor gespecialiseerde taken.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering onderzoekt hoe kunstmatige-intelligentiehulpmiddelen en grote taalmodellen (LLMs) de testdekking kunnen verbeteren, het testcreatieproces versnellen en de kwaliteitszorgprocedures versterken.

Deze door een docent geleide live training (online of op locatie) is gericht op QA-professionals met een tussenniveau die hun teststrategieën willen automatiseren en verbeteren door middel van AI-gestuurde hulpmiddelen en praktijken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Eenheden, integratie- en UI-tests te genereren met behulp van AI-hulpmiddelen en prompts.
• LLMs te gebruiken voor exploratief testen, ontdekking van randgevallen en regressieanalyse.
• Testfalen en anomalieën te clusteren en te prioriteren met behulp van AI-gestuurde triage.
• AI-gestuurde testen te integreren in CI/CD-pipelines om het vertrouwen in uitgiften te vergroten.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson implementatie in een live-laboratoriumomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of op locatie) is gericht op programmeurs en ontwikkelaars van beginnersniveau tot gemiddeld niveau die DeepSeek Coder willen gebruiken om de efficiëntie en productiviteit van het coderen te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De mogelijkheden en beperkingen van DeepSeek Coder te begrijpen.
• Hoge kwaliteitscodefragmenten te genereren met AI-assistentie.
• DeepSeek Coder te gebruiken voor het debuggen en optimaliseren van code.
• Repetitieve programmeertaken te automatiseren met behulp van AI-hulpmiddelen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor deelnemers van gemiddeld niveau die gebruik willen maken van GitHub Copilot om geavanceerde coderingsgebruiksscenario's af te handelen, de productiviteit te verbeteren en Copilot te integreren in hun ontwikkelingsworkflows.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Optimaliseer hun gebruik van GitHub Copilot voor geavanceerde codeertaken.
• Schrijf efficiëntere, foutloze en onderhoudbare code met Copilot-suggesties.
• Integreer GitHub Copilot in hun favoriete IDE's en workflows.
• Gebruik Copilot voor debugging en code refactoring.
• Begrijp de beperkingen en ethische overwegingen van het gebruik van AI-aangedreven coderingstools.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde ontwikkelaars en teamleiders die geavanceerde functies van Tabnine onder de knie willen krijgen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Implementeer Tabnine in complexe softwareprojecten.
• Pas de AI-modellen van Tabnine aan en train ze voor specifieke gebruiksscenario's.
• Integreer Tabnine in teamworkflows en ontwikkelingspijplijnen.
• Verbeter de kwaliteit van de code en versnel de ontwikkelingscycli met behulp van de inzichten van Tabnine.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor softwareontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau die AI-coderingsassistenten willen integreren in hun ontwikkelingsworkflow.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol en mogelijkheden van AI-coderingsassistenten bij softwareontwikkeling.
• Gebruik verschillende AI-coderingsassistenttools om routinematige codeertaken te automatiseren.
• Integreer AI-coderingsassistenten in hun levenscyclus van softwareontwikkeling.
• Verhoog hun productiviteit en concentreer u op complexere en creatievere programmeertaken.
• Aandacht voor ethische overwegingen en verantwoord gebruik van AI bij softwareontwikkeling.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars op beginnersniveau die de mogelijkheden van GitHub Copilot willen begrijpen, deze willen instellen en effectief willen gebruiken om hun codeerervaring te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp wat GitHub Copilot is en hoe het werkt.
• Stel GitHub Copilot in met een ondersteunde code-editor.
• Gebruik GitHub Copilot om sneller code te schrijven, te herstructureren en fouten op te sporen.
• Maak gebruik van Copilot om codeertechnieken en -oplossingen te verkennen.
• Pas best practices toe voor het integreren van GitHub Copilot in dagelijkse workflows.

LLMs voor Code Begrip, Refactoring en Documentation is een technische cursus die zich richt op het toepassen van grote taalmodellen (LLMs) om de codekwaliteit te verbeteren, technische schuld te verminderen en documentatietaken te automatiseren binnen softwareteams.

Deze door instructeurs geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor softwareprofessionals op tussen- en geavanceerd niveau die LLMs zoals GPT willen gebruiken om complexe of oude codebases effectiever te analyseren, te refactoren en te documenteren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• LLMs gebruiken om code, afhankelijkheden en logica in onbekende repositories te verklaren.
• Anti-patterns identificeren en refactoren en de leesbaarheid van de code verbeteren.
• Inline-commentaar, README-bestanden en API-documentatie automatisch genereren en onderhouden.
• LLM-gestuurde inzichten integreren in bestaande CI/CD- en beoordelingswerkstromen.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson-implementatie in een live-laboratoriumomgeving.

Opties voor cursusaanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers van gemiddeld niveau Python die hun productiviteit willen verhogen met behulp van Tabnine.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en configureer Tabnine in hun Python ontwikkelomgeving.
• Gebruik de functies voor automatisch aanvullen van Tabnine om efficiënter Python-code te schrijven.
• Pas het gedrag van Tabnine aan hun codeerstijl en projectbehoeften aan.
• Begrijp hoe het AI-model van Tabnine specifiek werkt met Python-code.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor deelnemers op beginnersniveau die AI-coderingsassistenten willen begrijpen, hun mogelijkheden, hoe ze het ontwikkelingsproces kunnen verbeteren en de ethische overwegingen rond het gebruik ervan.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp het doel en de mogelijkheden van AI-coderingsassistenten.
• Identificeer verschillende AI-coderingsassistent-tools en hun functies.
• Gebruik AI-coderingsassistenten voor basiscoderingstaken.
• Behandel fundamentele ethische overwegingen en verantwoord gebruik van AI bij ontwikkeling.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) is een praktijkgerichte cursus die onderzoekt hoe kunstmatige intelligentie elke fase van het softwareontwikkelingsproces kan verbeteren. Van het automatiseren van vereiste analyse tot intelligente testgeneratie en optimalisatie van implementatie, leren deelnemers hoe ze AI-tools en -technieken over de volledige levenscyclus kunnen integreren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op softwareleiders op intermiddelarijniveau die hun SDLC willen moderniseren met AI-gestuurde workflows en tools.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• AI te gebruiken voor het omzetten van zakelijk input in gestructureerde vereisten en gebruikersverhalen.
• LLMs te gebruiken om code-documentatie, -beoordeling en -refactoring te verbeteren.
• Testgevallen genereren en dekking analyseren met behulp van AI-tools.
• AI-gestuurde monitoring en implementatiebesluitvorming in CI/CD-pijplijnen toepassen.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handmatige implementatie in een live-labomgeving.

Opties voor aanpassing van de cursus

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus te verzoeken.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op beginnende tot gemiddelde ontwikkelaars die willen leren hoe ze de mogelijkheden van GitHub Copilot binnen een ontwikkelomgeving kunnen benutten.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De mogelijkheden en voordelen van GitHub Copilot begrijpen.
• Copilot configureren en integreren in een ontwikkelworkflow.
• De geavanceerde functies van Copilot begrijpen en leren hoe je Copilot effectief kunt gebruiken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars die hun codeerefficiëntie willen verhogen met behulp van Tabnine.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Installeer en stel Tabnine in hun favoriete IDE in.
• Gebruik de functies voor automatisch aanvullen van Tabnine om het coderen te versnellen.
• Pas de instellingen van Tabnine aan voor optimale hulp.
• Begrijp hoe de AI van Tabnine leert van hun code om betere suggesties te doen.

Dit is een immersieve, een dag durende workshop die softwareteams in staat stelt om koplopende AI-tools te integreren in het gehele Software Development Lifecycle (SDLC). Gestructureerd als een interactief spel met progressieve “niveaus,” combineert deze ervaring technische vaardigheden, creativiteit en samenwerking.

Deelnemers zullen real-world uitdagingen aanpakken in alle fasen van de SDLC — van het verzamelen van vereisten en ontwerp tot coderen, testen, implementeren en monitoren — met behulp van AI-aangedreven tools zoals ChatGPT, GitHub Copilot, en ML-gebaseerde log-analyse systemen.

Ontworpen voor moderne ontwikkelomgevingen, stimuleert deze workshop AI-vloeien, team-samenhang en een diepgaand begrip van hoe te werken met generatieve AI en machine learning capaciteiten in software levering pipelines.