LLM's voor codebegrip, refactoring en documentatie Training Cursus
Deze technische cursus over LLM's voor codebegrip, refactoring en documentatie richt zich op het toepassen van grote taalmodellen om de kwaliteit van code te verbeteren, technische schulden te verminderen en documentatietaken te automatiseren binnen softwareteams.
Deze interactieve training onder begeleiding van een instructeur (online of ter plaatse) is bedoeld voor softwareprofessionals op middel- tot hoog niveau die LLM's zoals GPT willen gebruiken om complexe of legacy-codebases efficiënter te analyseren, te refactoren en te documenteren.
Aan het einde van de cursus zullen de deelnemers in staat zijn tot het volgende:
- LLM's gebruiken om code, afhankelijkheden en logica in onbekende codebases uit te leggen.
- Anti-patterns herkennen en verbeteren zodat de code beter leesbaar wordt.
- Automatisch inline-comments, README-bestanden en API-documentatie genereren en bijwerken.
- Insights uit LLM's integreren in bestaande CI/CD- en codereview-processen.
Opbouw van de cursus
- Interactieve presentaties en discussies.
- Uitgebreide oefeningen en praktijkvoorbeelden.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden tot maatwerk aanpassing
- Indien u een op maat gemaakte training wenst, kunt u contact met ons opnemen om dit te regelen.
Cursusaanbod
Code begrijpen met behulp van LLM's
- Promptstrategieën voor het uitleggen en doorlopen van code
- Werken met onbekende codebases en projecten
- Analyse van besturingsstroom, afhankelijkheden en architectuur
Code refactoren voor betere beheersbaarheid
- Het identificeren van codegebreken, dode code en anti-patterns
- Herstructureren van functies en modules ter verduidelijking
- LLM's gebruiken om naamconventies en ontwerpverbeteringen te bepalen
Prestatieverbetering en betrouwbaarheid verhogen
- Inefficiënties en veiligheidsrisico's opsporen met hulp van AI
- Betere algoritmen of bibliotheken voorstellen
- Refactoring uitvoeren op I/O-operaties, databaseopdrachten en API-aanroepen
Automatisering van code-documentatie
- Het genereren van commentaren op functie- of methode-niveau en samenvattingen
- README-bestanden schrijven en bijwerken gebaseerd op de codebases
- Swagger/OpenAPI-documentatie maken met ondersteuning van LLM's
Integratie in bestaande toolsets
- VS Code-extensies en Copilot Labs gebruiken voor documentatieopdrachten
- GPT of Claude integreren in Git pre-commit hooks
- CI-pipeline-integratie voor automatische documentatie en linting
Werken met legacy-codebases en meertalige projecten
- Oude of ongedocumenteerde systemen reverse-engineeren
- Refactoren tussen verschillende programmeertalen (zoals van Python naar TypeScript)
- Case studies en demonstraties van paar-AI programmeren
Ethiek, kwaliteitsborging en codereview
- AI- gegenereerde veranderingen valideren en hallucinaties voorkomen
- Best practices voor peer review bij gebruik van LLM's
- Reproduceerbaarheid waarborgen en naleving van programmeernormen garanderen
Samenvatting en volgende stappen
Vereisten
- Ervaring met programmeertalen zoals Python, Java of JavaScript
- Kennis van softwarearchitectuur en codereview-processen
- Basiskennis over hoe grote taalmodellen functioneren
Doelgroep
- Backend-ontwikkelaars
- DevOps-teams
- Senior ontwikkelaars en technische leiders
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
LLM's voor codebegrip, refactoring en documentatie Training Cursus - Boeking
LLM's voor codebegrip, refactoring en documentatie Training Cursus - Navraag
LLM's voor codebegrip, refactoring en documentatie - Consultancyaanvraag
Getuigenissen (1)
Ik heb kennis gemaakt met de Streamlit-bibliotheek voor Python en ik zal zeker proberen deze te gebruiken om de toepassingen van mijn team, die zijn gemaakt met R Shiny, te verbeteren.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Cursus - GitHub Copilot for Developers
Automatisch vertaald
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Geavanceerd GitHub Copilot & AI voor projecten en infrastructuur
14 UrenGitHub Copilot is een door kunstmatige intelligentie aangestuurd hulpmiddel voor code-aanvulling dat ontwikkeling versnelt, terwijl het de kwaliteit en productiviteit verbetert. In combinatie met AI-toepassingen binnen projecten, infrastructuur en software kunnen managers AI benutten om resources optimaal in te zetten, workflows te stroomlijnen en betere beslissingen te nemen.
Deze begeleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor managers op gevorderd niveau die hun kennis van GitHub Copilot willen verdiepen en daarnaast praktische AI-toepassingen in zakelijke omgevingen willen verkennen, met voorbeelden uit grote projecten en sectoren zoals de olie- en gasindustrie.
Na afronding van deze training zullen deelnemers onder andere het volgende kunnen:
- Geavanceerde Copilot-functionaliteiten toepassen in grote zakelijke projecten.
- Copilot integreren in interdisciplinaire workflows voor maximale efficiëntie.
- AI-hulpmiddelen gebruiken om projectmanagement, infrastructuur en softwareaanschaf te optimaliseren.
- AI-gestuurde strategieën implementeren voor verbeterde planning, schattingen en tijdoptimalisatie.
- Praktische AI-toepassingen herkennen in sector-specifieke scenario’s zoals de olie- en gasindustrie.
Opbouw van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Praktische oefeningen en casestudies.
- Live-demonstraties van AI-hulpmiddelen en Copilot-workflows in een labomgeving.
Opties voor cursusaanpassing
- Bent u op zoek naar een maatwerkcursus? Neem dan contact met ons op om de details af te stemmen.
Geavanceerd Cursor: Prompt-engineering, fine-tuning en maatwerk-tools
14 UrenCursor is een geavanceerde AI-gestuurde ontwikkelomgeving waarmee ingenieurs de coderingsintelligentie naar eigen wens kunnen uitbreiden, fine-tunen en aanpassen voor specifieke toepassingen en bedrijfsprocessen.
Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars en AI-engineers met ervaring die eigen promptsystemen willen ontwerpen, het gedrag van modellen aanpassen en maatwerkextensies bouwen voor interne automatisering.
Na afloop van deze training kunnen deelnemers:
- Geavanceerde prompttemplates ontwerpen en testen om het AI-gedrag nauwkeurig te sturen.
- Cursor koppelen aan interne API’s en kennisbases voor contextgerelateerde codegeneratie.
- Modellen fine-tunen of specifiek afstemmen op een bepaald domein om gespecialiseerde taken te verrichten.
- Veilig maatwerktools of -adapters ontwikkelen die Cursor’s functionaliteit uitbreiden.
Opbouw van de cursus
- Technische presentaties en begeleide demonstraties.
- Praktijkgerichte oefeningen in het ontwikkelen en optimaliseren van prompts.
- Projecten waarbij Cursor wordt geïntegreerd met reële bedrijfsapplicaties.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Deze cursus kan volledig worden afgestemd op uw specifieke architectuur, AI-frameworks of beveiligingsvereisten.
Geavanceerd GitHub Copilot
14 UrenDeze begeleide, live-training in België (online of op locatie) richt zich op ervaren deelnemers die GitHub Copilot willen afstemmen op teamprojecten, gebruikmaken van zijn geavanceerde mogelijkheden en het naadloos integreren in CI/CD-pipelines om samenwerking en productiviteit te verbeteren.
Na afloop van deze training zullen deelnemers onder andere kunnen:
- GitHub Copilot aanpassen aan specifieke projectvereisten en teamprocessen.
- De geavanceerde functies van Copilot benutten bij ingewikkelde coding-taken.
- GitHub Copilot integreren in CI/CD-pipelines en samenwerkingsomgevingen.
- De teamwerksituatie optimaliseren met behulp van AI-gebaseerde tools.
- Copilot-instellingen en -rechten effectief beheren en eventuele problemen oplossen.
GitHub Copilot: Geavanceerde Agent-modus
21 UrenDeze begeleide, live-training in België (online of op locatie) richt zich op ontwikkelaars die GitHub Copilot Agent Mode willen gebruiken om zelfstandig nieuwe functies te ontwikkelen, tests uit te voeren en grotere programmeertaken aan te pakken.
Aan het einde van deze cursus kunnen deelnemers Agent Mode actieferen, plannen en iteraties doorvoeren binnen de agent-loop, terminalcommando’s uitvoeren en governance-afspraken op ondernemingsniveau toepassen.
GitHub Copilot voor DevOps-automatisering en productiviteit
14 UrenGitHub Copilot is een door AI aangestuurd hulpmiddel dat ontwikkelaars helpt bij het automatiseren van ontwikkelingswerkzaamheden, waaronder DevOps-taken zoals het schrijven van YAML-configuraties, GitHub Actions en implementatiescripts.
Deze interactieve training onder begeleiding (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een beginners- tot gevorderd niveau die gebruik willen maken van GitHub Copilot om hun DevOps-processen te versnellen, automatisering te verbeteren en de productiviteit te verhogen.
Na afronding van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- GitHub Copilot inzetten voor shellscripting, configuratie en het opstellen van CI/CD-pijplijnen.
- De AI-gestuurde code-aanvullingen gebruiken bij het werken met YAML-bestanden en GitHub Actions.
- Test-, implementatie- en automatiseringsprocessen sneller afhandelen.
- Copilot verantwoordelijk gebruiken door rekening te houden met de beperkingen van AI en het toepassen van best practices.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Veel oefeningen en praktische bezigheden.
- Actief werken in een live-labo-omgeving.
Mogelijkheden voor maatwerk
- Indien u een op uw behoeften afgestemde training wenst, kunt u contact met ons opnemen om deze te plannen.
AI-ondersteunde ontwikkeling en codeerwerkzaamheden met Cursor
21 UrenDeze live-training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) richt zich op softwareontwikkelaars op middenniveau die hun productiviteit en codekwaliteit willen verhogen door gebruik te maken van AI-ondersteuning bij het coderen met Cursor.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- Cursor te installeren en te configureren voor AI-ondersteunde softwareontwikkeling.
- Cursor te integreren met Git-repositories en ontwikkelingsworkflows.
- Gebruik te maken van alledaagse taal om code te genereren, debuggen en optimaliseren.
- De AI-mogelijkheden te benutten voor het herstructureren van code, maken van documentatie en testen.
Cursor voor data- en machine learning engineering: Notebooks, pijplijnen en modelbeheer
14 UrenCursor is een door AI aangedreven ontwikkelomgeving die de productiviteit en betrouwbaarheid vergroot bij data- en machine learning-processen. Dit wordt bereikt dankzij intelligente codegeneratie, contextgevoelige suggesties en efficiënte documentatiefunctionaliteiten.
Deze praktijkgerichte training onder begeleiding van een docent (online of op locatie) is bedoeld voor data- en ML-professionals met middenniveau ervaring die Cursor willen integreren in hun dagelijkse werkzaamheden. Doel is snellere prototypeontwikkeling, schaalbare pijplijncreatie en verbeterde modelbeheerprocessen.
Na afronding van deze training kunnen de deelnemers:
- Cursor gebruiken om notebookontwikkeling en codeonderzoek te versnellen.
- ETL-pijplijnen en processen voor feature engineering genereren, herstructureren en documenteren.
- AI-ondersteunde code benutten bij het trainen, afstellen en evalueren van modellen.
- De reproduceerbaarheid, samenwerking en consistentie in ML-werkprocessen verbeteren.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en demonstraties.
- Praktische oefeningen in een live-coderingomgeving.
- Casestudy's waarin Cursor wordt geïntegreerd met ML-pijplijnen en hulpmiddelen voor modelbeheer.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- De training kan worden afgestemd op specifieke raamwerken zoals TensorFlow, PyTorch of scikit-learn, alsook op organisatiespecifieke MLOps-platforms.
Cursor-basics: Productiviteit van ontwikkelaars verhogen
14 UrenCursor is een door AI aangestuurd code-editor die de productiviteit van ontwikkelaars vergroot via intelligente codeaanvullingen, contextuele bewerkingen en adaptieve ondersteuning.
Deze interactieve training onder leiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars en technische teams die hun codeproces willen stroomlijnen en AI-suggesties veilig willen inzetten om efficiëntie te vergroten.
Na het volgen van deze training zullen de deelnemers kunnen:
- Cursor installeren en configureren voor optimaal gebruik in ontwikkelprojecten.
- AI-gestuurde codeaanvullingen, chatfuncties binnen de editor en refactoring-tools begrijpen en toepassen.
- AI-gegenereerde codevoorstellen beoordelen, accepteren of aanpassen op een effectieve en veilige manier.
- Best practices hanteren bij het integreren van nieuwe teamleden, samenwerking en integratie met versiebeheer-systemen.
Opzet van de cursus
- Interactieve presentaties en discussies.
- Praktische demonstraties en begeleide oefeningen.
- Realistische codeproblemen en praktijkopdrachten met behulp van Cursor.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Deze training kan worden afgestemd op specifieke programmeertalen of frameworks die door uw team worden gebruikt.
Cursor voor Teams: Samenwerking, code-review en integratie met CI/CD
14 UrenCursor is een AI-gestuurd ontwikkelmilieu dat de samenwerking tussen teams versterkt, code-reviews automatiseert en naadloos integreert in moderne CI/CD-werkstromen.
Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor technische professionals met een middenniveau die Cursor willen implementeren binnen hun teamomgeving. Het doel is de samenwerking te verbeteren, code-reviews efficiënt te laten verlopen en de kwaliteit van geautomatiseerde ontwikkelprocessen te waarborgen.
Na afloop van deze training zijn de deelnemers in staat om:
- Teamomgevingen in Cursor op te zetten en te beheren voor gezamenlijke ontwikkeling.
- AI-hulpmiddelen te gebruiken om code-reviews, het genereren van pull requests en validatie bij samenvoegingen te automatiseren.
- Codegovernance, reviewbeleid en beveiligingsmaatregelen toe te passen met behulp van de mogelijkheden van Cursor.
- Cursor te integreren in CI/CD-systemen zodat er voortdurend software kan worden geleverd en kwaliteitsstandaarden blijven gehandhaafd.
Opbouw van de cursus
- Presentaties door de instructeur en groepsdiscussies.
- Praktische oefeningen waarbij echte teamscenario’s worden nagebootst.
- Live-integratieoefeningen met CI/CD- en versiebeheerhulpmiddelen.
Individuele aanpassingsmogelijkheden
- De cursus kan worden aangepast aan specifieke CI/CD-platforms, repository-tools of bedrijfsbeveiligingseisen.
GitHub Copilot voor ontwikkelaars
14 UrenDeze door een instructeur geleide training in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars met weinig tot gemiddelde ervaring, die willen leren hoe ze GitHub Copilot op effectieve wijze kunnen toepassen binnen moderne ontwikkelwerkprocessen.
GitHub Copilot in teamomgevingen: Best practices voor samenwerking
14 UrenDeze praktijkgerichte training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor deelnemers met een middenniveau tot gevorderd niveau die hun teamprocessen willen optimaliseren, samenwerkingsmethodes willen verbeteren en Copilot effectief willen inzetten in omgevingen waarin meerdere ontwikkelaars werken.
Na afloop van deze training kunnen deelnemers:
- GitHub Copilot instellen voor gebruik in teamomgevingen.
- Copilot benutten om samenwerkingsgerichte softwareontwikkeling te bevorderen.
- Teamprocessen optimaliseren door gebruik te maken van de functies van Copilot.
- De integratie van Copilot in projecten met meerdere ontwikkelaars beheren.
- Een consistente codekwaliteit en standaarden binnen het team handhaven.
- Geavanceerde Copilot-functies inzetten voor specifieke behoeften van het team.
- Copilot combineren met andere samenwerkingsinstrumenten om efficiëntie te vergroten.
Tabnine voor beginners
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor beginnende ontwikkelaars die hun coderingsproductiviteit willen verhogen met behulp van Tabnine.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- Tabnine te installeren en te configureren in hun favoriete IDE.
- Het automatische aanvullingssysteem van Tabnine te gebruiken voor sneller coderen.
- De instellingen van Tabnine zo aan te passen dat deze maximaal van pas komt.
- Te begrijpen hoe de AI van Tabnine leert van hun code om betere suggesties te doen.
Tabnine voor gevorderde ontwikkelaars
14 UrenDeze praktijkgerichte, begeleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren ontwikkelaars en teamleiders die de geavanceerde mogelijkheden van Tabnine willen beheersen.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:
- Tabnine implementeren in complexe softwareprojecten.
- De AI-modellen van Tabnine aanpassen en trainen voor specifieke toepassingsdoeleinden.
- Tabnine integreren binnen teamworkflows en ontwikkelingspijplijnen.
- Codekwaliteit verbeteren en de ontwikkeltijd verkorten door gebruik te maken van de inzichten van Tabnine.
Tabnine: Codeer slimmer met AI
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live-training in België (online of ter plaatse) richt zich op ontwikkelaars, van beginners tot gevorderden, die AI willen benutten voor codegeneratie met Tabnine.
Na afloop van deze training kunnen deelnemers:
- De basisprincipes van door AI aangestuurde codegeneratie begrijpen.
- Tabnine installeren en configureren in hun ontwikkelomgeving.
- Tabnine gebruiken voor efficiënte code-aanvulling en foutcorrectie.
- Aangepaste AI-modellen creëren en trainen met Tabnine voor gespecialiseerde taken.
Tabnine voor Python-ontwikkelaars
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor Python-ontwikkelaars en data scientists met een gemiddelde kennisniveau die hun productiviteit willen verhogen met behulp van Tabnine.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- Tabnine te installeren en te configureren in hun Python-ontwikkelomgeving.
- Het automatisch aanvullen-functie van Tabnine te gebruiken voor efficiëntere schrijfwerkzaamheden met Python-code.
- Tabnines werking naar eigen wens aan te passen zodat deze past bij hun codestijl en projectbehoeften.
- In te zien hoe het AI-model van Tabnine specifiek functioneert in combinatie met Python-code.