Neem contact met ons op

Cursusaanbod

Inleiding tot Vibe Coding

  • Definitie en geschiedenis van Vibe Coding
  • De filosofie achter samenwerking tussen mensen en AI via prompts
  • Waarin verschilt AI-codering van traditionele ontwikkelmethoden?

Taalmodellen in de context van coderen

  • Overzicht van relevante taalmodellen voor ontwikkelaars: GPT-4, DeepSeek, Qwen en Mistral
  • Vergelijking tussen open-source- en commercieel beschikbare AI-codertools
  • Het lokaal installeren van taalmodellen of het gebruik via API’s

Promptengineering voor ontwikkelaars

  • Hoe maak je effectieve prompts om code te genereren of te herstructureren?
  • Beheer van context en het handhaven van gespreksgeheugen bij AI-interacties
  • Het ontwerpen van herbruikbare prompt-sjablonen voor coderingstaken

Praktische Vibe Coding-omgevingen

  • Het gebruik van Replit voor samenwerking bij AI-gestuurde codering
  • Integratie van GitHub Copilot en Qwen Coder binnen ontwikkelomgevingen
  • Het aanpassen van werkprocessen voor optimale teamwerking

Codekwaliteit en validatie binnen AI-gestuurde processen

  • Hoe controleer je code gegenereerd door taalmodellen?
  • Het waarborgen van consistentie, onderhoudbaarheid en veiligheid van de code
  • Het opnemen van validatietools binnen het ontwikkelproces

Integratie en beleidsregels in een bedrijfsomgeving

  • Hoe schaal je Vibe Coding uit binnen verschillende teams?
  • Aandachtspunten rond AI-bestuur, ethiek en naleving bij codegeneratie
  • Het opstellen van beleid voor organisaties die met AI-gestuurde ontwikkeling werken

Geavanceerde onderwerpen: verder bouwen op Vibe Coding

  • Het combineren van meerdere taalmodellen voor hybride AI-werkstromen
  • Integratie van Vibe Coding met geautomatiseerde CI/CD-processen
  • Toekomstontwikkelingen: multi-agent-ontwikkelingsecosystemen en AI-netwerken

Teamproject en samenwerking in de praktijk

  • Het ontwerpen van een reëel AI-gestuurd ontwikkelingsproject
  • Samenwerken tussen menselijke ontwikkelaars en AI-systemen
  • Resultaten presenteren en de productiviteitsverbetering meten

Samenvatting en vervolgstappen

Vereisten

  • Kennis van gangbare softwareontwikkelingsprocessen
  • Ervaring met Python, JavaScript of een andere moderne programmeertaal
  • Vertrouwdheid met versiebeheersystemen zoals Git

Doelgroep

  • Softwareontwikkelaars die zich verdiepen in AI-ondersteunde ontwikkeling
  • Technische leiders verantwoordelijk voor de adoptie van AI binnen ontwikkelingsprocessen
  • Bedrijfsontwikkelingsteams die LLM’s willen integreren in hun productieomgevingen
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (1)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën