AI for Software Development обучение в Варна

GitHub Copilot е инструмент с подкрепа на изкуствен разум (ИР), който помага за ускоряване на развитието, като същевременно подобрява качеството и продуктивността. В комбинация с приложенията на ИР в проекти, инфраструктури и софтуер, мениджмът може да използва ИР за оптимизиране на разпределението на ресурсите, подобряване на работните процеси и усъвършенстване на решенията.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за мениджмът на висок ниво, които искат да дълбочинят знанията си за GitHub Copilot, като изследват практически приложения на ИР в корпоративни среди, с примери, свързани с големи проекти и индустрии като нафта и газ.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат разширени функции на Copilot в големи корпоративни проекти.
• Интегрират Copilot в мултидисциплинарни работни процеси за максимална ефективност.
• Използват инструменти с подкрепа на ИР за оптимизиране на управлението на проекти, инфраструктури и придобиване на софтуер.
• Применяват стратегии с подкрепа на ИР за подобряване на планирането, оценката и оптимизирането на времето.
• Разпознават практически приложения на ИР в индустрийни сценарии като нафта и газ.

Формат на Обучението

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически упражнения и изучаване на конкретни случаи.
• Демонстрации в реален лабораторен окръжение на инструментите с подкрепа на ИР и работните процеси на Copilot.

Опции за персонализация на Обучението

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да направите резервация.

Artificial Intelligence (AI) е набор от технологии, които симулират човешкия интелигент в машини и приложения, позволявайки по-интелигентно и адаптивно софтуер.

Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за разработчици на среден ниво, които искат да създават приложения с изкуствен интелигент, използвайки реални инструменти и платформи.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции на изкуствен интелигент и машинен учене.
• Разработват функции на изкуствен интелигент с Python и популярни библиотеки.
• Прилагат техники на изкуствен интелигент към реални софтуерни проекти.
• Оценяват модели и разпространяват интелигентни услуги.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практики.
• Практическо приложение в реално лаб-среда.

Опции за персонализация на курса

• За да попитате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

GitHub Copilot е AI-помощник за кодиране, който помага да се автоматизират разработъчни задачи, включително DevOps операции като записване на YAML конфигурации, GitHub Actions и скриптове за деплой.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти с начален и среден ниво, които искат да използват GitHub Copilot за оптимизиране на DevOps задачи, подобряване на автоматизацията и повишаване продуктивността.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Използват GitHub Copilot за подкрепа при shell скриптове, конфигурации и CI/CD пайплайн.
• Извъзползват AI завършване на код в YAML файлове и GitHub Actions.
• Ускоряват тестиранията, деплоя и автоматизираните работни процеси.
• Применяват Copilot отговорно с разбиране на ограниченията на AI и най-добри практики.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Приложение в реално окръжение на жив лаборатория.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас.

Huawei Ascend е семейство AI процесори, разработени за високопроизводително извършване на инференции и обучение.

Това живо обучение с преподавател (онлайн или на място) е насочено към средно ниво AI инженери и данни учени, които искат да развиват и оптимизират модели на невронни мрежи, използвайки платформата Huawei Ascend и CANN тулкита.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират CANN разработническата среда.
• Разработват AI приложения, използвайки MindSpore и CloudMatrix работни процеси.
• Оптимизират производителността на Ascend NPUs с помощта на персонализирани оператори и тайлуване.
• Разгласят модели в ръбовни или облачни среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо използване на Huawei Ascend и CANN тулкита в примерни приложения.
• Упражнения, насочени към построяването, обучението и разгласяването на модели.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, основно върху вашата инфраструктура или набори от данни, моля, свържете се с нас, за да организираме.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място) е насочено към софтуерни професионалисти средно ниво, които желаят да използват ИИ и машинното учение за подобряване на ефективността и иновациите при разработката на софтуер.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат ролята на ИИ и машинното учение при автоматизацията на задачи за създаване на софтуер.
• Използват инструменти на ИИ за генериране на код, тестове и документация.
• Применяват техники на ИИ за оптимизиране на кода, контрол на качеството и отстраняване на грешки.
• Интегрират ИИ в DevOps и CI/CD пайповете за подобряване на стратегиите за разполагане.
• Решават етични предизвикателства и проблеми при създаването на софтуер, поддържано от ИИ.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място) е насочено към участници на средно-напреднала и напредналa степен, които искат да оптимизират работния процес в командата си, да подобрят практиките за съдружествено кодиране и ефективно да управляват използването на Copilot в среди с много разработчици.

Край краищата на това обучение, участниците ще могат:

• Да настроят GitHub Copilot за командни среди.
• Да използват Copilot, за да подобрят практиките за съдружествено кодиране.
• Да оптимизират работния процес на командата, използващите функционалностите на Copilot.
• Да управляват интеграцията на Copilot в проекти с много разработчици.
• Да поддържат последователното качество и стандартите на кода в командите.
• Да използват продвинатите функции на Copilot за нуждите на конкретна команда.
• Да комбинират Copilot с други инструменти за съдружничество за повишаване на ефективността.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за QA инженери средно ниво, разработчици и ръководители на команди, които искат да използват GitHub Copilot за по-ефективно отстраняване на грешки, подобряване на качеството на кода и улесняване на процесите на ревю.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Настроят GitHub Copilot за целите по отстраняване на грешки и ревю на код.
• Използват Copilot, за да разпознават и решават грешки ефективно.
• Подобряват качеството на кода с помощта на предложението от AI.
• Улесняват процесите на ревю на код със способностите на Copilot.
• Съвместно работят ефективно, използвайки Copilot в командната среда.

Опции за персонализация на курса

Формат на курса

В края на това обучение участниците ще могат да:

Prompt Engineering for Software Development е практически курс, предназначен да научи разработчиците как да създават ефективни промптове, които оптимизират полезността, точността и безопасността на AI-генерираните изходи в контекста на задачи за софтуерно инженерство.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е предназначено за разработчици на среден ниво, които искат да интегрират техники от Prompt Engineering в използването им на AI помощници за кодиране, анализатори на код и интелигентни автоматизирани инструменти.

• Създавайте точни промптове за генериране, рецензия и оптимизация на кода.
• Използвайте последователни и уточняващи промптове, за да подобрите отговорите на AI в итеративните работни процеси.
• Генерирайте структурирани изходи като тестови случаи, SQL заявки и документация от минимален вход.
• Митигирайте холуцинацията и подобрете контрола над поведението на ЛЛМ в техническата среда.

• Интерактивен лекции и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в живо-лабораторна среда.

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да организирате.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към фронт-енд разработчици среден ниво на засиленост, които искат да използват GitHub Copilot за автоматизиране на повторящи се кодови задачи, подобряване на UI/UX дизайна и оптимизиране на фронт-енд процесите.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Настроят GitHub Copilot за фронт-енд проекти.
• Използват Copilot за генериране на HTML, CSS и JavaScript код по-ефективно.
• Подобрят процесите за UI/UX дизайн с помощта на ИИ-генерирани предложения за код.
• Оптимизират фронт-енд процесите с практически стратегии за интегриране на Copilot.
• Отстраняват и дебъгват фронт-енд код с помощта на Copilot.

Отговорно AI в разработката на софтуер е фундаментален курс, който разглежда етичните, правните и управленските съображения при използването на инструменти за AI в процеса на разработка на софтуер. Курсът подчертава прозрачност, справедливост, проблеми с интелектуална собственост и безопасно разпространение на код, генериран от AI.

Това е обучение, водено от инструктор, в живо (онлайн или на място), насочено към начинаещи технически и нетехнически професионалисти, които искат да осигурят етично, съобразено с нормативните изисквания и осъзнато на рискове използване на AI в своите софтуерни проекти.

В края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:

• Идентифицират и намалят етичните и правните рискове, свързани с разработка, подпомагана от AI.
• Разберат предразсъдъците в код, генериран от AI, и как да оцените справедливост.
• Управляват софтуерни лицензи и атрибуция, свързани с съдържание, генерирано от AI.
• Установяват рамки за управление, политика и съответствие с изискванията за използването на AI в разработващи екипи.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практики.
• Ръчна имплементация в живо лабораторно окружение.

Опции за персонализиране на курса

• За да поставите запрос за персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да организираме.

Курсът „Използване на AI за софтуерни изисквания и генериране на потребителски истории“ е практически, насочен към употребата на генеративна AI за трансформиране на входните данни от създадените лица в структурирани изисквания, епизоди, потребителски истории и критерии за приемане, подходящи за Agile разработки.

Този курс под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначен за начални професионалисти в областта на продуктите и проектите, които желаят да използват инструменти като ChatGPT или Claude, за да подобрят ясното, бързото и проследимо собиране и уточняване на изискванията.

Край краица на този курс, участниците ще могат да:

• Използват AI подсказки за собиране и уточняване на бизнес изисквания.
• Преобразуват заявки за функции в добре структурирани потребителски истории и епизоди.
• Генерират критерии за приемане, крайни случаи и дефиниции на завършена работа с помощта на AI.
• Сътрудничат с командите по разработка, използвайки документация структурирана с помощта на AI.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо приложение в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да подредите.

Cursor е AI-помощено разработка среда, която подобрява продуктивността и надеждността в работните процеси за данни и машинно обучение чрез интелектуално генериране на код, контекстно осведомени препоръки и оптимизирана документация.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към средно ниво специалисти по данни и ML, които искат да интегрират Cursor в дневните си работни процеси за ускорена проектировка, разгъната развитие на конвейери и подобряване на операциите с модели.

След завършването на това обучение, участниците ще могат да:

• Използват Cursor за ускоряване на разработката и изследването на код в тетрадки.
• Генерират, рефакторират и документират ETL и конвейери за характеристики.
• Използват AI-помощен код за обучаване, настройване и оценка на модели.
• Подобряват възпроизводимостта, сътрудничеството и операционната консистентност в работните процеси за ML.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и демонстрации.
• Практически, ръководени упражнения в живо кодираща среда.
• Изучаване на случаи за интегриране на Cursor с конвейери за ML и инструменти за операции с модели.

Опции за персонализация на курса

• Това обучение може да бъде адаптирано към конкретни фреймворки като TensorFlow, PyTorch или scikit-learn, или към организационните платформи за MLOps.

Този училищно воден, жив тренинг в Варна (онлайн или на място) е насочен към начални и средно ниво Питон програмисти, които искат да използват GitHub Copilot за задачи специфични за Питон, дебъгване и имплементация на машинно учение.

По края на тренинга участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират GitHub Copilot за развитие с Питон.
• Използват Copilot за писане на ефективен код на Питон.
• Дебъгват приложения на Питон, използвайки предлози генерирани от AI.
• Автоматизират повторящи се задачи за програмиране и подобряват ефективността на работния процес.
• Използват Copilot за имплементация на машинно учение проекти на Питон.

Graphite е платформа за продуктивност на разработчици и код ревю, която оптимизира работните процеси при заявки за споделяне (pull requests), подобрява сътрудничеството в командата и интегрира с инструменти като GitHub и асистенти за код ревю, основани на изкуствен интелект.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към софтуерни инженерски команди средно ниво, които искат да оптимизират своите работни процеси в разработка, подобрят ефективността при ревю и успешно внедрят Graphite в предприемчиви DevOps конвеййори.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Graphite за разработки в предприятията.
• Автоматизират управлението на заявки за споделяне (pull requests) и подобрят пропуската при код ревю.
• Интегрират Graphite с GitHub, CI/CD системи и асистенти за код, основани на изкуствен интелект, като OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen и Mistral Small.
• Измерват продуктивността на разработчиците с помощта на аналитиката и панелите за управление в Graphite.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Работа с реални примери в лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас.

Cursor е напреднало AI-осигурено разработно окружение, което позволява на инженерите да разширяват, подобряват и персонализират неговата кодова интелигенция за специализирани случаи на употреба и бизнес процеси.

Този курс с инструкторско водено обучение (онлайн или на място) е насочен към разработчици на продвинат ниво и AI инженери, които желаят да проектират персонализирани системи за промптове, да подобрят поведението на моделите и да създават персонализирани разширения за вътрешна автоматизация на разработката.

По завършване на това обучение, участниците ще могат да:

• Проектират и тестират продвинати шаблони за промптове за точно поведение на AI.
• Свързват Cursor с вътрешни API-та и бази данни, за да генерират код, осведомен за контекста.
• Разработват подобрени или адаптирани модели на AI за специализирани задачи.
• Създават и разграждат персонализирани инструменти или адаптери, които безопасно разширяват функционалността на Cursor.

Формат на курса

• Технически презентации и водени демонстрации.
• Практични лаборатории за разработка и оптимизиране на промптове.
• Практични проекти, които интегрират Cursor с реални предприемачески системи.

Опции за персонализация на курса

• Този курс може да бъде персонализиран, за да се придаде към конкретни вътрешни архитектури, AI фреймуърки или изисквания по отношение на сигурност и съответствие.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към участници на разширени ниво, които искат да настроят GitHub Copilot за командни проекти, да използват неговите продвинати функционалности и да го интегрират безпрепятствено в CI/CD пайплайните за подобряване на сътрудничеството и продуктивността.

По завершаване на това обучение, участниците ще могат да:

• Настроят GitHub Copilot според специфичните нужди на проекта и работните процеси на екипа.
• Използват продвинатите функционалности на Copilot за сложни задачи по кодиране.
• Интегрират GitHub Copilot в CI/CD пайплайните и сътрудническите среди.
• Оптимизират сътрудничеството на екипа, използвайки AI-драйвените инструменти.
• Управляват и разрешават проблемите в настройките и правата за достъп на Copilot поефективно.

Генеративното ИИ за фронтенд разработка изследва как големите езиkovи модели и инструментите, подкрепени от ИИ, могат да ускорят фронтенд разработката чрез генериране на код на база на промптове, проектиране на макети и оптимизация на потребителския интерфейс.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към началници до средно ниво фронтенд професионалисти, които искат да използват генеративната ИИ за бързото и креативно създаване на потребителски интерфейси.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Използват инструменти с ИИ за генериране на HTML, CSS и JavaScript от езикови промптове.
• Създават и усъвършенстват компоненти и макети на потребителски интерфейси с помощта на генеративни модели.
• Бързо проектират адаптивни уеб дизайнери без да писват целия код от нула.
• Оптимизират фронтенд код с предложението на ИИ и автоматизираните работни процеси.

Формат на курса

• Интерактивно лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Работа в реална лаборатория за прилагане на знанията.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас.

Товата инструкторски водено, живо обучение в Варна (онлайн или на място) е направено за разработчици от начинаещи до експерти, които искат да използват AI за генериране на код с Tabnine.

След края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат основата на AI-основаното генериране на код.
• Инсталират и конфигурират Tabnine в своята разработваща среда.
• Използват Tabnine за ефективното завършване на код и корекция на грешки.
• Създават и обучават персонализирани AI модели с Tabnine за специализирани задачи.

Vibe coding едно ново paradigma, при което разработчиците сътрудничат с големи модели на език, за да генерират, усъвършенстват и оптимизират код чрез взаимодействия с естествен език.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към разработчици на средно ниво и технически лидери, които искат да овладеят използването на асистенти за кодуване с AI и отворени LLMs, за да подобрят производителността, творчеството и автоматизирането на работен процес.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Разберат принципите и философията на vibe coding и нейното въздействие върху разработка на софтуер.
• Имплементират LLM-поддържани среди за кодуване, използвайки инструменти като Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral и GitHub Copilot.
• Проектират и изпълняват стратегии за ефективно AI сътрудничество чрез инженерия на подвеждането (prompt engineering).
• Интегрират vibe coding работни процеси в enterprise CI/CD конвейори и рамкове за управление.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в реална лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас.

AI-подкрепено генериране на тестови случаи и качествена инженерия разглежда как инструментите за изкуствен интелект и големите езици (LLMs) могат да подобрят покритостта с тестове, да ускорят създаването на тестови случаи и да подобрят процесите на качествено отбелязване.

Този обучаващ, жив тренинг (онлайн или на място) е насочен към QA професионалисти с промежуточно ниво, които искат да автоматизират и подобрят своите стратегии за тестуване, използвайки инструменти и практики, подкрепени от AI.

По края на този тренинг, участниците ще могат да:

• Генерират единични, интеграционни и UI тестови случаи, използвайки AI инструменти и подсказки.
• Използват LLMs за експлораторно тестуване, откриване на редки случаи и регресионен анализ.
• Групират и приоритизират тестовите неуспехи и аномалии, използвайки AI-подкрепена триажа.
• Интегрират AI-базирано тестуване в CI/CD пайповидите, за да подобрят увереността при издаването на версии.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическа имплементация в живо-лаб среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас, за да договорите.

Cursor е разработка с подкрепа на изкуствен интелект (AI), която улеснява съвместната работа в екипи, автоматизира ревюта на код и се интегрира плавно в модерните CI/CD процеси.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е предназначено за технически професионалисти с средно ниво на квалификация, които искат да интегрират Cursor в околната среда на своите екипи, за да подобрят съвместната работа, улеснят ревюта на код и поддържат качеството при автоматизираните пайпไลни.

След завършването на обучението участниците ще могат да:

• Настройват и управляват екипни околнини в Cursor за съвместно разработване.
• Използват инструменти на изкуствен интелект (AI) за автоматизирани ревюта на код, генериране на pull request и валидация при сливане.
• Провеждат управление на кода, политики за ревю и контроли за сигурност, използвайки функционалностите на Cursor.
• Интегрират Cursor с CI/CD системи, за да гарантират непрекъснатата доставка и последователните стандарти за качество.

Формат на курса

• Презентации под ръководството на преподавател и дискусии в екип.
• Лабораторни упражнения с реално сценарии за съвместна работа.
• Живи упражнения за интеграция с CI/CD и инструменти за контрол на версии.

Опции за персонализация на курса

• Курсът може да бъде адаптиран към специфични платформи CI/CD, инструменти за хранилища или предприемерски изисквания за сигурност.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за програмисти и разработчици на ниво начален до среден, които искат да използват DeepSeek Coder за повишаване на ефективността и продуктивността на кодирането.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират възможностите и ограниченията на DeepSeek Coder.
• Генерация на качествени фрагменти от код с помощта на AI.
• Използване на DeepSeek Coder за отстраняване на грешки и оптимизация на код.
• Автоматизиране на повторяващи се програмни задачи с помощта на AI инструменти.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за участници с промежуточен ниво, които желаят да използват GitHub Copilot за сложни задачи по програмирането, подобряване на продуктивността и интегриране на Copilot в техните разработъчни процеси.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Оптимизират използването си на GitHub Copilot за сложни задачи по програмирането.
• Пишат по-ефективен, безгрешен и поддържан код с предложението на Copilot.
• Интегрират GitHub Copilot в предпочитания им интегрирани разработъчни среди (IDE) и процеси.
• Използват Copilot за отстраняване на грешки и рефакторинг на кода.
• Разбираме ограниченията и етичните разглеждания при използването на инструменти за програмиране, подкрепени от изкуствен интелект.

Този инструкторски насочен, жив тренинг в Варна (онлайн или на място) е насочен към разработчици и ръководители на отбори с напреднал ниво, които желаят да освоят напредналите функции на Tabnine.

По завършване на този тренинг участниците ще могат да:

• Приложат Tabnine в сложни софтуерни проекти.
• Персонализират и обучават AI моделите на Tabnine за специални случаи употреба.
• Интегрират Tabnine във работните процеси и разработчицки пайпилайнове на отборите.
• Подобряват качеството на кода и ускоряват циклите на разработка, използвайки инсайтите на Tabnine.

Товата курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за софтуерни разработчици с ниско до средно ниво, които искат да интегрират AI помощници за кодиране в своя работелен процес на разработка.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Разберат ролята и възможностите на AI помощниците за кодиране в софтуерната разработка.
• Използват различни инструменти за AI помощници за кодиране, за да автоматизират рутинни задачи за кодиране.
• Интегрират AI помощници за кодиране в цикълът си на софтуерна разработка.
• Увеличат продуктивността си и се фокусират върху по-сложни и креативни задачи за програмиране.
• Обръщат внимание на етичните въпроси и отговорното използване на AI в софтуерната разработка.

Devstral е отворен код рамка, предназначена за създаване и изпълнение на кодиращи агенти, които могат да взаимодействат с кодови бази, инструменти за разработчици и API, за да подобрят инженеринга продуктивност.

Този инструкторски воден жив обучение (онлайн или на място) е направен за средно ниво до напреднали ML инженери, екипи за инструменти за разработчици и SREs, които искат да проектират, имплементират и оптимизират кодиращи агенти с помощта на Devstral.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират Devstral за разработка на кодиращи агенти.
• Проектират агентични процеси за изследване и модифициране на кодова база.
• Интегрират кодиращи агенти с инструменти за разработчици и API.
• Имплементират най-добрите практики за сигурно и ефективно разпространение на агенти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практическо имплементиране в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Cursor е AI-осилена IDE, която се е направила за да подобри продуктивността на разработчиците чрез умни предложения за код, контекстно редактиране и адаптивна помощ.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към начални разработчици и инженерски команди, които искат да оптимизират своите процеси за кодиране и безопасно да използват AI-предложения за по-добра продуктивност.

След завършването на обучението, участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират Cursor за оптимално използване в проектите по разработка.
• Да разбират и прилагат AI-помощта при комплектуването на код, чата в редактора и инструменти за рефакторинг.
• Ефективно и безопасно да оценяват, приемат или коригират AI-предложенията за код.
• Да придобият най-добрите практики за настаняване на команди, сътрудничество и интеграция в системи за контрол на версии.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практични демонстрации и насочени упражнения.
• Реални задачи за кодиране и лабораторна практика с използването на Cursor.

Опции за персонализация на курса

• Курсът може да бъде адаптиран към конкретни програмирани езици или фреймворки, използвани от вашата команда.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към начинаещи програмисти, които желаят да разберат възможностите на GitHub Copilot, да го установят и да го използват ефективно за подобряване на техния кодиращ опит.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат какво е GitHub Copilot и как работи.
• Установят GitHub Copilot с поддръжан редактор за код.
• Използват GitHub Copilot за по-бързо писане, рефакторинг и отстраняване на грешки в кода.
• Извличат ползи от Copilot за изследване на техники и решения за кодиране.
• Прилагат най-добрите практики при интегрираяне на GitHub Copilot в дневните работи.

LLMs за разбиране на код, преструктуриране и Documentation е технически курс, насочен към приложението на големи модели за езици (LLMs) за подобряване на качеството на кода, намаляване на техническия дълг и автоматизиране на задачи по документиране в софтуерните екипи.

Това е обучение с инструктор, провеждано живо (онлайн или на място), предназначено за софтуерни професионалисти с интермедиен или напреднал нив, които желаят да използват LLMs като GPT за по-ефективен анализ, преструктуриране и документиране на сложни или застарели кодове.

Към края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Използват LLMs за обяснение на код, зависимости и логика в непознати репозитории.
• Идентифицират и преструктурират антипатерни и подобряват четливостта на кода.
• Автоматично генерират и поддържат встроени коментари, README файлове и API документация.
• Интегрират инсайти, водени от LLMs, в съществуващи процеси CI/CD и обзори.

Формат на Курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Ръчно изпълнение в жива лабораторна среда.

Опции за Персонализация на Курса

• За заявка на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към програмисти и данни учени на среден ниво, които използват Python и искат да повисят продуктивността си с помощта на Tabnine.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Tabnine в околната среда за развитие на Python.
• Използват функциите за автоматично завършване на Tabnine, за да пишат код на Python по-ефективно.
• Персонализират поведението на Tabnine, за да съответства на техния стил на програмиране и нуждите на проекта.
• Разбират как работи моделът на AI на Tabnine специално с код на Python.

Този курс с инструктор и директно обучение в Варна (онлайн или на място) е предназначен за начинаещи участници, които искат да разберат какво са AI помощници за кодиране, какви са техните възможности, как могат да подобрят процеса на разработка и какви етични разсъждения обграждат тяхното използване.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат целта и възможностите на AI помощници за кодиране.
• Разпознаят различни инструменти за AI помощници за кодиране и техните функции.
• Използват AI помощници за основни задачи по кодиране.
• Разгледат основни етични разсъждения и отговорно използване на AI в разработката.

Изграждане на ПО с подкрепа на ИИ (SDLC) е практически курс, който разглежда как изкуственият интелект може да улесни всяка фаза от процеса за разработка на софтуер. От автоматизираната анализ на изисквания до генерирането на тестове и оптимизацията на депloiрањето, участниците ще научат как да интегрират ИИ инструменти и техники през целия жизнен циклус.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е предназначено за софтуерни лидери на средно ниво, които искат да модернизират своите SDLC с ИИ-помощени работни процеси и инструменти.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Използват ИИ за преобразуване на бизнес изисквания в структурирани изисквания и потребителски истории.
• Използват LLMs (large language models) за подобряване на документацията, ревюто и рефакторинга на кода.
• Автоматизирано генериране на тестови случаи и анализ на покритост с ИИ инструменти.
• Приложение на ИИ-дривед мониторинг и взимане на решения за депloiрање в CI/CD пайповодовете.

Формат на курса

• Интерактивно обучение и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Работа в живо-лаб среда.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към разработчици на софтуер средно ниво, които искат да повисят продуктивността си и качеството на кода, използвайки ИИ-асистирано кодиране с Cursor.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Cursor за ИИ-асистирана разработка на софтуер.
• Интегрират Cursor с хранилищата Git и работните процеси.
• Използват естествен език за генериране, отстраняване на грешки и оптимизиране на кода.
• Извличат ИИ возможности за рефакторинг, документиране и тестване.

Това обучение с инструктор, проведено на живо (онлайн или на място), е предназначено за развивачи с ниско и средно ниво, които искат да научат как да използват възможностите на GitHub Copilot ефективно в съвременни процеси на разработка.

Това обучение, водено от инструктор, което се провежда в Варна (онлайн или на място), е предназначено за начинаещи програмисти, които искат да увеличат ефективността на своя код с помощта на Tabnine.

По края на обучението участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират Tabnine в предпочитания им интегрирана среда за разработка (IDE).
• Използват функциите за автоматично допълване на Tabnine, за да ускорят кодирането.
• Персонализират настройките на Tabnine за оптимална помощ.
• Разбират как AI-я на Tabnine учене от техния код, за да предлага по-добри съвети.

Този поглъщащ, единден семинар подкрепя софтуерните команди при интеграцията на последни AI инструменти през циклуса за разработка на софтуера (SDLC). Структуриран като интерактивна игра с напредващи „уровни“, този опит смесва техническото обучаване, креативност и сътрудничество.

Участниците ще решават реални предизвикателства на всички етапи на СДЦ — от групирането на изискванията и дизайна до кодирането, тестирания, пускане в производствената среда и мониторинг — с помощта на AI инструменти като ChatGPT, GitHub Copilot и ML-базирани системи за анализ на логовете.

Разработен за moderne разработка среди, този семинар насърчава AI компетентността, синергията в командата и дълбоко разбиране как да подобри софтуерните доставки чрез generative AI и машинно учене.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) в Варна е насочено към софтуерни инженери и технически ръководители на среден ниво, които желаят да използват Claude Code за ускоряване на работните процеси при развитието и подобряване на продуктивността на командата с AI-подкрепено програмиране.

По края на това обучение участниците ще могат да: инсталират и конфигурират Claude Code, навигират, генерират и подобряват код с помощта на AI, интегрират AI работни процеси с Git и проектират масштабируеми AI-подкрепени процеси.