AI for Software Development Schulungen in Dresden

GitHub Copilot ist ein von Künstlicher Intelligenz (KI) unterstütztes Code-Vervollständigungstool, das die Entwicklung beschleunigt und gleichzeitig Qualität und Produktivität verbessert. In Verbindung mit KI-Anwendungen in Projekten, Infrastrukturen und Software können Manager KI nutzen, um Ressourcenallokation zu optimieren, Workflows zu vereinfachen und Entscheidungsfindung zu verbessern.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Manager, die ihr Wissen über GitHub Copilot vertiefen möchten, während sie auch praktische KI-Anwendungen in Unternehmensumgebungen erkunden, mit Beispielen für große Projekte und Branchen wie Erdöl und Gas.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene Copilot-Funktionen in großen Unternehmensprojekten anzuwenden.
• Copilot in multidisziplinäre Workflows zu integrieren, um maximale Effizienz zu erzielen.
• KI-Tools zur Optimierung der Projektmanagement-, Infrastruktur- und Softwareerwerbsprozesse einzusetzen.
• AI-basierte Strategien implementieren, um Planung, Schätzung und Zeitoptimierung zu verbessern.
• Praktische KI-Anwendungen in branchenspezifischen Szenarien wie Erdöl und Gas erkennen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Übungen und Fallstudien.
• Live-Lab-Demonstrationen von KI-Tools und Copilot-Workflows.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen abzustimmen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine Reihe von Technologien, die menschliche Intelligenz in Maschinen und Anwendungen simulieren, um intelligenteres und flexibleres Software zu ermöglichen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit fortgeschrittenem Niveau, die KI-gestützte Anwendungen mithilfe realer Tools und Plattformen erstellen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Grundlegende KI- und Maschinenlernkonzepte zu verstehen.
• KI-Funktionen mit Python und gängigen Bibliotheken zu entwickeln.
• KI-Techniken in echten Softwareentwicklungsprojekten anzuwenden.
• Modelle zu evaluieren und intelligente Dienste bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.

GitHub Copilot ist ein künstlich-intelligenzgestützter Code-Assistent, der die Automatisierung von Entwicklungsaufgaben unterstützt, einschließlich DevOps-Operationen wie dem Schreiben von YAML-Konfigurationen, GitHub Actions und Bereitstellungsskripten.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Trainings (online oder vor Ort) richtet sich an Profis mit Anfänger- bis Mittelstufenkenntnissen, die GitHub Copilot verwenden möchten, um DevOps-Aufgaben zu optimieren, Automatisierungen zu verbessern und die Produktivität zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Shell-Skripting, Konfiguration und CI/CD-Pipelines zu nutzen.
• KI-gestützte Code-Vervollständigung in YAML-Dateien und GitHub Actions zu nutzen.
• Test-, Bereitstellungs- und Automatisierungsworkflows zu beschleunigen.
• Copilot verantwortungsbewusst einzusetzen, wobei die Grenzen der KI und beste Praktiken berücksichtigt werden.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Huawei Ascend ist eine Familie von AI-Prozessoren, die für leistungsstarke Inferenz- und Trainingsvorgänge entwickelt wurden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Ingenieure und Datenwissenschaftler, die lernen möchten, neuronale Netzmodelle unter Verwendung der Huawei Ascend-Plattform und des CANN-Toolkits zu entwickeln und zu optimieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die CANN-Entwicklungsumgebung einzurichten und zu konfigurieren.
• KI-Anwendungen unter Verwendung von MindSpore und CloudMatrix-Arbeitsabläufen zu entwickeln.
• Die Leistung auf Ascend NPUs durch benutzerdefinierte Operatoren und Tiling zu optimieren.
• Modelle in Edge- oder Cloudumgebungen bereitzustellen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Nutzung von Huawei Ascend und dem CANN-Toolkit in Beispielanwendungen.
• Geleitete Übungen, die sich auf das Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen konzentrieren.

Kursanpassungsoptionen

• Um eine angepasste Schulung basierend auf Ihrer Infrastruktur oder Datensätzen anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Vereinbarung.

Dieser von einem Trainer durchgeführte Live-Kurs in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Software-Professionals, die künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen einsetzen möchten, um Effizienz und Innovation im Softwareentwicklungszirkel zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle von KI und Maschinellem Lernen bei der Automatisierung von Softwareentwicklungs-Aufgaben zu verstehen.
• KI-Werkzeuge zur Generierung von Code, Tests und Dokumentationen einzusetzen.
• AI-Techniken für die Optimierung von Quellcode, Qualitätskontrolle und Debugging anzuwenden.
• KI in die DevOps und CI/CD-Pipelines zu integrieren, um verbesserte Bereitstellungsszenarien zu erreichen.
• Ethische Aspekte und Herausforderungen bei der KI-gestützten Software-Engineerung anzugehen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die Team-Workflows optimieren, kollaborative Codierungspraktiken verbessern und die Nutzung von Copilot in Umgebungen mit mehreren Entwicklern effektiv verwalten möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Team-Umgebungen einzurichten.
• Copilot zur Verbesserung kollaborativer Codierungspraktiken zu nutzen.
• Team-Workflows durch die Nutzung von Copilots Funktionen zu optimieren.
• Die Integration von Copilot in Projekte mit mehreren Entwicklern zu verwalten.
• Konsistente Codequalität und Standards über Teams hinweg aufrechtzuerhalten.
• Fortgeschrittene Copilot-Funktionen für teambezogene Anforderungen zu nutzen.
• Copilot mit anderen kollaborativen Tools zur Effizienzsteigerung zu kombinieren.

Diese von einem Trainer geleitete, live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene QA-Ingenieure, Entwickler und Teamleiter, die GitHub Copilot nutzen möchten, um das Debugging effizienter zu gestalten, die Codequalität zu verbessern und den Code-Review-Prozess zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Debugging- und Code-Review-Zwecke einzurichten.
• Mit Copilot Fehler effizient zu identifizieren und zu beheben.
• Die Codequalität mit AI-gestützten Vorschlägen zu verbessern.
• Den Code-Review-Prozess mit Copilots Fähigkeiten zu optimieren.
• Effektiv in Teamumgebungen mit Copilot zusammenzuarbeiten.

Kursanpassungsoptionen

Kursformat

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

Prompt Engineering für Softwareentwicklung ist ein praktischer Kurs, der Entwicklern beibringt, wie man effektive Anfragen erstellen kann, um die Nutzbarkeit, Präzision und Sicherheit von AI-generierten Ausgaben im Kontext von Softwareingenieurtaufgaben zu optimieren.

Dieses unterrichtete, live Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mittlerer Stufe, die Techniken der Anfrage-Engineering in ihre Nutzung von AI-Codes-Assistenten, Codeanalysetools und intelligenter Automatisierung einbeziehen möchten.

• Erstellen präziser Anfragen für Aufgaben zur Generierung, Überprüfung und Optimierung von Code.
• Verwenden der Kette und Verbesserung von Anfragen, um die AI-Antworten in iterativen Workflows zu verbessern.
• Generieren strukturierter Ausgaben wie Testfälle, SQL Abfragen und Dokumentation aus minimaler Eingabe.
• Minimieren von Halluzinationen und Steigerung der Kontrolle über das Verhalten von LLM in technischen Umgebungen.

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Händische Umsetzung in einer lebendigen Lab-Umgebung.

• Für eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte für die Anordnung.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Front-End-Entwickler, die GitHub Copilot nutzen möchten, um wiederkehrende Codierungsaufgaben zu automatisieren, UI/UX-Designs zu verbessern und Front-End-Arbeitsabläufe zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Front-End-Projekte einzurichten.
• GitHub Copilot nutzen, um HTML-, CSS- und JavaScript-Code effizient zu generieren.
• UI/UX-Designprozesse mit AI-generierten Codesuggerenzen zu verbessern.
• Front-End-Arbeitsabläufe durch praktische Copilot-Integrationstrategien zu optimieren.
• Front-End-Code unter Nutzung von Copilot-Assistenz zu troubleshooten und zu debuggen.

Responsible AI in Software Development ist eine grundlegende Lehrveranstaltung, die ethische, rechtliche und governancebezogene Aspekte bei der Nutzung von KI-Tools im Softwareentwicklungsprozess anspricht. Der Fokus liegt auf Transparenz, Fairness, Urheberrechtsfragen und der sicheren Einführung von durch KI generiertem Code.

Diese instruktorgeleitete Live-Ausbildung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger auf technischer und nichttechnischer Ebene, die sicherstellen möchten, dass der Einsatz von KI in ihren Softwareprojekten ethisch, konform und risikobewusst erfolgt.

Zum Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ethische und rechtliche Risiken bei der KI-gestützten Entwicklung zu identifizieren und abzuwenden.
• Bias in durch KI generiertem Code zu verstehen und Fairness zu bewerten.
• Softwarelizenzen und Zuschreibungen im Zusammenhang mit durch KI generiertem Inhalt zu verwalten.
• Governance, Richtlinien und Konformitätsrahmen für den Einsatz von KI in Entwicklerteams aufzubauen.

Format des Kurses

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisphasen.
• Einführung in eine lebendige Laborumgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für einen angepassten Schulungsansatz zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Anordnung.

Künstliche Intelligenz für Softwareanforderungen und User Story Erstellung ist ein praxisorientierter Kurs, der sich auf die Verwendung von generativer KI konzentriert, um Stakeholder-Eingaben in strukturierte Anforderungen, Epics, User Stories und Annahmekriterien zu transformieren, die für Agile Entwicklungswerkflüsse geeignet sind.

Diese von einem Dozenten geleitete, live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger in der Produkt- und Projektmanagement-Branche, die Tools wie ChatGPT oder Claude nutzen möchten, um Klarheit, Geschwindigkeit und Nachvollziehbarkeit bei der Anforderungserfassung und -verfeinerung zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI-Anweisungen zur Erfassung und Verfeinerung von Geschäftsanforderungen nutzen.
• Funktionenwünsche in gut strukturierte User Stories und Epics umwandeln.
• Annahmekriterien, Grenzfalltests und Definitionen von Done mit KI-Assistenz erstellen.
• Mit Entwicklerteams unter Verwendung von KI-strukturierten Dokumentationen zusammenarbeiten.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Anforderungen zu besprechen.

Cursor ist eine AI-gestützte Entwicklungsumgebung, die die Produktivität und Zuverlässigkeit in Daten- und Machine-Learning-Arbeitsabläufen durch intelligente Codegenerierung, kontextsensitive Vorschläge und optimierte Dokumentation erhöht.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Daten- und ML-Professionals, die Cursor in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren möchten, um eine schnellere Prototyping-Phase, skalierbare Pipeline-Entwicklung und verbesserte Modelloperationen zu erreichen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer folgendes können:

• Cursor nutzen, um die Entwicklung von Notebooks und Codeexploration zu beschleunigen.
• ETL- und Feature-Engineering-Pipelines generieren, refaktorisieren und dokumentieren.
• AI-gestützten Code für Modelltraining, -optimierung und -evaluierung nutzen.
• Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und operative Konsistenz in ML-Arbeitsabläufen verbessern.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Demonstrationen.
• Praktische, handson-Übungen in Live-Coding-Umgebungen.
• Fallstudien zur Integration von Cursor mit ML-Pipelines und Modelloperationstools.

Kursanpassungsoptionen

• Diese Schulung kann auf spezifische Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn sowie auf organisatorische MLOps-Plattformen angepasst werden.

Dieses von einem Trainer geleitete, live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die GitHub Copilot für Python-spezifische Aufgaben, Debugging und die Implementierung von Machine-Learning-Arbeitsabläufen nutzen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für Python-Entwicklung einzurichten und zu konfigurieren.
• Mit Copilot effizienten Python-Code zu schreiben.
• Python-Anwendungen mit AI-generierten Vorschlägen zu debuggen.
• Wiederkehrende Codierungsaufgaben zu automatisieren und die Workflow-Effizienz zu verbessern.
• Mit Copilot Machine-Learning-Projekte in Python umzusetzen.

Graphite ist eine Plattform zur Optimierung der Entwickler-Produktivität und des Code Reviews, die Pull Request Workflows optimiert, die Teamzusammenarbeit verbessert und mit Tools wie GitHub und AI-basierten Code Review Assistenten integriert werden kann.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Software-Engineering-Teams, die ihre Entwicklungsworkflows verbessern, die Review-Effizienz erhöhen und Graphite effektiv in DevOps-Pipelines implementieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Graphite für umfangreiche EntwicklungsUmgebungen bereitzustellen und zu konfigurieren.
• Pull Request Management zu automatisieren und die Code Review-Throughput zu verbessern.
• Graphite mit GitHub, CI/CD-Systemen und AI-Assistenten wie OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen und Mistral Small zu integrieren.
• Die Entwickler-Produktivität mit Hilfe von Graphite-Analytics und Dashboards zu messen.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übung und Praxis.
• Praktische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Trainingseinheit kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Cursor ist eine fortschrittliche AI-gestützte Entwicklungsumgebung, die Ingenieuren ermöglicht, deren Codierungskompetenz für spezialisierte Anwendungsfälle und Unternehmensabläufe zu erweitern, feinzujustieren und anzupassen.

Diese vom Dozenten geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und AI-Ingenieure, die darauf abzielen, maßgeschneiderte Prompt-Systeme zu entwerfen, das Modellverhalten zu feinjustieren und benutzerdefinierte Erweiterungen für die interne Entwicklungsaufbereitung zu erstellen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Fortgeschrittene Prompt-Vorlagen für präzises AI-Verhalten zu entwerfen und zu testen.
• Cursor mit internen APIs und Wissensdatenbanken zu verbinden, um kontextsensitive Codeerstellung zu ermöglichen.
• Feinjustierte oder an den Bereich angepasste AI-Modelle für spezialisierte Aufgaben zu entwickeln.
• Benutzerdefinierte Tools oder Adapter zu erstellen und sicher bereitzustellen, um die Funktionalität von Cursor zu erweitern.

Kursformat

• Technische Präsentationen und geleitete Demonstrationen.
• Praktische Labore zur Entwicklungs- und Prompt-Optimierung.
• Praktische Projekte zur Integration von Cursor in realweltliche Unternehmenssysteme.

Kursanpassungsoptionen

• Dieser Kurs kann angepasst werden, um spezifische interne Architekturen, AI-Frameworks oder Sicherheitskonformitätsanforderungen zu berücksichtigen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die GitHub Copilot für Teamprojekte anpassen, dessen erweiterte Funktionen nutzen und es nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um Zusammenarbeit und Produktivität zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• GitHub Copilot für spezifische Projektanforderungen und Teamabläufe anzupassen.
• Erforderliche erweiterte Funktionen von Copilot für komplexe Codierungsaufgaben zu nutzen.
• GitHub Copilot in CI/CD-Pipelines und kollaborative Umgebungen zu integrieren.
• Zusammenarbeit im Team durch AI-gestützte Tools zu optimieren.
• Copilot-Einstellungen und -Berechtigungen effektiv zu verwalten und zu troubleshooten.

Generative AI für Front-End-Entwicklung untersucht, wie große Sprachmodelle und künstlich-intelligente Werkzeuge die Front-End-Entwicklung durch promptbasierte Codegenerierung, Layoutprototyping und UI-Optimierung beschleunigen können.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Front-End-Profis mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkennis, die generative AI nutzen möchten, um Benutzeroberflächen schneller und kreativer zu entwickeln und zu iterieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Mit AI-Werkzeugen HTML, CSS und JavaScript aus natürlichsprachlichen Anweisungen zu generieren.
• UI-Komponenten und -Layouts mit generativen Modellen zu erstellen und zu verfeinern.
• Responsive Webdesigns schnell zu prototypieren, ohne alle Codezeilen von Grund auf neu schreiben zu müssen.
• Front-End-Code mit AI-Vorschlägen und automatisierten Workflows zu optimieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Handson-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um die Arrangements zu treffen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler von Anfängern bis zu Experten, die KI für die Codegenerierung mit Tabnine nutzen möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der AI-gestützten Codegenerierung zu verstehen.
• Tabnine in ihrer Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Tabnine zur effizienten Codevervollständigung und Fehlerkorrektur zu nutzen.
• Customisierte AI-Modelle mit Tabnine für spezialisierte Aufgaben zu erstellen und zu trainieren.

Vibe Coding ist ein aufkommendes Paradigma, bei dem Entwickler mit großen Sprachmodellen zusammenarbeiten, um durch natürliche Sprache Interaktionen Code zu generieren, zu verfeinern und zu optimieren.

Diese von einem Trainer geführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und technische Leiter, die lernen möchten, wie man mit AI-Assistenten und Open-Source-Sprachmodellen die Produktivität, Kreativität und Workflow-Automatisierung verbessert.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien und Philosophie des Vibe Coding sowie dessen Auswirkungen auf die Softwareentwicklung zu verstehen.
• LLM-gestützte Codierungs-Umgebungen mit Tools wie Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral und GitHub Copilot umzusetzen.
• Strategien für die promptbasierte Kollaboration zu entwickeln und auszuführen, um effektiv mit der AI zusammenzuarbeiten.
• Vibe Coding-Arbeitsabläufe in die Unternehmens CI/CD-Pipelines und Governance-Frameworks zu integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxis.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

AI-Augmentierte Testgenerierung und Qualitätsengineering untersucht, wie KI-Tools und große Sprachmodelle (LLMs) die Testabdeckung verbessern, den Testaufbau beschleunigen und Prozesse der Qualitätssicherung optimieren können.

Diese von einem Trainer geführte Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene QA-Profis, die ihre Teststrategien mit AI-gestützten Tools und Praktiken automatisieren und verbessern möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Unit-, Integrations- und UI-Tests mithilfe von KI-Tools und -Anweisungen zu generieren.
• LLMs für explorative Tests, Entdeckung von Randfällen und Regressionstests zu nutzen.
• Testfehler und Anomalien mithilfe von KI-gestützten Triageprozessen zu gruppieren und zu priorisieren.
• AI-basierte Tests in CI/CD-Pipelines zu integrieren, um das Vertrauen in Releases zu verbessern.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

Cursor ist eine künstliche-intelligenzgestützte Entwicklungsumgebung, die Teamzusammenarbeit verbessert, Code-Reviews automatisiert und nahtlos in moderne CI/CD-Abläufe integriert.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene technische Fachkräfte, die Cursor in ihre Teamumgebungen integrieren möchten, um die Zusammenarbeit zu verbessern, Reviews zu optimieren und die Qualität in automatisierten Pipelines aufrechtzuerhalten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Teamumgebungen in Cursor für die kollaborative Entwicklung einzurichten und zu verwalten.
• KI-Tools zur automatisierten Code-Reviews, Pull-Request-Erstellung und Merge-Validierung nutzen.
• Mit Cursors Funktionen Code-Governance, Review-Richtlinien und Sicherheitsstandards implementieren.
• Cursor mit CI/CD-Systemen integrieren, um kontinuierliche Lieferungen und konsistente Qualitätsstandards zu gewährleisten.

Kursformat

• Von einem Ausbilder geleitete Präsentationen und gruppenbasierte Diskussionen.
• Hands-on-Laboren mit realistischen Teamzusammenarbeits-Szenarien.
• Live-Integrationsexercices mit CI/CD- und Versionskontrolltools.

Kursanpassungsoptionen

• Der Kurs kann an spezifische CI/CD-Plattformen, Repository-Tools oder Unternehmenssicherheitsanforderungen angepasst werden.

Dieses von Dozenten angeführte Live-Seminar (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Programmierer und Entwickler, die DeepSeek Coder nutzen möchten, um die Effizienz und Produktivität beim Codieren zu erhöhen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Fähigkeiten und Einschränkungen von DeepSeek Coder zu verstehen.
• Hochwertige Codeausschnitte mit Hilfe künstlicher Intelligenz zu generieren.
• DeepSeek Coder zur Fehlersuche und Optimierung des Codes zu nutzen.
• Repetitive Programmieraufgaben mit Werkzeugen der künstlichen Intelligenz zu automatisieren.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem Niveau, die GitHub Copilot nutzen möchten, um fortschrittliche Programmieraufgaben zu bewältigen, die Produktivität zu steigern und Copilot in ihre Entwicklungsprozesse zu integrieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Ihre Nutzung von GitHub Copilot für fortschrittliche Programmieraufgaben zu optimieren.
• Mit Vorschlägen von Copilot effizienter, fehlerfreier und wartbarer Code zu schreiben.
• GitHub Copilot in ihre bevorzugten IDEs und Workflows zu integrieren.
• Copilot für das Debugging und die Code-Refaktorisierung zu nutzen.
• Die Grenzen und ethischen Überlegungen bei der Nutzung von künstlich-intelligent gestützten Programmierwerkzeugen zu verstehen.

Dieses von einem Trainer durchgeführte, live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Teamleiter, die fortgeschrittene Funktionen von Tabnine beherrschen möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Tabnine in komplexen Softwareprojekten zu implementieren.
• Die KI-Modelle von Tabnine für spezifische Anwendungsfälle anzupassen und zu trainieren.
• Tabnine in Teamabläufe und Entwicklungsprozesse zu integrieren.
• Mit den Erkenntnissen von Tabnine die Codequalität zu verbessern und Entwicklungszyklen zu beschleunigen.

Dieser von einem Instructor geleitete Live-Training im Rahmen von Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Mittelstufe-Softwareentwickler, die AI-Coding-Assistenten in ihre Entwicklungsarbeit integrieren möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Rolle und Fähigkeiten von AI-Coding-Assistenten im Softwareentwicklungskontext zu verstehen.
• Verschiedene Tools für AI-Coding-Assistenten zur Automatisierung routinemäßiger Codetätigkeiten einzusetzen.
• AI-Coding-Assistenten in ihren Softwareentwicklungszyklen zu integrieren.
• Ihre Produktivität zu steigern und sich auf komplexere und kreative Programmieraufgaben zu konzentrieren.
• Ethische Überlegungen und den verantwortungsvollen Einsatz von AI in der Softwareentwicklung anzugehen.

Devstral ist ein quelloffener Framework, der für die Erstellung und Ausführung von Codierung-Agenten entwickelt wurde. Diese Agenten können sich mit Codebasen, Entwicklertools und APIs interagieren, um die Ingenieurproduktivität zu steigern.

Dieses vom Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Ingenieure, Teams für Entwicklerwerkzeuge und SREs, die lernen möchten, Codierung-Agenten mit Devstral zu entwerfen, zu implementieren und zu optimieren.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Devstral für die Entwicklung von Codierung-Agenten einzurichten und zu konfigurieren.
• Agenziale Workflows für die Erkundung und Modifikation von Codebasen zu entwerfen.
• Codierung-Agenten mit Entwicklertools und APIs zu integrieren.
• Beste Praktiken für sichere und effiziente Agentendeployment zu implementieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Viele Übungen und Praxisübungen.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte, um einen Termin zu vereinbaren.

Cursor ist ein künstlich-intelligenzgestützter Code-Editor, der durch intelligente Codevorschläge, kontextbasierte Bearbeitungen und anpassende Unterstützung die Produktivität von Entwicklern verbessert.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Einsteiger-Entwickler und Ingenieurteams, die ihren Coding-Ablauf optimieren und sicher künstlich-intelligenzgestützte Vorschläge für eine verbesserte Effizienz nutzen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Cursor installieren und konfigurieren, um eine optimale Nutzung in Entwicklungsprojekten zu gewährleisten.
• KI-gestützte Codevorschläge, integrierte Chat-Funktionen und Refactoring-Tools verstehen und anwenden.
• KI-generierte Codeschnipsel effektiv und sicher bewerten, akzeptieren oder modifizieren.
• Best Practices für das Team-Boarding, die Zusammenarbeit und die Integration von Versionskontrolle übernehmen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Demonstrationen und angeleitete Übungen.
• Realistische Coding-Herausforderungen und Laborübungen mit Cursor.

Kursanpassungsoptionen

• Dieser Kurs kann auf spezifische Programmiersprachen oder Frameworks angepasst werden, die von Ihrem Team verwendet werden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Einsteigerkenntnissen, die GitHub Copilots Möglichkeiten verstehen, es einrichten und effektiv nutzen möchten, um ihre Codierungserfahrung zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Zu verstehen, was GitHub Copilot ist und wie es funktioniert.
• GitHub Copilot mit einem unterstützten Code-Editor einzurichten.
• GitHub Copilot zu verwenden, um schneller zu codieren, Refactoring durchzuführen und Fehler zu beheben.
• GitHub Copilot zu nutzen, um Codierungs-Techniken und -Lösungen zu erkunden.
• Best Practices für die Integration von GitHub Copilot in tägliche Arbeitsabläufe anzuwenden.

LLMs für Code-Verständnis, Refactoring und Documentation ist ein technischer Kurs, der auf die Anwendung von großen Sprachmodellen (LLMs) zur Verbesserung der Codequalität, Reduktion des technischen Schuldenbergs und Automatisierung von Dokumentationsaufgaben innerhalb von Software-Teams abzielt.

Dieser instruktorgeführte Live-Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene und Experten der Softwareentwicklung, die LLMs wie GPT einsetzen möchten, um komplexe oder alte Codebasen effektiver zu analysieren, refaktorisieren und dokumentieren.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• LLMs zur Erklärung von Code, Abhängigkeiten und Logik in unbekannten Repositorys einzusetzen.
• Anti-Pattern zu identifizieren und zu refaktorisieren sowie den Lesbarkeit des Codes zu verbessern.
• Inline-Kommentare, README-Dateien und API-Dokumentation automatisch generieren und pflegen.
• LLM-gestützte Erkenntnisse in bestehende CI/CD-Prozesse und Review-Abläufe integrieren.

Kursformat

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Viele Übungen und praktische Anwendungen.
• Händisches Implementieren in einem Live-Lab-Umgebung.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Für eine individuelle Ausbildung zu diesem Kurs, kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Dieses von einem Trainer geleitete, Live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Python-Entwickler und Datenwissenschaftler, die ihre Produktivität mit der Hilfe von Tabnine steigern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Tabnine in ihrer Python-Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Die Autocomplete-Funktionen von Tabnine zu nutzen, um Python-Code effizienter zu schreiben.
• Das Verhalten von Tabnine anzupassen, um ihren Programmierstil und die Projektanforderungen zu entsprechen.
• Zu verstehen, wie das KI-Modell von Tabnine speziell mit Python-Code arbeitet.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger, die verstehen möchten, was künstliche Intelligenz-Assistenten im Programmieren sind, ihre Fähigkeiten, wie sie den Entwicklungsprozess verbessern können und die ethischen Aspekte ihrer Nutzung.

Am Ende der Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Den Zweck und die Fähigkeiten von KI-Programmier-Assistenten zu verstehen.
• Verschiedene KI-Assistentenwerkzeuge und ihre Funktionen kennenzulernen.
• KI-Assistenten für grundlegende Programmieraufgaben einzusetzen.
• Grundlegende ethische Aspekte und verantwortungsvolle Nutzung von AI in der Entwicklung anzugehen.

Der Kurs zum AI-gestützten Software-Entwicklungslebenszyklus (SDLC) ist ein praxisorientierter Kurs, der untersucht, wie künstliche Intelligenz jede Phase des Softwareentwicklungsprozesses verbessern kann. Von der automatisierten Anforderungsanalyse über die intelligente Testgenerierung bis zur Optimierung der Bereitstellung lernen die Teilnehmer, wie man AI-Tools und -Techniken über den gesamten Lebenszyklus hinweg einsetzt.

Diese von einem Dozenten geführte, Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Softwareleiter, die ihren SDLC durch AI-gestützte Workflows und -Tools modernisieren möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• KI zur Umwandlung von Geschäftsinput in strukturierte Anforderungen und User Stories zu nutzen.
• LLMs zur Verbesserung der Code-Dokumentation, -Überprüfung und -Refaktorisierung zu verwenden.
• Die automatische Testfallgenerierung und Abdeckungsanalyse mit AI-Tools durchzuführen.
• KI-gestützte Überwachung und Bereitstellungsentscheidungen in CI/CD-Pipelines anzuwenden.

Kursformat

• Interaktiver Vortrag und Diskussion.
• Viel Übungen und Praxis.
• Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.

Kursanpassungsoptionen

• Für eine angepasste Schulung zu diesem Kurs kontaktieren Sie uns bitte zur Absprache.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Trainings (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Softwareentwickler, die ihre Produktivität und Codequalität durch AI-gestützte Programmierung mit Cursor steigern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Cursor für AI-gestützte Softwareentwicklung zu installieren und einzurichten.
• Cursor mit Git-Repositories und Entwicklungswerkfließen zu integrieren.
• Natürliche Sprache zur Codegenerierung, -debugging und -optimierung zu verwenden.
• AI-Fähigkeiten für Refactoring, Dokumentation und Testing zu nutzen.

Diese von einem Dozenten geleitete, Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die lernen möchten, wie man die Fähigkeiten von GitHub Copilot effektiv in modernen Entwicklungsumgebungen einsetzt.

Dieses von einem Trainer geleitete, live-Training in Dresden (online oder vor Ort) richtet sich an einsteigerfreundliche Entwickler, die ihre Programmierungseffizienz mit Hilfe von Tabnine steigern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Tabnine in ihrer bevorzugten IDE zu installieren und einzurichten.
• Die Autocomplete-Funktionen von Tabnine zur Beschleunigung des Programmierens zu nutzen.
• Die Einstellungen von Tabnine anzupassen, um optimale Unterstützung zu gewährleisten.
• Zu verstehen, wie die KI von Tabnine aus ihrem Code lernt, um bessere Vorschläge zu machen.

Dieser intensive, eintägige Workshop befähigt Software-Teams, fortschrittliche KI-Werkzeuge im gesamten Softwareentwicklungszyklus (SDLC) zu integrieren. Strukturiert als interaktives Spiel mit fortgeschreitenden „Leveln“ verbindet diese Erfahrung technisches Wissensaufbau, Kreativität und Zusammenarbeit.

Die Teilnehmer werden reale Herausforderungen in allen Phasen des SDLC bewältigen – von der Anforderungssammlung und dem Design bis hin zur Implementierung, Test, Bereitstellung und Überwachung – unter Verwendung von KI-gestützten Werkzeugen wie ChatGPT, GitHub Copilot und maschinelles Lernen-basierten Loganalyse-Systemen.

Für moderne Entwicklungslandschaften konzipiert, fördert dieser Workshop die KI-Befähigung, Teamzusammenarbeit und ein tiefes Verständnis dafür, wie man Software-Lieferpipelines mit generativer KI und maschinellem Lernen erweitern kann.