Artificial Intelligence (AI) für Entwickler Schulung
Artificial Intelligence (AI) ist eine Sammlung von Technologien, die künstliche Intelligenz in Maschinen und Anwendungen simuliert und es ermöglicht, schlauere und anpassungsfähigere Software zu schaffen.
Dieser von einem Dozenten geleitete Live-Kurs (Online oder vor Ort) richtet sich an mittelcalibrige Entwickler, die AI-gesteuerte Anwendungen mithilfe realer Werkzeuge und Plattformen erstellen möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- Kernkonzepte von KI und maschinellem Lernen zu verstehen.
- AI-Funktionen mithilfe von Python und beliebten Bibliotheken zu entwickeln.
- AI-Techniken auf echte Softwareentwicklungsprojekte anzuwenden.
- Modelle auszuwerten und intelligente Dienste bereitzustellen.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Viele Übungen und praktische Anwendungen.
- Händische Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Um eine angepasste Ausbildung zu diesem Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte für die Anmeldung.
Schulungsübersicht
Einführung in Künstliche Intelligenz
- Was ist KI und wo wird sie eingesetzt?
- KI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
- Beliebte Werkzeuge und Plattformen
Python für KI
- Grundlagen von Python wiederholen
- Verwenden des Jupyter Notebooks
- Installieren und Verwalten von Bibliotheken
Arbeiten mit Daten
- Datenbereitung und -reinigung
- Verwenden von Pandas und NumPy
- Visualisierung mit Matplotlib und Seaborn
Machine Learning Grundlagen
- Supervised vs. Unsupervised Learning
- Klassifizierung, Regression und Clustering
- Modellausbildung, -validierung und -testen
Neural Networks und Deep Learning
- Neuronale Netzarchitektur
- Verwenden von TensorFlow oder PyTorch
- Erstellen und Ausbilden von Modellen
Natürliche Sprache und Computer Vision
- Textklassifizierung und Sentimentanalyse
- Grundlagen der Bilderkennung
- Vortrainierte Modelle und Transferlearning
Deployment von KI in Anwendungen
- Speichern und Laden von Modellen
- Verwenden von KI-Modellen in APIs oder Webanwendungen
- Best Practices für Testen und Wartung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis von Programmierlogik und -strukturen
- Erfahrung mit Python oder ähnlichen höherstufigen Programmiersprachen
- Grundlegende Kenntnisse über Algorithmen und Datenstrukturen
Zielgruppe
- IT-Systemprofis
- Softwareentwickler, die AI integrieren möchten
- Ingenieure und technische Manager, die auf AI-basierte Lösungen abzielen
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.
Artificial Intelligence (AI) für Entwickler Schulung - Buchung
Artificial Intelligence (AI) für Entwickler Schulung - Anfrage
Artificial Intelligence (AI) für Entwickler - Beratungsanfrage
Beratungsanfrage
Erfahrungsberichte (1)
Dozentenwissen zur fortgeschrittenen Nutzung von Copilot & ausreichende und effiziente praktische Übungsstunden
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Kurs - Intermediate GitHub Copilot
Maschinelle Übersetzung
Kommende Kurse
Kombinierte Kurse
Erweiterte GitHub Copilot & KI für Projekte und Infrastruktur
14 StundenGitHub Copilot ist ein von KI getriebenes Code-Vervollständigungs-Tool, das die Entwicklung beschleunigt und gleichzeitig Qualität und Produktivität verbessert. In Verbindung mit Anwendungen künstlicher Intelligenz in Projekten, Infrastrukturen und Software können Manager AI nutzen, um Ressourcen zu optimieren, Workflows zu vereinfachen und Entscheidungsfindung zu verbessern.
Dieses instructor-led live Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Manager, die ihr Wissen über GitHub Copilot vertiefen möchten und gleichzeitig praktische AI-Anwendungen in Unternehmen erkunden wollen, mit Beispielen, die für große Projekte und Branchen wie Öl und Gas relevant sind.
Am Ende des Trainings können die Teilnehmer:
- Fortschrittliche Copilot-Funktionen in groß angelegten Unternehmensprojekten anwenden.
- Copilot in multidisziplinären Workflows integrieren, um Effizienz zu maximieren.
- AITools nutzen, um Projektmanagement, Infrastruktur und Softwarebeschaffung zu optimieren.
- AI-basierte Strategien implementieren, um Planung, Schätzungen und Zeitoptimierung zu verbessern.
- Praktische AI-Anwendungen in branchenspezifischen Szenarien wie Öl und Gas erkennen.
Format des Kurses
- Interaktive Vorlesung und Diskussion.
- Hände-dirty Übungen und Fallstudien.
- Live-Lab-Demonstrationen von AI-Tools und Copilot Workflows.
Anpassungsoptionen des Kurses
- Für ein angepasstes Training für diesen Kurs wenden Sie sich bitte an uns, um eine Anfrage zu stellen.
Erweitertes GitHub Copilot
14 StundenDieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training in Deutschland (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.
AI Coding Assistants: Entwicklerverbesserung Productivity
14 StundenDieser von einem Instructor geleitete Live-Training im Rahmen von Deutschland (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.
GitHub Copilot für DevOps-Automatisierung und Produktivität
14 StundenGitHub Copilot ist ein künstlich-intelligenzgestützter Code-Assistent, der Entwicklungs- und DevOps-Aufgaben automatisiert, darunter die Erstellung von YAML-Konfigurationen, GitHub Actions und Bereitstellungsskripten.
Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Profis mit Anfänger- bis Fortgeschrittenenkenntnissen, die GitHub Copilot nutzen möchten, um DevOps-Aufgaben zu optimieren, Automatisierung zu verbessern und Produktivität zu steigern.
Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- GitHub Copilot zur Unterstützung bei Shell-Skripten, Konfiguration und CI/CD-Pipelines zu verwenden.
- AI-Code-Vervollständigungen in YAML-Dateien und GitHub Actions zu nutzen.
- Test-, Bereitstellungs- und Automatisierungsabläufe zu beschleunigen.
- Copilot verantwortungsbewusst einzusetzen, wobei sie die Grenzen und Best Practices von KI verstehen.
Kursformat
- Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
- Viele Übungen und Praxis.
- Hands-on-Implementierung in einer Live-Lab-Umgebung.
Kursanpassungsoptionen
- Für eine angepasste Schulung für diesen Kurs kontaktieren Sie uns, um einen Termin zu vereinbaren.
GitHub Copilot für Entwickler
14 StundenDiese 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.
GitHub Copilot in Team-Umgebungen: Best Practices für Zusammenarbeit
14 StundenDieses von einem Dozenten angeführte, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit fortgeschrittenem bis sehr fortgeschrittenem Niveau, die Teamworkflows optimieren, kollaborative Codierungspraktiken verbessern und die Nutzung von Copilot in Multi-Entwickler-Umgebungen effektiv verwalten möchten.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- GitHub Copilot für Teamumgebungen einzurichten.
- Copilot zur Verbesserung kollaborativer Codierungspraktiken zu nutzen.
- Mit Hilfe von Copilots Funktionen Teamworkflows zu optimieren.
- Die Integration von Copilot in Multi-Entwickler-Projekte zu verwalten.
- Konsistente Codequalität und -standards über Teams hinweg aufrechtzuerhalten.
- Für spezifische Teambedürfnisse erweiterte Copilot-Funktionen zu nutzen.
- Copilot mit anderen kollaborativen Tools zur Effizienzsteigerung zu kombinieren.
GitHub Copilot für Debugging und Code Review
14 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte, live Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an QA-Techniker, Entwickler und Teamleiter im fortgeschrittenen Niveau, 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 durch AI-gestützte Vorschläge zu verbessern.
- Den Code-Review-Prozess mit den Funktionen von Copilot zu optimieren.
- Effektiv in Teamumgebungen mit Copilot zusammenzuarbeiten.
GitHub Copilot für Front-End-Entwicklung
14 StundenDieses von einem Ausbilder geführte, live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Frontend-Entwickler, die GitHub Copilot verwenden möchten, um wiederkehrende Codierungsaufgaben zu automatisieren, UI/UX-Designs zu verbessern und Frontend-Arbeitsabläufe zu optimieren.
Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:
- GitHub Copilot für Frontend-Projekte einzurichten.
- Copilot zur effizienten Erstellung von HTML-, CSS- und JavaScript-Code zu nutzen.
- UI/UX-Designprozesse durch AI-generierte Codevorschläge zu verbessern.
- Frontend-Arbeitsabläufe durch praktische Copilot-Integrationstrategien zu optimieren.
- Frontend-Code unter Verwendung von Copilot-Assistenz zu troubleshooten und zu debuggen.
GitHub Copilot für Python-Entwickler
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete, live-Training in Deutschland (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.
Intermediate GitHub Copilot
14 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte, live-Training in Deutschland (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.
Einführung in GitHub Copilot
7 StundenDieses von einem Dozenten geleitete, live Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Einsteigerkenntnissen, die GitHub Copilot verstehen möchten, es einrichten und effektiv nutzen, 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.
- Mit GitHub Copilot schneller Code zu schreiben, umzubauen und zu debuggen.
- Copilot zu nutzen, um Codierungstechniken und Lösungen zu erkunden.
- Best Practices anzuwenden, um GitHub Copilot in tägliche Arbeitsabläufe zu integrieren.
Tabnine für Anfänger
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete, live-Training in Deutschland (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.
Tabnine für Fortgeschrittene Entwickler
14 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte, live-Training in Deutschland (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.
Tabnine: Intelligenter programmieren mit KI
21 StundenDieses von einem Trainer durchgeführte Live-Training in Deutschland (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.
Tabnine für Python-Entwickler
14 StundenDieses von einem Trainer geleitete, Live-Training in Deutschland (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.