AI-gestützter Software-Entwicklungslebenszyklus (SDLC) Schulung

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.

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 Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die GitHub Copilot für Teamprojekte anpassen, seine erweiterten Funktionen nutzen und es nahtlos in CI/CD-Pipelines integrieren möchten, um die Zusammenarbeit und Produktivität zu verbessern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein, folgende Dinge zu tun:

• GitHub Copilot für spezifische Projektanforderungen und Teamabläufe anzupassen.
• Erweiterte Funktionen von Copilot für komplexe Codieraufgaben zu nutzen.
• GitHub Copilot in CI/CD-Pipelines und kooperative Umgebungen zu integrieren.
• Teamzusammenarbeit mit künstlich-intelligenzbasierten Werkzeugen zu optimieren.
• Copilot-Einstellungen und -Berechtigungen effektiv zu verwalten und zu troubleshooten.

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.

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.

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.

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.

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.

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 Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (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 Deutschland (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.

Dieses von einem Dozenten geleitete, live-Training in Deutschland (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.

Dieses 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.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Trainings in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die GitHub Copilot nutzen möchten, um fortgeschrittene Codierungsszenarien zu bewältigen, die Produktivität zu steigern und Copilot in ihre Entwicklungsabläufe zu integrieren.

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

• Ihre Nutzung von GitHub Copilot für fortgeschrittene Codierungsaufgaben zu optimieren.
• Effizienteren, fehlerfreien und wartbaren Code mit Copilot-Vorschlägen zu schreiben.
• GitHub Copilot in ihre bevorzugten IDEs und Abläufe zu integrieren.
• Copilot für das Debugging und die Codeoptimierung zu nutzen.
• Die Einschränkungen und ethischen Überlegungen beim Einsatz von KI-gestützten Codierungstools zu verstehen.

Diese von einem Trainer geleitete, live durchgeführte Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler auf Anfänger-Niveau, die GitHub Copilots Fähigkeiten verstehen, es einrichten und effektiv verwenden möchten, um ihre Codierungserfahrung zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung 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 zu codieren, zu refaktorisieren und zu debuggen.
• Copilot zu nutzen, um Codierungstechniken und Lösungen zu erkunden.
• Best Practices für die Integration von GitHub Copilot in tägliche Arbeitsabläufe anzuwenden.