KI-gestützter Softwareentwicklungszyklus (SDLC) Schulung

GitHub Copilot ist ein künstlich-intelligentes Werkzeug zur automatischen Code-Vervollständigung, das die Entwicklung beschleunigt und gleichzeitig die Qualität sowie die Produktivität erhöht. In Verbindung mit KI-Anwendungen in Projekten, Infrastrukturen und Software können Führungskräfte KI nutzen, um Ressourcen effizienter zu verteilen, Arbeitsabläufe zu optimieren sowie bessere Entscheidungen zu treffen.

Dieses praxisorientierte Training unter Anleitung eines Instruktors (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Führungskräfte, die ihr Wissen über GitHub Copilot vertiefen sowie konkrete KI-Anwendungen im geschäftlichen Umfeld kennenlernen möchten – insbesondere am Beispiel groß angelegter Projekte und Branchen wie der Öl- und Gasindustrie.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Fortgeschrittene Funktionen von Copilot in großen Unternehmensprojekten anzuwenden.
• Copilot nahtlos in interdisziplinäre Arbeitsabläufe zu integrieren, um die Effizienz zu maximieren.
• KI-Werkzeuge zur Optimierung der Projektsteuerung, Infrastrukturplanung sowie Softwarebeschaffung einzusetzen.
• Strategien auf Basis von KI zu entwickeln, um Planung, Abschätzungen und Zeitmanagement zu verbessern.
• Praktische Anwendungsmöglichkeiten von KI in branchenspezifischen Szenarien – etwa in der Öl- und Gasindustrie – zu erkennen.

Ablauf des Kurses

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praktische Übungen sowie Fallstudien.
• Live-Demonstrationen von KI-Tools sowie Copilot-Arbeitsabläufen.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Wünschen Sie ein maßgeschneidertes Training? Kontaktieren Sie uns gerne, um dies zu vereinbaren.

Cursor ist eine hochentwickelte Entwicklungsumgebung mit künstlicher Intelligenz. Sie ermöglicht Ingenieuren die Erweiterung, Feinabstimmung sowie individuelle Anpassung der codierbezogenen KI-Funktionen für spezifische Anwendungsfälle und Unternehmensprozesse.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training – entweder online oder vor Ort – richtet sich an fortgeschrittene Entwickler sowie KI-Experten, die eigene Prompt-Systeme gestalten, das Verhalten von Modellen optimieren und maßgeschneiderte Erweiterungen zur Automatisierung interner Entwicklungsprozesse entwickeln möchten.

Am Ende des Kurses verfügen die Teilnehmer über folgende Fähigkeiten:

• Entwurf und Test von komplexen Prompt-Vorlagen, um das Verhalten der KI präzise zu steuern.
• Anbindung von Cursor an interne APIs sowie Wissensdatenbanken zur ergebnisorientierten Code-Generierung unter Berücksichtigung des jeweiligen Kontexts.
• Entwicklung feinabgestimmter oder auf bestimmte Domänen spezialisierter KI-Modelle für gezielte Aufgaben.
• Erstellung und Bereitstellung individueller Werkzeuge bzw. Adapter, die die Funktionalität von Cursor sicher erweitern.

Ablauf des Kurses

• Technische Präsentationen und geführte Demonstrationen.
• Praktische Übungen zur Entwicklung sowie Optimierung von Prompts.
• Umsetzung konkreter Projekte, bei denen Cursor mit realen Unternehmenssystemen integriert wird.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Der Kurs lässt sich an spezifische interne Systemarchitekturen, KI-Frameworks oder Sicherheitsanforderungen anpassen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Teilnehmer, die GitHub Copilot für Teamprojekte konfigurieren und seine erweiterten Funktionen optimal nutzen möchten. Darüber hinaus soll das Tool nahtlos in CI/CD-Pipelines integriert werden, um die Zusammenarbeit im Team sowie die Produktivität signifikant zu steigern.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes beherrschen:

• GitHub Copilot individuell an spezifische Projektanforderungen sowie Teamarbeitsweisen anpassen.
• Die fortgeschrittenen Funktionen von Copilot bei komplexen Programmieraufgaben nutzen.
• GitHub Copilot in CI/CD-Pipelines und gemeinschaftliche Entwicklungsumgebungen integrieren.
• Die Teamarbeit mittels KI-gestützter Tools effektiv optimieren.
• Einstellungen sowie Berechtigungen von Copilot erfolgreich verwalten und Probleme behandeln.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, die GitHub Copilot im Agent-Modus nutzen möchten, um eigenständig neue Features zu entwickeln, Tests auszuführen sowie größere Programmieraufgaben zu bewältigen.

Am Ende des Kurses können Teilnehmende den Agent-Modus aktivieren, innerhalb eines Agenten-Zyklus planen und Iterationen durchführen, Terminalbefehle ausführen sowie unternehmensweite Governance-Regelungen implementieren.

GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Programmierassistent, der dabei hilft, Entwicklungsaufgaben zu automatisieren – darunter auch DevOps-Tätigkeiten wie das Erstellen von YAML-Konfigurationen, GitHub Actions sowie Deploymentskripten.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger bis hin zu fortgeschrittene Fachkräfte, die GitHub Copilot nutzen möchten, um ihre DevOps-Prozesse zu vereinfachen, Automatisierungen effizienter zu gestalten und ihre Produktivität zu steigern.

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

• GitHub Copilot zur Unterstützung beim Erstellen von Shell-Skripten, Konfigurationen sowie CI/CD-Workflows einzusetzen.
• Die KI-basierte Codevollendung in YAML-Dateien und bei GitHub Actions zu nutzen.
• Test-, Deployments- und Automatisierungsprozesse erheblich zu beschleunigen.
• Copilot verantwortungsvoll anzuwenden, indem sie dessen Grenzen sowie bewährte Praktiken berücksichtigen.

Ablauf der Schulung

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Zahlreiche Übungen und praktische Anwendungen.
• Direkte Umsetzung der Inhalte in einer Live-Laborumgebung.

Möglichkeiten zur individuellen Anpassung

• Wünschen Sie eine maßgeschneiderte Schulungsversion? Kontaktieren Sie uns gern, um Einzelheiten zu besprechen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Softwareentwickler mittleren Levels, die ihre Produktivität und Codequalität durch den Einsatz von Cursor im Rahmen der KI-gestützten Programmierung steigern möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein zu:

• Cursor für die KI-gestützte Softwareentwicklung zu installieren und einzurichten.
• Cursor mit Git-Repositorys sowie Entwicklungsworkflows zu verknüpfen.
• Natürliche Sprache zur Erzeugung, Fehlerbehebung und Optimierung von Code einzusetzen.
• KI-Funktionen bei der Umgestaltung, Dokumentation sowie Testdurchführung zu nutzen.

Cursor ist eine KI-gestützte Entwicklungsumgebung, die durch intelligente Codegenerierung, kontextbezogene Vorschläge sowie vereinfachte Dokumentation die Produktivität und Zuverlässigkeit bei Daten- sowie Machine-Learning-Arbeiten steigert.

Dieses von erfahrenen Instruktoren geleitete Live-Training – sowohl online als auch vor Ort – richtet sich an Daten- und ML-Fachkräfte mit Grundkenntnissen, die Cursor in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren möchten, um Prototypen schneller zu erstellen, skalierbare Pipelines aufzubauen sowie den Modellbetrieb effizienter zu gestalten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten beherrschen:

• Cursor zur Beschleunigung der Erstellung von Notebooks sowie zum effektiveren Code-Entwurf nutzen.
• ETL-Pipelines und Feature-Engineering-Prozesse mithilfe KI-gestützter Hilfsmittel generieren, umstrukturieren und dokumentieren.
• KI-unterstützten Code einsetzen, um das Training, die Optimierung sowie die Bewertung von Modellen zu erleichtern.
• Reproduzierbarkeit, Zusammenarbeit und konsistenten Ablauf innerhalb von Machine-Learning-Workflows sicherstellen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge und Demonstrationen.
• Praktische Übungen in Live-Coding-Umgebungen unter Anleitung.
• Fallbeispiele zur Integration von Cursor in ML-Pipelines sowie Modellbetriebswerkzeuge.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten

• Das Training kann an spezifische Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn angepasst werden; ebenso ist eine Ausrichtung auf unternehmensspezifische MLOps-Plattformen möglich.

Cursor ist ein künstlich-intelligentes Code-Editor-Tool, das dazu beiträgt, die Effizienz von Entwicklern zu erhöhen – unter anderem durch intelligente Vervollständigung von Code-Abschnitten, kontextbezogene Bearbeitungsvorschläge sowie maßgeschneiderte Unterstützung.

Dieses praxisorientierte, live abgehaltene Training – online oder vor Ort – richtet sich an Entwickler mit geringer Erfahrung sowie Ingenieur-Teams, die ihren Entwicklungsprozess optimieren und KI-Unterstützungen sicher nutzen möchten, um Produktivität zu gewinnen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Cursor korrekt zu installieren und so einzurichten, dass es ideal für Entwicklungsprojekte eingesetzt werden kann.
• Die Funktionsweise der KI-gestützten Code-Vervollständigung, des Chat-Features im Editor sowie der Werkzeuge zur Code-Refactoring-Möglichkeiten zu verstehen und anzuwenden.
• Die von der KI vorgeschlagenen Codeänderungen kritisch zu prüfen, sie annehmen oder angepasst umzusetzen – stets unter Wahrung der Sicherheitsstandards.
• Best Practices für das Einbinden neuer Teammitglieder, Zusammenarbeit sowie die Integration von Version-Control-Systemen anzuwenden.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorlesungen und Diskussionen.
• Praktische Demonstrierungen sowie strukturierte Übungsaufgaben unter Anleitung.
• Reale Programmierherausforderungen sowie Laborübungen, bei denen Cursor gezielt eingesetzt wird.

Individuelle Anpassungsmöglichkeiten des Kurses

• Der Kurs lässt sich an die spezifischen Programmiersprachen oder Frameworks Ihres Teams anpassen.

Cursor ist eine von KI unterstützte Entwicklungsumgebung, die die Teamzusammenarbeit verbessert, Code-Reviews automatisiert und sich nahtlos in moderne CI/CD-Prozesse integrieren lässt.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die Cursor in ihre Teamstrukturen einführen möchten, um die Zusammenarbeit zu optimieren, Reviews zu beschleunigen sowie Qualitätsstandards in automatisierten Workflows sicherzustellen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Team-Umgebungen in Cursor einzurichten und zu verwalten, um gemeinsam zu entwickeln.
• KI-Tools zu nutzen, um Code-Reviews automatisch durchzuführen, Pull Requests zu erstellen sowie Merge-Vorgänge zu validieren.
• Mithilfe von Cursors Funktionen Regeln für den Code-Governance-Prozess, Überprüfungskriterien sowie Sicherheitsvorgaben festzulegen.
• Cursor mit CI/CD-Systemen zu verknüpfen, um kontinuierliche Bereitstellungen und konstante Qualitätsstandards sicherzustellen.

Aufbau des Kurses

• Unterrichtsvorträge durch den Trainer sowie Gruppendiskussionen im Team.
• Praktische Übungen unter Verwendung realistischer Szenarien zur Teamzusammenarbeit.
• Live-Übungen zur Integration von Cursor in CI/CD-Prozesse sowie Versionsverwaltungssysteme.

Möglichkeiten der Kursanpassung

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

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Grund- bis Mittelkenntnissen, die lernen möchten, wie sie GitHub Copilot effektiv in moderne Arbeitsabläufe integrieren können.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mittleren und fortgeschrittenen Niveaus, die ihre Teamarbeitsabläufe optimieren, gute Praktiken der gemeinsamen Programmierung etablieren sowie den Einsatz von Copilot in Umgebungen mit mehreren Entwicklern effektiv steuern möchten.

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

• GitHub Copilot für Teamumgebungen einzurichten.
• Copilot zu nutzen, um kollektive Programmierprozesse zu verbessern.
• Die Team-Arbeitsabläufe mithilfe der Funktionen von Copilot zu optimieren.
• Die Integration von Copilot in Projekte mit mehreren Entwicklern zu verwalten.
• Eine einheitliche Codequalität sowie Standards innerhalb des Teams aufrechtzuerhalten.
• Fortgeschrittene Copilot-Funktionen für spezifische Teamanforderungen zu nutzen.
• Copilot mit anderen Kooperationswerkzeugen zu kombinieren, um die Effizienz zu steigern.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler mit Grundkenntnissen, die ihre Programmiereffizienz mithilfe von Tabnine steigern möchten.

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

• Tabnine in ihrer bevorzugten Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Die Autovervollständigungsfunktionen von Tabnine nutzen, um das Programmieren zu beschleunigen.
• Tabnines Einstellungen individuell anzupassen, damit die Unterstützung optimal erfolgt.
• Zu verstehen, wie Tabnines KI aus dem geschriebenen Code lernt, um bessere Vorschläge zu machen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler sowie Teamleiter, die lernen möchten, wie man Tabnine optimal nutzt.

Am Ende des Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• Tabnine in komplexe Softwareprojekte einzubinden.
• Die KI-Modelle von Tabnine individuell anzupassen und für spezifische Bedürfnisse zu trainieren.
• Tabnine nahtlos in Team-Workflows sowie Entwicklungsprozesse zu integrieren.
• Mithilfe der Analysen von Tabnine die Codequalität zu erhöhen und Entwicklungszyklen zu verkürzen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler aller Erfahrungsstufen – vom Anfänger bis zum Experten –, die KI zur Codegenerierung mithilfe von Tabnine nutzen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der durch KI ermöglichten Codegenerierung zu verstehen.
• Tabnine in ihrer Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Tabnine für eine effiziente Vervollständigung von Code sowie zur Fehlerkorrektur zu nutzen.
• Mit Hilfe von Tabnine eigene KI-Modelle für spezifische Aufgaben zu entwickeln und zu trainieren.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Python-Entwickler sowie Datenwissenschaftler mittleren Kenntnisstands, die ihre Produktivität mit Hilfe von Tabnine steigern möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Tabnine in ihrer Python-Entwicklungsumgebung zu installieren und einzurichten.
• Die Autovervollständigungsfunktionen von Tabnine zu nutzen, um effizienter Python-Code zu schreiben.
• Das Verhalten von Tabnine nach eigenem Stil sowie projektspezifischen Anforderungen anzupassen.
• Zu verstehen, wie das KI-Modell von Tabnine insbesondere mit Python-Code arbeitet.