LLMs für die Verständigung, Refactoring und Documentation Schulung

GitHub 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.

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 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.

GitHub 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.

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 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.

Dieses 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.

Dieses 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.

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.

Dieses 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.

Dieses 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.