Türkiye Merkezli AI for Software Development Eğitimleri

GitHub Copilot, koding görevlerini otomasyonize eden bir yapay zeka destekli asistanıdır. YAML yapılandırmaları, GitHub Actions ve dağıtım betikleri gibi DevOps işlemlerinde yardımcı olur.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), Copilot'u kullanarak DevOps görevleri basitleştirmek, otomasyonu geliştirmek ve verimliliği artırmayı isteyen başlangıç düzeyinden orta düzeydeki profesyoneller için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar:

• GitHub Copilot'u kabuk betikleri, yapılandırmalar ve CI/CD pipeline'larını desteklemek için kullanabileceklerdir.
• YAML dosyalarında ve GitHub Actions'ta yapay zeka kod tamamlamasını kullanabileceklerdir.
• Test, dağıtım ve otomasyon akışlarını hızlandırabileceklerdir.
• Yapay zekanın sınırlamaları ve en iyi uygulamalarının anlaşılmasını sağlayarak Copilot'u sorumluluyla kullanabileceklerdir.

Eğitim Formatı

• Keskin tartışmalı ders anlatımı.
• Çok fazla egzersiz ve uygulama.
• Bileşik bir laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapınız.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ekip iş akışlarını optimize etmek, işbirlikçi kodlama uygulamalarını geliştirmek ve çoklu geliştirici ortamlarında Copilot kullanımını etkili bir şekilde yönetmek isteyen orta seviye ve ileri seviye katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ekip ortamları için GitHub Copilot kurulumunu yapmak.
• İşbirlikçi kodlama uygulamalarını geliştirmek için Copilot’u kullanmak.
• Copilot’un özelliklerini kullanarak ekip iş akışlarını optimize etmek.
• Çoklu geliştirici projelerinde Copilot entegrasyonunu yönetmek.
• Ekip genelinde tutarlı kod kalitesi ve standartlarını korumak.
• Ekip özel ihtiyaçları için gelişmiş Copilot özelliklerinden yararlanmak.
• Verimlilik için Copilot’u diğer işbirlikçi araçlarla birleştirmek.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki QA mühendisleri, geliştiriciler ve ekip liderleri için tasarlanmıştır. Amaçları, GitHub Copilot'u daha verimli hata ayıklama, kod kalitesini artırma ve kolaylaştırılmış kod inceleme süreçleri için kullanmaktır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'u hata ayıklama ve kod inceleme amaçları için kurmak.
• Copilot'u kullanarak hataları verimli bir şekilde belirlemek ve çözmek.
• AI destekli önerilerle kod kalitesini artırmak.
• Copilot'un yetenekleriyle kod inceleme süreçlerini kolaylaştırmak.
• Ekip ortamlarında Copilot'u kullanarak etkili bir şekilde işbirliği yapmak.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

Kurs Formatı

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

Yazılım Geliştirme için Prompt Engineering, geliştiricilere kod üretimi, incelemesi ve iyileştirmesi görevleri için etkili uyarıların nasıl oluşturulacağını öğretmek üzere tasarlanmış bir uygulamalı kursudur. Bu uyarılar, yazılım mühendisliği görevlerindeki yapay zeka üretilen çıktıların yararlılığını, hassaslığını ve güvenliğini optimize eder.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya offline), AI kod asistanlarının, kod analizörlerinin ve akıllı otomasyon araçlarının kullanımıyla uyarı mühendisliği tekniklerini entegre etmek isteyen orta düzeyli geliştiricilere yöneliktir.

• Kod üretimi, incelemesi ve iyileştirmesi görevleri için kesin uyarılar oluşturmak.
• İteratif iş akışlarındaki AI yanıtlarını geliştirmek için uyarı zinciri oluşturma ve iyileştirme kullanmak.
• Minimum girişten test senaryoları, SQL sorguları ve belgeler gibi yapılandırılmış çıktıları üretmek.
• Teknik ortamlarda LLM davranışını kontrol etme ve hayal_power_uyarı_en_fazla_20 denkleştirme.

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çoklu alıştırmalar ve uygulama.
• Canlı-laboratuvar ortamında uygulamalı uygulama.

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek istiyorsanız, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), tekrarlayan kodlama görevlerini otomatikleştirmek, kullanıcı arayüzü/kullanıcı deneyimi (UI/UX) tasarımını iyileştirmek ve ön uç iş akışlarını düzene sokmak isteyen orta seviyedeki ön uç geliştiricilerine yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Ön uç geliştirme projeleri için GitHub Copilot'u kurmak.
• HTML, CSS ve JavaScript kodunu verimli bir şekilde oluşturmak için Copilot'u kullanmak.
• Yapay zeka tarafından oluşturulan kod önerileriyle UI/UX tasarım süreçlerini iyileştirmek.
• Pratik Copilot entegrasyon stratejileriyle ön uç iş akışlarını geliştirmek.
• Copilot yardımıyla ön uç kodunu sorun gidermek ve ayıklamak.

Responsible AI in Software Development AI'nin yazılım geliştirme sürecinde kullanılması konusundaki etik, yasal ve yönetim meselelerine odaklanan temel bir kursudur. Kurs, şeffaflık, adil işleve ilişkin endişeleri, zeka ürettiği kodun güvenli dağıtımını vurgulamaktadır.

Bu eğitmen kılavuzlu canlı eğitim (online veya on-site) yazılım projelerinde etik, uyumlu ve risk bilinci olan AI kullanımını sağlamaya çalışan başlangıç düzeyi teknik ve teknik olmayan profesyonallara yönelik olup, AI'nin etik, uyumluluğunu ve risk bilincini sürdürülebilir bir şekilde sağlar.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AI destekli geliştirme ile ilgili etik ve yasal riskleri tanımlamayı ve azaltmayı.
• Yapay zeka ürettiği kodda önyargıyı anlama ve adilliği değerlendirmeyi.
• AI üretilen içerikle ilgili yazılım lisanslarını ve atıfları yönetmeyi.
• Geliştirme ekibinde AI kullanımı için yönetim, politika ve uyumluluğu çerçevelerini oluşturmayı.

Eğitim Formatı

• Keskin tartışmalı dersler.
• Çeşitli alıştırmalar ve uygulamalar.
• Bileşen laboratuvar ortamında pratik uygulama.

Eğitim özelleştirme seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek isterseniz, bize başvurunuz.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Python geliştiricilerine yönelik olup, Python'ye özgü görevler, hata ayıklama ve makine öğrenimi iş akışlarını uygulamak için GitHub Copilot'u kullanmak isteyen yeni başlayan ve orta seviyedeki geliştiricileri hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python geliştirme için GitHub Copilot'u kurmak ve yapılandırmak.
• Verimli Python kodu yazmak için Copilot'u kullanmak.
• AI tarafından oluşturulan önerilerle Python uygulamalarını hata ayıklamak.
• Tekrarlayan kodlama görevlerini otomatikleştirerek iş akışı verimliliğini artırmak.
• Python içinde makine öğrenimi projelerini uygulamak için Copilot'u kullanmak.

AI for Software Requirements and User Story Generation, yaratıcı AI'nin kullanılarak stakeholder girdilerini yapılandırılmış gereksinimlere, epiklere, kullanıcı hikayelerine ve kabul kriterlerine dönüştürme odaklı bir uygulamalı kursdur. Bu kursta Agile geliştirme iş akışlarına uygun çıktılar elde edilir.

Bu eğitmenlere desteklenen canlı eğitim (çevrimiçi veya çevrimdışı) ürün ve proje profesyonellerinin, ChatGPT veya Claude gibi araçları kullanarak gereksinim toplama ve özelleştirme aşamalarındaki açıklığın, hızın ve izlenebilirliğin artırılmasına yönelik olmaları amaçlanmıştır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabileceklerdir:

• İş gereksinimlerini toplamak ve özelleştirmek için AI istekleri kullanma.
• Özellik taleplerini düzenlenmiş kullanıcı hikayelerine ve epiklere dönüştürme.
• AI desteğiyle kabul kriterlerini, kenar durumlarını ve tamamlanma tanımlarını oluşturma.
• AI yapılandırılmış belgeler kullanarak geliştirme ekibi ile işbirliği yapma.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışmalar.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın ve düzenleme yapın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Tabnine ile kod üretimi için yapay zekadan yararlanmak isteyen, yeni başlayanlardan uzmanlara kadar tüm geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli kod üretimin temellerini anlayabilecektir.
• Tabnine'i geliştirme ortamlarına kurup yapılandırabilecektir.
• Verimli kod tamamlama ve hata düzeltme için Tabnine'i kullanabilecektir.
• Özel görevler için Tabnine ile özel yapay zeka modelleri oluşturup eğitebilecektir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), GitHub Copilot'u ekip projeleri için özelleştirmek, gelişmiş özelliklerini kullanmak ve işbirliğini ve üretkenliği artırmak için CI/CD işlem hatlarına sorunsuz bir şekilde entegre etmek isteyen ileri düzey katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'u belirli proje ihtiyaçları ve ekip iş akışları için özelleştirmek.
• Karmaşık kodlama görevleri için Copilot'un gelişmiş özelliklerinden yararlanmak.
• GitHub Copilot'u CI/CD işlem hatlarına ve işbirliği ortamlarına entegre etmek.
• AI destekli araçları kullanarak ekip işbirliğini optimize etmek.
• Copilot ayarlarını ve izinlerini etkili bir şekilde yönetmek ve sorun gidermek.

Generative AI Front-End Geliştimi için, büyük dil modelleri ve AI destekli araçların doğal dil tabanlı kod üretimi, düzen prototipleri ve kullanıcı arayüzü iyileştirmesi yoluyla ön uç geliştirmeyi nasıl hızlandırabileceğini araştırıyor.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face) başlangıç seviyesinden orta düzeylere kadar olan front-end profesyonellerine yönelik olup, kullanıcı arayüzlerini daha hızlı ve yaratıcı bir şekilde oluşturmak ve iteratif hale getirmek için yaratıcı AI'yi kullanma amacını taşır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecektir:

• Doğal dil tabanlı talimatlardan HTML, CSS ve JavaScript oluşturmak için AI araçlarını kullanma.
• Yaratıcı modelleri kullanarak kullanıcı arayüzü bileşenlerini ve düzenlerini oluşturma ve iyileştirme.
• Tüm kodu sıfırdan yazmadan hızlı bir şekilde tepki veren web tasarımlarını prototiplere dönüştürme.
• AI önerileri ve otomasyon akışları kullanarak ön uç kodlarını iyileştirme.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talebinde bulunmak için lütfen bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Tabnine'in gelişmiş özelliklerinde ustalaşmak isteyen ileri düzey geliştiriciler ve ekip liderleri hedeflenmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tabnine'i karmaşık yazılım projelerinde uygulayın.
• Tabnine'in yapay zeka modellerini belirli kullanım durumları için özelleştirin ve eğitin.
• Tabnine'i ekip iş akışlarına ve geliştirme hatlarına entegre edin.
• Tabnine'in içgörülerini kullanarak kod kalitesini artırın ve geliştirme döngülerini hızlandırın.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), ileri düzey kodlama kullanım durumlarını ele almak, üretkenliği artırmak ve GitHub Copilot'u geliştirme iş akışlarına entegre etmek isteyen orta seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İleri düzey kodlama görevleri için GitHub Copilot kullanımlarını optimize etmek.
• Copilot önerileriyle daha verimli, hatasız ve sürdürülebilir kod yazmak.
• GitHub Copilot'u tercih ettikleri IDE'lere ve iş akışlarına entegre etmek.
• Copilot'u hata ayıklama ve kod yeniden düzenleme için kullanmak.
• AI destekli kodlama araçlarını kullanmanın sınırlamalarını ve etik hususlarını anlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), kodlama verimliliğini ve üretkenliğini artırmak için DeepSeek Coder'i kullanmak isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar programcılara ve geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• DeepSeek Coder'in yeteneklerini ve sınırlamalarını anlayabilecekler.
• Yapay zeka yardımıyla yüksek kaliteli kod parçacıkları oluşturabilecekler.
• DeepSeek Coder'i kodları ayıklamak ve optimize etmek için kullanabilecekler.
• Yapay zeka araçlarını kullanarak tekrarlayan programlama görevlerini otomatikleştirerek verimlilik sağlayabilecekler.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering yapay zeka araçları ve büyük dil modelleri (LLMs)ın test kapsamını iyileştirmesi, test oluşturma hızını artırmaları ve kalite güvencesi süreçlerini güçlendirmesinin nasıl sağlandığına dair bir incelemeyi kapsar.

Bu eğitmen-destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyli QA profesyonellerine, yapay zeka destekli araçlar ve uygulamalar kullanarak test stratejilerini otomasyonla ve geliştirmeyi isteyenlere yönelik olmaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• Yapay zeka araçları ve tetikleyiciler kullanarak birim, entegrasyon ve kullanıcı arayüzü testleri oluşturmak.
• Öncü teste, kenar durum keşfine ve geri regresyon analizine LLMs'yi kullanmak.
• Açık zeka destekli triaj kullanarak test başarısızlıklarını ve anomaliplerini kümelleştirme ve önceliklendirme.
• CI/CD boru hattlarına yapay zeka tabanlı testi entegre etmek için teslim güvenini artırmak.

Eğitim Formatı

• Aktif ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda alıştırma ve uygulama.
• Hayatlık laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitim talep etmek istiyorsanız lütfen bizi düzenlemek üzere iletişime geçin.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka destekli kodlama yardımcılarını geliştirme iş akışlarına entegre etmek isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye yazılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka destekli kodlama yardımcılarının yazılım geliştirmedeki rolünü ve yeteneklerini anlayabileceklerdir.
• Rutin kodlama görevlerini otomatikleştirmek için çeşitli yapay zeka destekli kodlama yardımcıları araçlarını kullanabileceklerdir.
• Yapay zeka destekli kodlama yardımcılarını yazılım geliştirme yaşam döngülerine entegre edebileceklerdir.
• Verimliliklerini artırabilecek ve daha karmaşık ve yaratıcı programlama görevlerine odaklanabileceklerdir.
• Yazılım geliştirmede yapay zekanın etik hususlarını ve sorumlu kullanımını ele alabileceklerdir.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), orta seviyedeki Python geliştiriciler ve veri bilimciler için Tabnine yardımıyla üretkenliklerini artırmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tabnine'ı Python geliştirme ortamlarına kurmak ve yapılandırmak.
• Tabnine'ın otomatik tamamlama özelliklerini kullanarak Python kodunu daha verimli bir şekilde yazmak.
• Tabnine'ın davranışını kodlama stillerine ve proje ihtiyaçlarına göre özelleştirmek.
• Tabnine'ın yapay zeka modelinin Python koduyla nasıl çalıştığını anlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), GitHub Copilot'un yeteneklerini anlamak, kurulumunu yapmak ve kodlama deneyimlerini geliştirmek için etkili bir şekilde kullanmak isteyen başlangıç seviyesindeki geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'un ne olduğunu ve nasıl çalıştığını anlayabilecekler.
• Desteklenen bir kod düzenleyiciyle GitHub Copilot'u kurabilecekler.
• GitHub Copilot'u kullanarak daha hızlı kod yazabilecek, yeniden düzenleyebilecek ve hatalarını ayıklayabilecekler.
• Copilot'u kullanarak kodlama tekniklerini ve çözümlerini keşfedebilecekler.
• GitHub Copilot'u günlük iş akışlarına entegre etmek için en iyi uygulamaları uygulayabilecekler.

Kod Anlayışı, Yeniden Yapılandırma ve Documentation için Büyük Dil Modelleri (LLMs), kod kalitesini iyileştirmek, teknik borçları azaltmak ve yazılım ekibleri arasında otomatik belgeleme görevlerini gerçekleştirmek amacıyla büyük dil modellerinin uygulanmasına odaklanan bir teknik kursudur.

Yöneticili bu canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel olarak) orta seviyeden uzman seviyesine kadar yazılım profesyonellere, GPT gibi LLM'leri karmaşık veya tarihi kod tabanlarını daha etkili bir şekilde analiz etmek, yeniden yapılandırmak ve belgelemek için kullanmak isteyenlere yönelik olmaktadır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Bilinmeyen depolardaki kodu, bağımlılıkları ve mantığı açıklamak için LLM'leri kullanmak.
• Kod okurluluğunu artırmak için anti-desenleri belirlemek ve yeniden yapılandırmak.
• İç yorumları, README dosyalarını ve API dokümantasyonunu otomatik olarak oluşturup sürdürmek.
• Mevcut CI/CD ve gözden geçirme iş akışlarına LLM ile sağlanan bilgileri entegre etmek.

Eğitim Formatı

• Interaktif ders anlatımı ve tartışmalar.
• Fazla egzersiz ve uygulama.
• Hayat boyu laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bize başvurunuz.

Bu Türkiye'da (online veya face-to-face) yapılan, eğitmenler tarafından yönetilen canlı eğitim, gelişim ortamında GitHub Copilot'nin yeteneklerini kullanmayı öğrenmek isteyen başlangıç seviyesinden ileri düzey programcılar için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekleri şekilde eğitilecekler:

• GitHub Copilot'nin yeteneklerini ve faydalarını anlama.
• Copilot'u geliştirme iş akışına yapılandırma ve tümleştirmeyi öğrenme.
• Copilot'un gelişmiş özelliklerini anlamayı ve etkili şekilde Copilot kullanmak için en iyi uygulamaları öğrenmeyi.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), Tabnine yardımıyla kodlama verimliliğini artırmak isteyen başlangıç seviyesindeki geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tercih ettikleri IDE'ye Tabnine'ı kurmak ve ayarlamak.
• Kodlamayı hızlandırmak için Tabnine'ın otomatik tamamlama özelliklerini kullanmak.
• En iyi yardım için Tabnine ayarlarını özelleştirmek.
• Tabnine'ın yapay zekasının, daha iyi öneriler sunmak için kodlarından nasıl öğrendiğini anlamak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Türkiye çevrimiçi veya yerinde), yapay zeka kodlama yardımcılarını, yeteneklerini, geliştirme sürecini nasıl iyileştirebileceklerini ve kullanımlarıyla ilgili etik hususları anlamak isteyen yeni başlayan seviyedeki katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka kodlama yardımcılarının amacını ve yeteneklerini anlayabilmek.
• Farklı yapay zeka kodlama yardımcıları araçlarını ve özelliklerini belirleyebilmek.
• Temel kodlama görevleri için yapay zeka kodlama yardımcılarını kullanabilmek.
• Geliştirmede yapay zekanın temel etik hususlarını ve sorumlu kullanımını ele alabilmek.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) yapay zekanın yazılım geliştirme sürecinin her aşamasını nasıl geliştirebileceğini keşfedecek bir uygulamalı kursudur. Gereksinim analizinden otomatikleştirilmesi, akıllı test oluşturma ve dağıtım optimizasyonuna kadar, katılımcılar AI araçlarını ve tekniklerini yazılım yaşam döngüsü boyunca nasıl entegre edebileceklerini öğrenecektir.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), AI destekli iş akışları ve araçlarla yazılım geliştirme yaşam döngüsünü modernize etmek isteyen orta düzeyde yazılım liderleri için tasarlanmıştır.

Eğitim sonunda katılımcıların yapabilecekleri:

• Yapay zekayı, iş girdisini yapılandırılmış gereksinimlere ve kullanıcı hikayelerine dönüştürmek için kullanma yeteneği kazanacaklar.
• LLM'leri kod belgeliğini, incelemesini ve yeniden düzenleme işlemlerini iyileştirmek için kullanılabilirler.
• AI araçlarını test durumu oluşturma ve kapsam analizine otomatikleştirmek için kullanacaklar.
• CI/CD boru hatlarında AI'ye dayalı izleme ve dağıtım karar alma işlemlerini uygulayabilecekler.

Eğitim Formatı

• Keskin tartışmalı ders anlatımı.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyimler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, bizimle iletişime geçerek düzenleme yapabilirsiniz.

Bu dalgıncı, bir günlük atölye, yazılım ekiblerinin Yazılım Geliştirme Döngüsü (SDLC) boyunca en yenilikçi AI araçlarını entegre etmelerine olanak tanıyan bir deneyimdir. Gezinti tarzında yapılandırılmış bu deneyim, teknik beceri geliştirmeyi, yaratıcılığı ve işbirliğini bir arada sunar.

Bireyler, SDLC'nin tüm aşamalarında gerçek dünya zorluklarına bakacaklar — gereksinim toplama ve tasarım aşamasından kodlama, test, dağıtma ve izleme aşamalarına kadar — ChatGPT, GitHub Copilot gibi AI destekli araçlar ve ML tabanlı log analiz sistemleri kullanarak.

Günümüz geliştirme ortamları için tasarlanmış bu atölye, AI akıllılığını, takım uyumunu ve yazılım teslimat boru hattını yaratıcı AI ve makine öğrenimi yetenekleriyle nasıl güçlendireceklerini anlamalarına yardımcı olur.