Türkiye Merkezli AI for Software Development Eğitimleri

GitHub Copilot, kod tamamlama araçları ile desteklenen bir yapay zeka (AI) uygulamasıdır. Geliştirme hızını artırmaya ve kaliteyi ve üretkenliği artırmasına yardımcı olur. Projelerde, altyapıda ve yazılımında yapay zeka uygulamalarıyla birlikte kullanıldığında, yöneticiler kaynakların optimizasyonunu, iş akışlarını hızlandırmayı ve karar verme sürecini güçlendirmeyi sağlayabilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), gelişmiş düzeydeki yöneticilerin GitHub Copilot'un bilgisini derinleştirmesine ve aynı zamanda büyük ölçekli projeler ve endüstriyel uygulamalar (örneğin petrol ve gaz) için pratiğe dayalı yapay zeka uygulamalarını keşfetmesine yardımcı olmayı amaçlar.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Büyük ölçekli kurumsal projelerde gelişmiş Copilot özelliklerini uygulama.
• Çok disiplinli iş akışlarına Copilot'ı en verimli şekilde entegre etme.
• Proje yönetimi, altyapı ve yazılım edinimi için yapay zeka araçlarını kullanma.
• Planlama, tahminleme ve zaman optimizasyonu için AI temelli stratejileri uygulama.
• Petrol ve gaz gibi sektör spesifik senaryolar için pratik yapay zeka uygulamalarını tanima.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli konferans ve tartışma.
• Pratik alıştırmalar ve vakit çözmeleri.
• Yapay zeka araçları ve Copilot iş akışlarının canlı laboratuvar gösterimleri.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talebinde bulunmak istiyorsanız, lütfen bize ulaşın.

Yapay Zeka (AI), makineler ve uygulamalarda insan zekasını taklit eden teknoloji kümelerini ifade eder ve daha akıllı ve uyumlu yazılımlar oluşturmaya olanak sağlar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), gerçek dünyadaki araçları ve platformları kullanarak AI destekli uygulamalar geliştirmeyi öğrenmek isteyen orta düzeydeki geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• AI ve makine öğrenimi temel kavramlarını anlamak.
• Python ve popüler kitaplıklar kullanarak AI özellikleri geliştirmek.
• AI tekniklerini gerçek yazılım geliştirme projelerine uygulamak.
• Modelleri değerlendirmek ve akıllı hizmetleri dağıtmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

GitHub Copilot, kodlama yardımcıları arasında yer alan bir yapay zeka destekli araçtır. Bu araç, YAML yapılandırma dosyaları, GitHub Actions ve dağıtım betikleri gibi DevOps işlemleri dahil olmak üzere geliştirme görevlerini otomatikleştirmeye yardımcı olur.

Bu eğitim, eğitmen tarafından yönetilen canlı bir kurs (çevrimiçi veya kurum içi) olup, GitHub Copilot'u kullanarak DevOps görevlerini basitleştirme, otomasyonu geliştirme ve verimliliği artırma konusunda başlangıç düzeyindeki ve orta düzeyde profesyoneller hedeflenmektedir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Copilot'u kabuk betikleri, yapılandırma ve CI/CD hattı ile kullanabilme.
• YAML dosyalarında ve GitHub Actions'ta yapay zeka kod tamamlamasını kullanabilme.
• Test, dağıtım ve otomasyon iş akışlarını hızlandırmaya yardımcı olma.
• Yapay zeka sınırlamalarını ve en iyi uygulamaları anlayarak Copilot'u sorumlu bir şekilde kullanabilme.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu kurs için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Huawei Ascend, yüksek performanslı çıkarım ve eğitim için tasarlanmış bir AI işlemciler ailesidir.

Bu eğitmen ledipli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki AI mühendisleri ve veri bilimcilerini, Huawei Ascend platformu ve CANN araç takımı kullanarak nöral ağ modellerini geliştirme ve optimize etme konusunda hedef almaktadır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• CANN geliştirme ortamını kurma ve yapılandırma.
• MindSpore ve CloudMatrix iş akışlarını kullanarak AI uygulamaları geliştirmek.
• Özel operatörler ve tiling kullanarak Ascend NPUs üzerinde performansı optimize etmek.
• Modelleri kenar veya bulut ortamlarına dağıtma.

Kurs Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Örnek uygulamalarda Huawei Ascend ve CANN araç takımının kullanımı.
• Model oluşturma, eğitim ve dağıtma konularına odaklanan rehberli alıştırmalar.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Altyapınız veya veri kümelerinize dayalı özelleştirilmiş bir eğitim isteyebilirsiniz. Lütfen bize ulaşın ve düzenlemeyi sağlayalım.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde yazılım profesyonellerine yöneliktir ve bu kişiler, yazılım geliştirme sürecini daha verimli ve yenilikçi hale getirmek için yapay zeka ve makine öğrenmesinden faydalanmayı amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yazılım geliştirme görevlerinin otomatikleştirilmesinde yapay zeka ve makine öğrenmenin rolünü anlamak.
• Kod, test ve belgeleri oluşturmak için AI araçlarını uygulamak.
• Kod iyileştirmesi, kalite güvencesi ve hata ayıklama için AI tekniklerini kullanmak.
• Daha iyi dağıtım stratejileri elde etmek için DevOps ve CI/CD hattına AI entegre etmek.
• AI-eşsiz yazılım mühendisliğinde etik konuları ve zorlukları ele almak.

Bu eğitmen-ledi, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi), takım iş akışlarını optimize etmek, işbirlikli kodlama uygulamalarını geliştirmek ve çok geliştirici ortamlarında Copilot kullanımını etkili bir şekilde yönetmek isteyen orta seviye deneyimlere sahip ve ileri seviyeli katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Takım ortamları için GitHub Copilot'u ayarlamak.
• Copilot'u işbirlikli kodlama uygulamalarını geliştirmek için kullanmak.
• Copilot'un özelliklerini kullanarak takım iş akışlarını optimize etmek.
• Copilot'un çok geliştirici projelerine entegrasyonunu yönetmek.
• Takımlar arasında tutarlı kod kalitesi ve standartlarını korumak.
• Takım özel ihtiyaçlar için Copilot'un gelişmiş özelliklerini kullanmak.
• Verimlilik için Copilot'u diğer işbirlikçi araçlarla birleştirmek.

Bu eğitmen öncülünde, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ara seviye QA mühendisleri, geliştiriciler ve takım liderlerinin GitHub Copilot'u daha verimli hata ayıklama, kod kalitesini artırma ve akıcı kod incelemesi için kullanmalarını sağlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• GitHub Copilot'u hata ayıklama ve kod incelemesi için kurma.
• Copilot'ı etkili bir şekilde hataları tanımlamak ve çözümler bulmak için kullanma.
• Yapay zeka destekli önerilerle kod kalitesini artırma.
• Copilot'ın yeteneklerini kullanarak kod inceleme süreçlerini akıcı hale getirme.
• Copilot'u takım ortamlarında etkili bir şekilde kullanma.

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 tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki front-end geliştiriciler için tasarlanmıştır. Katılımcılar GitHub Copilot'u tekrarlayan kodlama görevlerini otomatikleştirmek, UI/UX tasarımını geliştirmek ve front-end iş akışlarını hızlandırmak isteyebilir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Front-end geliştirme projeleri için GitHub Copilot'u ayarlamak.
• HTML, CSS ve JavaScript kodunu verimli bir şekilde oluşturmak için Copilot'u kullanmak.
• AI tarafından üretilen kod önerilerini kullanarak UI/UX tasarım süreçlerini geliştirmek.
• Pratik Copilot entegrasyon stratejileriyle front-end iş akışlarını artırmak.
• Copilot desteğinin yardımıyla front-end kodunu gidermek ve hata ayıklamak.

Responsible AI in Software Development, yapay zeka araçlarını yazılım geliştirme sürecinde kullanırken etik, yasal ve yönetimsel dikkat edilmesi gereken noktaları ele alan temel bir kursudur. Kurs, şeffaflık, adil muamele, zekâlico haklari endişelerini ve yapay zeka üretilen kodların güvenli dağıtımını vurgulamaktadır.

Bu eğitmen tarafından verilen canlı eğitim (çevrimiçi veya çevrimdışı) yazılım projelerinde etik, uyumlu ve risk bilinci olan yapay zeka kullanımını sağlamak isteyen başlangıç seviyesinde teknik ve teknik olmayan profesyonellere yönelik olup, onları hedef alır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şu becerileri kazanacaklardır:

• Yapay zeka destekli geliştirme ile ilgili etik ve yasal riskleri belirleme ve azaltma.
• Yapay zeka üretilen koddaki önyargıyı anlama ve adil muameleyi nasıl değerlendireceğinizi öğrenmek.
• Yapay zeka üretilen içerikle ilgili yazılım lisanslarını ve atıfları yönetme.
• Geliştirme ekibi içinde yapay zeka kullanımı için yönetim, politika ve uyum çerçevelerini oluşturmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özelization Seçenekleri

• Bu kurs için özel bir eğitim talep etmek için lütfen bize ulaşın.

Yazılım Gereksinimleri ve Kullanıcı Hikayesi Oluşturma için Yapay Zeka, paydaş girdisini yapay zeka kullanarak yapılandırılmış gereksinimler, epikler, kullanıcı hikayeleri ve Agil geliştirme akışları için uygun kabul kriterleri dönüştürmeye odaklanan pratik bir kursudur.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), ChatGPT veya Claude gibi araçları kullanarak gereksinim toplama ve iyileştirme sürecinde netlik, hız ve izlenebilirliği artırmayı amaçlayan başlangıç seviyesinde ürün ve proje profesyonellerine yöneliktir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zeka komutlarını kullanarak iş gereksinimlerini toplayın ve iyileştirin.
• Özellik taleplerini iyi yapılandırılmış kullanıcı hikayeleri ve epiklere dönüştürün.
• Yapay zeka yardımıyla kabul kriterleri, kenar durumları ve tamamlanma tanımlarını oluşturun.
• Yapay zekayı kullanarak geliştirme ekibiyle işbirliği yapın.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Çoğu alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden deneme yapma.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

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

Cursor, verimli ve makine öğrenimi iş akışlarında üretkenliği ve güvenilirliği artıran, Akıl Yürütme Gücü (AI) destekli bir geliştirme ortamıdır. Zeki kod oluşturma, bağlama duyarlı öneriler ve basitleştirilmiş belgelleme sayesinde iş akışlarını daha verimli hale getirir.

Bu eğitmen yönlendirilen canlı eğitim (online veya yerinde), daha hızlı prototipler, ölçeklenebilir işlem hatları ve geliştirilmiş model işlemlerini sağlamak için günlük iş akışlarına Cursor'ı entegre etmeyi arzulayan ara düzeydeki veri ve ML uzmanlarına yöneliktir.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra, katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Cursor'u notebook geliştirme ve kod keşfetmeyi hızlandırmak için kullanın.
• ETL ve özellik mühendisliği işlem hatları oluşturma, yeniden düzenleme ve belgelleme.
• Model eğitiminde, ayarlamada ve değerlendirme için AI destekli kodu kullanın.
• ML iş akışlarında yeniden üretilebilirliği, işbirliğini ve operasyonel tutarlılığı artırın.

Kurs Formatı

• Etkileşimli sunumlar ve gösterimler.
• Canlı kodlama ortamlarında pratik, elle yapılan alıştırmalar.
• Cursor'u ML işlem hatları ve model ops araçlarıyla entegre eden örnekler.

Kurs Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, TensorFlow, PyTorch veya scikit-learn gibi belirli çerçevelere ya da kuruluş MLOps platformlarına göre özelleştirilebilir.

Bu eğitmen yönlendirilmiş, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesinden orta seviyeye kadar Python geliştiricilerine GitHub Copilot'un Python özgü görevler, hata ayıklama ve makine öğrenimi akışları uygulamak için kullanılmasını öğretmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'u Python geliştirme için kurma ve yapılandırma.
• Copilot'u etkin kullanarak verimli Python kodu yazma.
• AI tarafından üretilen önerileri kullanarak Python uygulamalarını hata ayıklama.
• Tekrarlayan kodlama görevlerini otomatikleştirme ve iş akışı verimliliğini artırma.
• Copilot'u Python'da makine öğrenimi projeleri için kullanılabilir kılmak.

Graphite, çekme isteği akışlarını optimize eden, takım işbirliğini geliştirip GitHub ve AI tabanlı kod inceleme asistanları gibi araçlarla entegre olan bir geliştirici verimlilik ve kod inceleme platformudur.

Bu eğitmen ledir, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde yazılım mühendislik takımları için tasarlanmıştır. Bu takımın geliştirme akışlarını hızlandırmayı, inceleme verimliliğini artırmayı ve Graphite'ı kurumsal DevOps hantalında etkili bir şekilde uygulamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Kurumsal ölçekli geliştirme ortamları için Graphite'ı dağıtmak ve yapılandırmak.
• Çekme isteği yönetimini otomatikleştirmek ve kod inceleme verimliliğini artırmak.
• Graphite'ı GitHub, CI/CD sistemleri ve OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen ve Mistral Small gibi AI asistanlarıyla entegre etmek.
• Graphite analitiği ve panolarını kullanarak geliştirici verimliliğini ölçmek.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çeşitli alıştırmalar ve uygulamalar.
• Canlı-lab ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bizimle iletişime geçin.

Cursor, mühendislerin özel kullanımlar ve kurumsal iş akışları için kodlama zekasını genişletme, modeli duyarlılaştırma ve özelleştirme yeteneğine sahip gelişmiş bir AI destekli geliştirme ortamıdır.

Bu eğitmen önderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya kuruma özel), ileri düzeydeki geliştiriciler ve AI mühendislerini, özelleştirilmiş prompt sistemleri tasarlama, model davranışını duyarlılaştırma ve iç geliştirme otomasyonu için özel eklentiler oluşturma konularında hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olur.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Hassas AI davranışları için gelişmiş prompt şablonları tasarlamak ve test etmek.
• Bağlama duyarlı kod üretimi için Cursor'u iç API'ler ve bilgi tabanlarına bağlamak.
• Özel görevler için fine-tuned veya alan uyumlu AI modelleri geliştirmek.
• Cursor'un işlevselliğini güvenli bir şekilde genişleten özel araçlar veya adaptörler oluşturma ve dağıtma.

Eğitim Formatı

• Teknik sunumlar ve rehberlikli gösterimler.
• El ile geliştirme ve prompt iyileştirme laboratuvarları.
• Cursor'u gerçek dünya kurumsal sistemleriyle entegre eden pratik projeler.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, belirli iç mimariler, AI çerçeveleri veya güvenlik uyumluluk gereksinimleriyle hizalama amacıyla özelleştirilebilir.

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) gelişmiş seviye katılımcılar için GitHub Copilot'ü takım projeleri için özelleştirmeyi, gelişmiş özelliklerini kullanmayı ve CI/CD hammadde hatlarına seemdizsiz bir şekilde entegre etmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar:

• Spesifik proje ihtiyaçları ve takım akışları için GitHub Copilot'ü özelleştirebileceklerdir.
• Karmaşık kodlama görevleri için Copilot'un gelişmiş özelliklerini kullanabileceklerdir.
• GitHub Copilot'ü CI/CD hammadde hatlarına ve işbirlikçi ortamlara entegre edebileceklerdir.
• AI destekli araçlar kullanarak takım işbirliğini optimize edebileceklerdir.
• Copilot ayarlarını ve izinleri etkin bir şekilde yönetebileceklerdir ve sorun gidermeyi öğreneceklerdir.

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 yönetilen, canlı eğitim (Türkiye - çevrimiçi veya yerel) novislerden uzmanlara kadar kod üretimi için AI'yı kullanmak isteyen geliştiricilere yönelik olacak.

Bu eğitim sonunda katılımcılar aşağıdaki konularda yetkinlik kazanacaklardır:

• AI destekli kod üretiminin temellerini anlamak.
• Kullandıkları geliştirme ortamına Tabnine'i kurma ve yapılandırma.
• Etkin kod tamamlama ve hata düzeltmesi için Tabnine'i kullanmak.
• Özel görevler için Tabnine ile özel AI modellerini oluşturma ve eğitme.

Vibe coding, geliştiricilerin büyük dil modelleri ile doğal dil etkileşimlerini kullanarak kod oluşturma, iyileştirme ve optimize etme konusunda işbirliği yaptığı yeni bir paradigmadır.

Bu eğitmen liderliğindeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde), üretkenliği, yaratıcılığı ve akış otomasyonunu artırmak isteyen orta düzeydeki geliştiriciler ve teknik liderler için AI kodlama asistanlarının ve açık kaynaklı LLM'lerin kullanımını anlamayı hedeflemektedir.

Bu eğitimden sonra katılımcılar:

• Vibe coding'in prensiplerini ve felsefesini anlayacak, bu paradigma yazılım geliştirimine nasıl etki ettiğini anlamış olacaklardır.
• Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral ve GitHub Copilot gibi araçları kullanarak LLM destekli kodlama ortamlarını uygulayabileceklerdir.
• Etkili AI işbirliği için prompt mühendisliği stratejilerini tasarlama ve uygulama yeteneklerini kazanacaklardır.
• Vibe coding akışlarını kurumsal CI/CD hattına ve yönetim çerçevelerine entegre edebileceklerdir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir sürümünü talep etmek için lütfen bize ulaşın.

AI Destekli Test Oluşturma ve Kalite Mühendisliği, yapay zeka araçlarının ve büyük dil modellerinin (LLM'lerin) test kapsamını nasıl artırabileceğini, test oluşturmayı hızlandıracağını ve kalite güvencesi süreçlerini nasıl geliştirebileceğini inceler.

Bu eğitmen destekli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ara düzey QA uzmanları için düzenlenmiştir. Katılımcılar, yapay zeka destekli araçları ve uygulamalarını kullanarak test stratejilerini otomatikleştirmeyi ve geliştirmeyi öğrenmek isteyenler hedeflenmiştir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Yapay zeka araçlarını ve ipuçlarını kullanarak birim, entegrasyon ve Kullanıcı Arayüzü (UI) testleri oluşturacaklardır.
• Keşifçi test, sınır durumu keşfi ve geri dönüşüm analizi için LLM'leri kullanabileceklerdir.
• Yapay zekalı triaj ile test başarısızlıklarını ve anormallikleri kümelleme ve önceliklendirme yapabileceklerdir.
• AI tabanlı testi CI/CD hatalarına entegre ederek sürüm güvencesini artırabileceklerdir.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize iletişime geçin.

Cursor, takım işbirliğini artırır, kod incelemelerini otomatikleştirir ve modern CI/CD akışlarına seemdizce entegre eden bir AI destekli geliştirme ortamıdır.

Bu eğitmen yönetimi, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzey teknik profesyoneller hedeflenmektedir. Bu profesyoneller, takım ortamlarına Cursor'ı entegre etmek ve işbirliğini artırmak, incelemeleri kolaylaştırmak ve otomatik ardışık işlemde kaliteyi korumak isterler.

Bu eğitimi tamamladıktan sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Cursor'da işbirlikçi geliştirme için takım ortamlarını ayarlamak ve yönetmek.
• Otomatik kod incelemeleri, çekme isteği oluşturma ve birleştirme doğrulaması için AI araçlarını kullanmak.
• Kod yönetimi, inceleme politikaları ve güvenlik sınırlamalarını Cursor'un yeteneklerini kullanarak uygulamak.
• Sürekli teslimatı ve tutarlı kalite standartlarını sağlamak için Cursor'u CI/CD sistemleriyle entegre etmek.

Eğitimin Formatı

• Eğitmen yönetimi sunumları ve takım bazlı tartışmalar.
• Gerçek dünya takım işbirliği senaryolarını kullanan elden deneme laboratuvarları.
• CI/CD ve sürüm kontrol araçlarıyla canlı entegrasyon alıştırmaları.

Eğitimin Özelleştirme Seçenekleri

• Eğitmen, belirli CI/CD platformları, depo araçları veya kurumsal güvenlik gereksinimlerine göre uyarlanabilir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel) hem yeni başlayan hem de orta düzeyde programcılar ve geliştiricilere DeepSeek Coder'ı kullanarak kodlama verimliliğini ve üretkenliği artırmak isteyenler için tasarlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• DeepSeek Coder'ın yetenekleri ve sınırlamalarını anlamak.
• Yapay zeka desteğiyle kaliteli kod kümeleri üretmek.
• Kodun hata ayıklanması ve optimize edilmesi için DeepSeek Coder'ı kullanmak.
• Yapay zeka araçlarını kullanarak tekrarlanan programlama görevlerini otomatikleştirmek.

Bu eğitmen-led, canlı eğitim Türkiye (online veya onsite), gelişmiş kodlama kullanımlarını yönetmek, verimliliği artırmak ve Copilot'ı geliştirme iş akışlarına entegre etmek isteyen orta seviye katılımcılara yöneliktir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Gelişmiş kodlama görevleri için GitHub Copilot'ın kullanımını optimize edecekler.
• Copilot önerileri ile daha verimli, hata-free ve bakımı kolay kod yazacaklar.
• Tercih ettikleri IDE'ler ve iş akışlarına GitHub Copilot'ı entegre edecekler.
• Hata ayıklama ve kod yeniden düzenleme için Copilot'u kullanacaklar.
• AI destekli kodlama araçlarının sınırlamalarını ve etik dikkate değerlerini anlayacaklar.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerel) ortamda, gelişmiş düzeydeki geliştiriciler ve takım liderlerinin Tabnine'in gelişmiş özelliklerini hakim olmaya yönelikdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tabnine'i karmaşık yazılım projelerinde uygulama.
• Belirli kullanım senaryoları için Tabnine'in AI modellerini özelleştirme ve eğitme.
• Tabnine'i takım iş akışlarına ve geliştirme hocalarına entegre etme.
• Tabnine'in içgörülerini kullanarak kod kalitesini artırma ve geliştirme döngülerini hızlandırma.

Bu ders, Türkiye’da (çevrimiçi veya yerel) eğitmenin yönettiği canlı eğitim, programlamaya yeni başlayan ve orta düzeyde yazılım geliştiriciler için tasarlanmıştır. Bu grup, kendi geliştirme iş akışlarına yapay zeka kod yardımçılarını entegre etmek isteyenlerdir.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Yazılım geliştirme sürecinde yapay zeka kod yardımçılarının rolünü ve yeteneklerini anlamak.
• Düzenli kodlama görevlerini otomotifleştirmek için çeşitli yapay zeka kod yardımcı araçlarını kullanmak.
• Yazılım geliştirme yaşam döngüsüne yapay zeka kod yardımçılarını entegre etmek.
• Verimliliklerini artırıp, daha karmaşık ve yaratıcı programlama görevlerine odaklanmak.
• Yazılım geliştirme sürecinde yapay zeka kullanımı ile ilgili etik meseleleri ve sorumluluğu ele almak.

Devstral, kod tabanlarıyla, geliştirici araçlarıyla ve API'lerle etkileşim kurabilen kodlama aracısı oluşturma ve çalıştırma için tasarlanmış bir açık kaynaklı çerçevedir. Bu çerçeve, mühendislik üretkenliğini artırmayı amaçlar.

Bu eğitmen led, canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ara düzeyden ileri seviyeye kadar ML mühendisleri, geliştirici araçları ekipleri ve SRE'ler için tasarlanmıştır. Bu gruplar Devstral kullanarak kodlama aracısı tasarlama, uygulama ve optimize etmeyi öğrenmek ister.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Devstral'ı kodlama aracı geliştirme için yapılandırma.
• Kod tabanı keşif ve düzenleme için ajanlık akışları tasarlama.
• Kodlama aracısını geliştirici araçlarıyla ve API'lerle entegre etme.
• Güvenli ve verimli aracı dağıtımında en iyi uygulamaları uygulama.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli sunum ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve pratik.
• Canlı laboratuvar ortamında elden deneme uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim için özelleştirilmiş bir eğitim talep etmek isterseniz, lütfen bize ulaşın.

Cursor, geliştiricinin verimliliğini artırmak için tasarlanmış ve akıllı kod tamamlamaları, bağlama duyarlı düzenlemeler ve uyarlanabilir destek sunan AI destekli bir kod editörüdür.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyindeki geliştiriciler ve mühendislik takımları için, kodlama iş akışlarını optimize etmeyi ve verimliliği artırmak için güvenli bir şekilde AI önerilerini kullanmayı hedefler.

Bu eğitimden tamamlanma sonunda katılımcılar şunları yapabilecek:

• Geliştirme projelerinde en iyi şekilde kullanmak için Cursor'u kurma ve yapılandırma.
• AI destekli kod tamamlamasını, editör içi sohbeti ve yeniden düzenleme araçlarını anlamak ve uygulama.
• Etkili ve güvenli bir şekilde AI tarafından üretilen kod önerilerini değerlendirmek, kabul etmek veya değiştirmek.
• Takım eğitimi, işbirliği ve sürüm kontrol entegrasyonu için en iyi uygulamaları benimsemek.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Elle yapılan gösterimler ve rehberli alıştırmalar.
• Cursor kullanarak gerçek dünyada kodlama zorlukları ve laboratuvar uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitim, takımınızın kullandığı belirli programlama dilleri veya çerçevelere göre uyarlanabilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyindeki geliştiricilerin GitHub Copilot'un yeteneklerini anlamalarını, kurmalarını ve kodlama deneyimlerini geliştirmek için etkin bir şekilde kullanmalarını amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• GitHub Copilot'un ne olduğunu ve nasıl çalıştığını anlayacaklar.
• Desteklenen bir kod düzenleyicisiyle GitHub Copilot'u kuracaklar.
• Kod yazmayı, yeniden düzenlemeyi ve hata ayıklamayı daha hızlı yapmak için GitHub Copilot'unu kullanacaklar.
• Codingle teknikler ve çözümleri keşfetmek için Copilot'u değerlendirecekler.
• Günlük iş akışlarına GitHub Copilot'unu entegre etmek için en iyi uygulamaları uygulayacaklar.

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 eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeyde Python geliştiricileri ve veri bilimcileri için Tabnine ile üretkenliklerini artırmak amacıyla düzenlenmiştir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Python geliştirme ortamlarında Tabnine'ı yükleyip yapılandırabilirler.
• Tabnine'in otomatik tamamlama özellikleri ile Python kodu daha verimli yazabilirler.
• Kodlama stilleri ve projelerine uygun olarak Tabnine'in davranışını özelleştirebilirler.
• Tabnine'in AI modelinin özel olarak Python koduyla nasıl çalıştığını anlayabilirler.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (online veya face-to-face) yeni başlayan katılımcılara yönelik olup, AI kod yardımçıları hakkında bilgi sahibi olmayı, bu araçların yeteneklerini, nasıl geliştirme sürecini güçlendirebileceklerini ve kullanımındaki etik meseleleri anlamayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları başarabilecektir:

• AI kod yardımçılarının amacı ve yeteneklerini anlayabilmek.
• Farklı AI kod yardımçı araçlarını ve özellikleri tanımlayabilme.
• Temel kodlama görevleri için AI kod yardımçılarını kullanma.
• Geliştirme sürecinde AI'nin etik meselelerini ve sorumlu kullanımını ele alma.

AI-Destekli Yazılım Geliştirme Yaşam Döngüsü (SDLC) pratik bir kurs olup, yapay zeka'nın yazılım geliştirme sürecinin her aşamasını nasıl geliştirebileceğini incelemektedir. İhtiyaç analizinin otomasyonundan akıllı test üretimi ve dağıtım optimizasyonuna kadar, katılımcılar AI araçlarını ve tekniklerini tam yaşam döngüsü boyunca nasıl entegre edebileceklerini öğrenecektir.

Bu eğitmen ledli canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) ara düzey yazılım liderleri için düzenlenmiştir. Bunlar SDLC'yi AI destekli akışlar ve araçlarla modernize etmek isteyenler hedef kitlesini oluşturur.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İş girdisini yapılandırılmış gereksinimlere ve kullanıcı hikayelerine dönüştürmek için AI'yi kullanmak.
• Kod belgelleme, inceleme ve yeniden düzenleme işlemlerini geliştirmek için LLM'leri kullanmak.
• AI araçlarını kullanarak test senaryosu üretimi ve kapsam analizi otomasyonunu gerçekleştirmek.
• CI/CD hanelerinde AI destekli izleme ve dağıtım karar vermesini uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çeşitli alıştırmalar ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında elden deneme uygulaması.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

• Bu eğitimin özelleştirilmiş bir versiyonunu talep etmek için bizimle iletişime geçin.

Bu eğitmen öncülündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) orta düzeydeki yazılım geliştiricilerinin Cursor ile AI destekli kodlamayı kullanarak üretkenliklerini ve kod kalitelerini artırmalarını hedefler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Cursor'u AI destekli yazılım geliştirmesi için kurma ve yapılandırma.
• Cursor'u Git depoları ve geliştirme iş akışlarıyla entegre etme.
• Doğal dil kullanarak kod oluşturma, hata ayıklama ve optimize etme.
• Kod yeniden düzenleme, belgeleme ve test için AI yeteneklerini kullanma.

Bu eğitmen rehberli, canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya kurum içi) başlangıç seviyesindeki ve orta seviye geliştiriciler hedeflenmektedir. Modern geliştirmeyi iş akışlarında GitHub Copilot'ın özelliklerini etkili bir şekilde kullanmayı öğrenmek isteyen bu grup için tasarlanmıştır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim Türkiye (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç düzeyindeki geliştiriciler için tasarlanmıştır ve Tabnine ile kodlama verimliliklerini artırmak isteyenler için uygundur.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Tercih edilen IDE'da Tabnine'i yüklemek ve kurmak.
• Tabnine'in otomatik tamamlama özelliklerinden faydalanarak kodlamayı hızlandırmak.
• En iyi yardımcılık için Tabnine'in ayarlarını özelleştirmek.
• Tabnine'in AI'nin nasıl kodlarından öğrenerek daha iyi öneriler sunabileceğini anlamak.

Bu yoğun bir gün sürecek atölye, yazılım ekibini Yazılım Geliştirme Döngüsü (SDLC) boyunca en son yapay zeka araçlarını entegre etmeye güçlendirir. İlerleyen seviyelerle birlikte tasarlanmış bu deneyim, teknik beceri geliştirme, yaratıcılık ve işbirliğini birleştirir.

Katılımcılar, gereksinim toplama ve tasarımdan kodlama, test, dağıtım ve izlemeye kadar SDLC’in tüm aşamalarındaki gerçek dünya zorluklarını ChatGPT, GitHub Copilot ve ML tabanlı günlük analiz sistemleri gibi yapay zeka destekli araçlar kullanarak çözecekler.

Modern geliştirme ortamları için tasarlanmış bu atölye, yapay zeka akıllılığını, takım uyumu ve yazılım teslimat hattını generatif AI ve makine öğrenimi yetenekleriyle güçlendirme konusunda derin bir anlayış sunar.