Antalya Merkezli AI for Software Development Eğitimleri

GitHub Copilot, koddaki gelişmeleri hızlandırmak ve kaliteyi ile Productivity'yi artırmaya yardımcı olan bir yapay zeka destekli kod tamamlama aracıdır. Projelerde, altyapıda ve yazılımlarda uygulanan yapay zeka ile birlikte yöneticiler kaynak tahsisini optimize etmek, iş akışlarını basitleştirmek ve karar alma süreçlerini geliştirebilir.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (online veya on-site) ileri düzey yöneticilere yönelik olup GitHub Copilot hakkındaki bilgilerini derinlemesine öğrenmelerine ve büyük ölçekli projelere ve petrol-gaz gibi sektörlere özgü örneklerle şirket ortamlarında pratik yapay zeka uygulamalarını keşfetmelerine yardımcı olmaktadır.

Eğitim bittikten sonra katılımcılar şunları başarabilecekler:

• Küçük ölçekli şirket projelerinde ileri düzey Copilot özelliklerini uygulayabilmek.
• Çok disiplinli iş akışlarına Copilot'u entegre etmek için maksimum verimlilik sağlamak.
• Akrep araçlarını proje yönetimi, altyapı ve yazılım acquisition'ını optimize etmek için kullanmak.
• Planlama, tahminler ve zaman optimizasyonu için yapay zeka tabanlı stratejileri uygulamak.
• Petrol-gaz gibi sektörlere özgü senaryolarda pratik yapay zeka uygulamalarını tanımlamak.

Eğitim Biçimi

• Etutif oturum ve tartışmalar.
• Kolay kullanım egzersizleri ve durum çalışması.
• Yapay zeka araçları ve Copilot iş akışlarının canlı-lab gösterimleri.

Eğitim Özel Talep Seçenekleri

• Bu eğitim için özel bir eğitimi talep etmek için lütfen bizimle iletişime geçin.

Artificial Intelligence (AI), makineler ve uygulamalarda insan zeka simülasyonu yapan bir teknolojiler kümesidir, bu da akıllı ve daha uyarlanabilir yazılımlara olanak sağlar.

Bu eğitmenlerin yönlendirdiği canlı eğitim (online veya onsite) orta düzeyli geliştiricilere yönelik olup, gerçek dünya araçları ve platformlarını kullanarak AI destekli uygulamalar geliştirmeyi hedeflemektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Merkezi AI ve makine öğrenimi kavramlarını anlamak.
• Python ve popüler kütüphaneler kullanarak AI özellikleri geliştirmek.
• Gerçek yazılım geliştirme projelerine AI tekniklerini uygulamak.
• Modelleri değerlendirmek ve akıllı hizmetleri dağıtmak.

Eğitim Biçimi

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• canlı-laboratuvar ortamında elden deneyim.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

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.

Huawei Ascend, yüksek performanslı推理和训练的人工智能处理器系列。

这个由讲师指导的实时培训（在线或现场）面向中级AI工程师和数据科学家，他们希望使用华为Ascend平台和CANN工具包开发和优化神经网络模型。

完成本培训后，参与者将能够：

• 设置并配置CANN开发环境。
• 使用MindSpore和CloudMatrix工作流开发AI应用程序。
• 通过自定义操作符和瓦片优化Ascend NPU上的性能。
• 将模型部署到边缘或云环境。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 在示例应用程序中实际使用Huawei Ascend和CANN工具包。
• 关注模型构建、训练和部署的指导练习。

课程定制选项

• 如需根据您的基础设施或数据集请求此课程的定制培训，请联系我们安排。

Bu eğitmen öncülüğündeki canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), yazılım geliştirme sürecinde verimliliği ve yenilikleri artırmak isteyen orta düzeyli yazılım profesyonellerine yönelik olup, bu amaca AI ve makine öğrenimi kullanmayı amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda, katılımcılar aşağıdaki becerileri kazanacaklardır:

• Yazılım geliştirme görevlerini otomatikleştirmedeki AI ve makine öğreniminin rolünü anlamak.
• Kod üretimi, testleri ve belgeleri oluşturma için AI araçlarını uygulamak.
• Kod optimizasyonu, kalite güvence ve hata ayıklama için AI tekniklerini kullanmak.
• DevOps ve CI/CD hatlarına AI entegre etmek, dağıtım stratejilerini geliştirmek.
• AI ile desteklenmiş yazılım mühendisliğinde etik meseleleri ve zorlukları ele almak.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Antalya 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 (Antalya 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 (Antalya 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, 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.

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 (Antalya 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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Antalya 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 yönetilen, canlı eğitim (Antalya - 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.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering yapay zeka araçlarının ve büyük dil modellerinin (LLMs) test kapsamını artırmayı, test oluşturma süresini kısaltmayı ve kalite garantisini güçlendirmeyi inceleyen kurs.

Bu eğitmen yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerel), yapay zeka ile otomasyon ve test stratejilerini geliştirmek isteyen orta düzeyde kalite kontrol profesyonellerine yönelik olmakta.

Bu eğitimden sonra katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Yapay zeka araçları ve işaretlemeleri kullanarak birim, entegrasyon ve kullanıcı arayüzü testleri oluşturabilmek.
• LLM'leri keşifsel test, kenar durum keşfi ve geri dönük analiz için kullanmak.
• AI destekli triaj ile test hatalarını ve anomaliları kümeleme ve önceliklendirme.
• CI/CD pipeline'larına AI tabanlı testleri entegre ederek sürüm güvenini artırma.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Çoklu egzersizler ve uygulamalar.
• Canlı laboratuvar ortamında el ile uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

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 liderliğindeki, canlı eğitim (Antalya 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 (Antalya 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 ders, Antalya’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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Antalya 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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Antalya 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 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-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) yapay zeka, yazılım geliştirme sürecinin her aşamasını nasıl geliştirebileceğini inceleyen pratik bir kursudur. Gereksinim analizinden otomasyona dayalı test oluşturma ve dağıtım optimizasyonuna kadar, katılımcılar tam yaşam döngüsü boyunca AI araçları ve tekniklerini nasıl entegre edecekleri öğrenecektir.

Bu eğitmen yönetimi altında gerçekleşen canlı eğitim (online veya on-site) orta düzeyli yazılım liderlerine yönelik olup, AI destekli iş akışlarını ve araçları SDLC'yi modernleştirmek isteyen kişilere hitap etmektedir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecek hale gelecekler:

• İş girişimini yapılandırılmış gereksinim ve kullanıcı hikayelerine dönüştürmek için AI'yı kullanma.
• Kod belgeliğini, gözden geçirme ve yeniden yapılandırma iyileştirmek için LLM'leri kullanma.
• AI araçlarını kullanarak test senaryosu oluşturma ve kapsam analizi otomasyonu.
• CI/CD pipeline'larında AI ile yönetilen izleme ve dağıtım karar alma uygulamak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders anlatımı ve tartışma.
• Çok sayıda egzersiz ve uygulama.
• canlı-laboratuvar ortamında uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

Bu Antalya'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 (Antalya 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 dalgınlaştıracak, bir günlük atölye, yazılım ekiblerinin Yazılım Geliştirme yaşam Döngüsü (SDLC) boyunca en son yapay zeka araçlarını entegre etmeye gücü veriyor. Teknik beceri kazanımı, yaratıcılık ve işbirliğiyle iç içe bir oyun şeklinde tasarlanan bu deneyim, ilerleyen "seviyeler" halinde yapılandırılmıştır.

Katılımcılar, SDLC'nin tüm aşamalarında gerçek dünya zorluklarıyla başa çıkmaya çalışacaklar — gereksinim toplama ve tasarımdan kodlama, test etme, dağıtma ve izlemeye kadar — yapay zeka destekli araçlar kullanarak ChatGPT, GitHub Copilot ve makine öğrenimi tabanlı log analiz sistemleri.

Modern geliştirme ortamları için tasarlanan bu atölye, yapay zeka akıllığını, takım sinerjisini ve yazılım teslimat pipeline'larını üretken yapay zeka ve makine öğrenimi yetenekleri ile nasıl güçlendireceğinize derin bir anlayış kazandırıyor.