Antalya Merkezli Yapay Zekâ Kodlama Asistanları (AI Coding Assistants) Eğitimleri

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.

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.

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.

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), 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.

Bu eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Antalya çevrimiçi veya yerinde), geliştirme ortamında Github Copilot'un yeteneklerini kullanmayı öğrenmek isteyen başlangıç ​​seviyesinden orta seviyeye kadar olan geliştiricilere yöneliktir.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Github Copilot'un yeteneklerini ve faydalarını anlayın.
• Copilot'u bir geliştirme iş akışına yapılandırın ve entegre edin.
• Copilot'un gelişmiş özelliklerini anlayın ve Copilot'u etkili bir şekilde kullanmak için en iyi uygulamaları öğrenin.

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

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 eğitmen liderliğindeki, canlı eğitim (Antalya 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 (Antalya 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.