Devstral ile Kodlama Ajanları Oluşturma: Ajan Tasarımından Araç Kullanımına Eğitimi

İleri düzey Türkiye eğitimi, kurumsal altyapı için GitHub Copilot ve yapay zekâ uygulamalarını kapsar. Yöneticilere, büyük ölçekli projelere odaklanarak yapay zekâ araçlarını kullanarak proje yönetimini optimize etme, iş akışlarını kolaylaştırma ve karar alma süreçlerini geliştirme becerileri kazandırır.

Bu eğitmen liderliğinde eğitim, ileri düzey geliştiricilerin Cursor içinde istem mühendisliğini, ince ayarı ve özel araçlamayı ustalaşmasını sağlar. Türkiye katılımcılar, hassas yapay zekâ davranışları tasarlayacak, dahili bilgi tabanlarını entegre edecek ve kurumsal iş akışları için güvenli, alan odaklı eklentiler geliştirecektir.

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.

Bu Türkiye (online veya yerinde) yapılan eğitmen gözetimindeki eğitim, özellikleri otonom olarak geliştirmek, test çalıştırmak ve büyük ölçekli kodlama görevlerini yönetmek için GitHub Copilot Agent Mode'dan yararlanmak isteyen geliştiriciler için hazırlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar Agent Mode'u etkinleştirmeyi, agent döngüsü içinde planlama ve yineleme yapmayı, terminal komutlarını çalıştırmayı ve kurumsal yönetimi uygulamayı öğreneceklerdir.

Orta düzey yazılım geliştiricilerine, Cursor ile yapay zekâ destekli kodlama kullanarak verimliliği ve kod kalitesini artırmayı hedefleyen, eğitmen eşliğinde canlı (çevrimiçi veya yerinde) bir eğitimdir.

Bu eğitimin sonunda katılımcıların aşağıdakileri yapabilmesi beklenmektedir:

• Cursor'ı yapay zekâ destekli yazılım geliştirme için kurmak ve yapılandırmak.
• Cursor'ı Git depoları ve geliştirme iş akışları ile entegre etmek.
• Doğal dili kullanarak kod üretmek, hata ayıklamak ve kodu optimize etmek.
• Yeniden yapılandırma, dokümantasyon ve test süreçlerinde yapay zekâ yeteneklerinden yararlanmak.

Türkiye konusundaki bu öğretici eşliğinde verilen eğitim, veri ve ML iş akışlarını hızlandırmak için Cursor'u yapay zeka destekli bir ortam olarak tanıtır. Katılımcılar, defter geliştirme, ETL boru hatları ve model operasyonlarını pratik egzersizler aracılığıyla akılda tutulabilir verimlilik ve operasyonel tutarlılık kazandıracak şekilde akıcılaştırmayı öğrenecektir.

Bu eğitmen yönlendirmeli Türkiye eğitimi, akıllı tamamlayıcılar ve bağlamsal düzenlemelerle verimliliği artıran yapay zeka destekli bir editör olan Cursor'u benimsemek için geliştiricilere yardımcı olur. Katılımcılar, iş akışlarını sadeleştirmek için yeniden yapılandırma, güvenli yapay zeka önerisi incelemesi ve ekip iş birliği konularında uygulamalı beceriler kazanır.

Türkiye konusunda düzenlenen bu eğitmen eşliğinde canlı eğitim, takımların Cursor'u entegre ederek iş birliğini ve kod incelemelerini akıcılaştırmasına yardımcı olur. Çalışma alanlarını yönetmeyi, yapay zeka destekli PR'leri otomatikleştirmeyi, yönetişim politikalarını uygulamayı ve tutarlı kalite için Cursor'u CI/CD hatlarına bağlamayı öğrenin.

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-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 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 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 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.

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.