Devstral ile Kodlama Aracıları Oluşturma: Aracılı Tasarımından Araçlarma Eğitimi

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.

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.

Bu eğitmen yönetimli, canlı eğitim Türkiye (online veya fiziksel) kapsamında geliştiricilere yönelik olarak, GitHub Copilot Ajan Modu’nu kullanarak bağımsız biçimde özellik geliştirmek, testler çalıştırmak ve daha büyük kodlama görevlerini yönetmek amaçlanmıştır.

Bu eğitimin sonunda katılımcılar Ajan Modu’nu etkinleştirebilir, ajan döngüsü içinde planlama yapabilir ve tekrar ederler, terminal komutlarını yürütebilir ve kurumsal denetim uygulamaya başlayabilirler.

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.

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.

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.

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.

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 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.