Istanbul 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, YAML yapılandırmalarını, GitHub Actions'ları ve dağıtım betiklerini yazma dahil olmak üzere geliştirme görevlerini otomatikleştiren bir AI destekli kodlama yardımcısıdır.

Bu eğitmen tarafından yönetilen canlı eğitim (çevrimiçi veya yerinde) başlangıç seviyesinde ve orta düzeydeki profesyoneller hedeflenmektedir. Katılımcılar GitHub Copilot'ı kullanarak DevOps görevlerini hızlandırmayı, otomasyonu geliştirmeyi ve verimliliği arttırmayı öğrenebilirler.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'ı kabuk betikleri, yapılandırma ve CI/CD ardışık hatlarını yardımcı olarak kullanmak.
• YAML dosyalarında ve GitHub Actions'da AI kod tamamlamasından faydalanmak.
• Test, dağıtım ve otomasyon akışlarını hızlandırmak.
• AI sınırları ve en iyi uygulamalar hakkında bilgi sahibi olmakla birlikte Copilot'u sorumlu bir şekilde kullanmak.

Eğitim Formatı

• Etkileşimli ders ve tartışma.
• Birçok alıştırma ve uygulama.
• Canlı-lab ortamında ellerden gelen uygulama.

Eğitim Özelleştirme Seçenekleri

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

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 yönetimi, Istanbul (çevrimiçi veya yerinde) hedeflenen orta düzeyden ileri seviye katılımcılara yönelik, takım iş akışlarını optimize etme, işbirlikçi kodlama uygulamalarını artırma ve çok geliştirici ortamlarında Copilot kullanımını etkin olarak yönetmeyi amaçlamaktadır.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Takım ortamları için GitHub Copilot'u kurma.
• Copilot'u işbirlikçi kodlama uygulamalarını artırmak için kullanma.
• Copilot'un özelliklerini kullanarak takım iş akışlarını optimize etme.
• Copilot'ın çok geliştirici projelerine entegrasyonunu yönetme.
• Takımlar arasında tutarlı kod kalitesi ve standartları sağlama.
• Takım özel ihtiyaçlar için Copilot'un gelişmiş özelliklerini kullanma.
• Verimlilik için Copilot'u diğer işbirlikçi araçlarla birleştirme.

Bu eğitmen yönetimi, canlı eğitim Istanbul (çevrimiçi veya yerel) orta düzeyde QA mühendisleri, geliştiriciler ve takım liderlerine GitHub Copilot'un hata ayıklaması, kod kalitesini artırma ve daha verimli kod gözden geçirme süreçleri için kullanılmasını öğretmeyi amaçlar.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'u hata ayıklama ve kod gözden geçirme amaçları için kurma.
• Copilot'u hataları hızlı bir şekilde tespit etmek ve çözümlenmek için kullanma.
• Kod kalitesini AI destekli önerilerle artırma.
• Copilot'un yeteneklerini kullanarak kod gözden geçirme süreçlerini hızlandırma.
• Takım ortamlarında Copilot'u etkin bir şekilde kullanarak işbirliği yapma.

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 Istanbul (çevrimiçi veya yerel) orta düzeydeki ön uç geliştiriciler için düzenlenmiştir. GitHub Copilot'u tekrarlayan kodlama görevlerini otomatikleştirmek, UI/UX tasarımını geliştirmek ve ön uç iş akışlarını basitleştirmek isteyen geliştiricilere yöneliktir.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecekler:

• Ön uç geliştirme projeleri için GitHub Copilot'u kurma ve yapılandırma.
• Copilot'u HTML, CSS ve JavaScript kodunu etkin bir şekilde oluşturmak için kullanma.
• Yapay zeka tarafından üretilen kod önerilerini kullanarak UI/UX tasarım süreçlerini iyileştirme.
• Ön uç iş akışlarını Copilot ile entegrasyon stratejileriyle artırma.
• Copilot'un yardımıyla ön uç kodunu hata ayıklama ve sorun giderme.

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.

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 Istanbul (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 tarafından yönetilen, canlı eğitim Istanbul (online veya yerinde) gelişmiş düzeyde katılımcılara yönelik GitHub Copilot'u takım projeleri için özelleştirmeyi, gelişmiş özelliklerini kullanmayı ve CI/CD hataları arasında sorunsuz bir şekilde entegre etmeyi amaçlamaktadır. Bu eğitim, işbirliğini ve üretkenliği artırmak için GitHub Copilot'un gelişmiş özelliklerinden faydalanmanızı sağlar.

Eğitimin sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• Takım iş akışları ve spesifik proje ihtiyaçları için GitHub Copilot'u özelleştirmek.
• Karmaşık kodlama görevleri için Copilot'un gelişmiş özelliklerini kullanmak.
• GitHub Copilot'u CI/CD hataları ve işbirlikçi ortamlara entegre etmek.
• Yapay zeka destekli araçlar kullanarak takım işbirliğini optimize etmek.
• Copilot ayarlarını ve izinlerini etkili bir şekilde yönetip 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 (Istanbul - 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-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.

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 yönetimi, canlı eğitim Istanbul (online veya yerinde) orta düzeyde katılımcılara GitHub Copilot'u kullanarak ileri seviye kodlama senaryolarını yönetmeyi, üretkenliği artırmayı ve Copilot'ü geliştirmelerine entegre etmeyi amaçlamaktadır.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• İleri seviye kodlama görevlerinde GitHub Copilot'un kullanımını optimize edebilirler.
• Copilot önerileriyle daha verimli, hata-free ve sürdürülebilir kod yazabilirler.
• Tercih ettikleri IDE'ler ve iş akışlarına GitHub Copilot'u entegre edebilirler.
• Copilot'u hata ayıklama ve kod yeniden düzenlemesi için kullanabilirler.
• AI destekli kodlama araçlarını kullanırken sınırları ve etik konuları anlayabilirler.

Bu eğitmen tarafından yönetilen, canlı eğitim Istanbul (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, Istanbul’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 Istanbul (çevrimiçi veya yerel) başlangıç seviyesindeki geliştiriciler için tasarlanmıştır. Katılımcılar GitHub Copilot'ın özelliklerini anlamayı, kurmayı ve kodlama deneyimlerini geliştirmek için etkili bir şekilde kullanmayı öğrenir.

Bu eğitim sonunda katılımcılar şunları yapabilecektir:

• GitHub Copilot'ın ne olduğunu ve nasıl çalıştığını anlamak.
• Desteklenen kod düzenleyicisiyle GitHub Copilot'u kurmak.
• Kodu daha hızlı yazmak, yeniden düzenlemek ve hata ayıklamak için GitHub Copilot'unu kullanmak.
• Kodlama teknikleri ve çözümleri keşfetmek için Copilot'u kullanmak.
• Github Copilot'ı günlük iş akışlarına entegre etmek için en iyi uygulamaları uygulamak.

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 Istanbul (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-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 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 Istanbul (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 Istanbul (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.