AI Coding Assistants Kurs i Oslo

GitHub Copilot er et AI-drevet kodefullføringstøy som hjelper til å akselerere utvikling samtidig som kvaliteten og produktiviteten blir forbedret. Når det kombineres med kunstig intelligens i prosjekter, infrastruktur og programvare, kan ledere utnytte AI for å optimere ressursallokering, strømline arbeidsflytene og forbedre beslutningstaking.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte ledere som ønsker å dypegåendeforståelse av GitHub Copilot samtidig som de utforsker praktiske AI-applikasjoner i bedriftsmiljøer, med eksempler som er relevante for store prosjekter og industrier som olje- og gass.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Anvende avanserte Copilot-funksjoner i store bedriftsprosjekter.
• Integrasjon av Copilot i flerdisiplinære arbeidsflyt for maksimal effektivitet.
• Utnytte AI-verktøy til å optimere prosjektledelse, infrastruktur og programvareinkjøp.
• Implementere AI-baserte strategier for å forbedre planlegging, estimering og tidsoptimalisering.
• Gjenkjenne praktiske AI-applikasjoner i bransjespesifikke scenarier som olje- og gass.

Kursets Format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndsinnsøvelser og tilfeller fra praksis.
• Live-lab demonstrasjoner av AI-verktøy og Copilot-arbeidsflyt.

Kursets Tilpasningsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

GitHub Copilot er en AI-drevet kodeassistent som hjelper med å automatisere utviklingsoppgaver, inkludert DevOps-operasjoner som skriving av YAML-konfigurasjoner, GitHub Actions og deploy-skript.

Denne veiledningsbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot begynner- til mellomnivå profesjonelle som ønsker å bruke GitHub Copilot for å forenkle DevOps-oppgaver, forbedre automatisering og øke produktiviteten.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bruke GitHub Copilot til å assistere med shell-skript, konfigurasjon og CI/CD-pipelines.
• Utnytte AI-kodefullførelse i YAML-filer og GitHub Actions.
• Akselerere testing, deploy og automatisering av arbeidsflyter.
• Bruke Copilot ansvarlig med en forståelse av AI-grenser og beste praksis.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og trening.
• Håndsjekket implementering i en live-lab-miljø.

Kursopptilsynetsoverlysinger

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrange.

Dette undervisningsledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å optimalisere teamarbeidsflyter, forbedre samarbeidskodingstilgang og effektivt administrere Copilot-bruk i miljøer med flere utviklere.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Sette opp GitHub Copilot for teammiljøer.
• Bruke Copilot til å forbedre samarbeidskodingstilgangen.
• Optimalisere teamarbeidsflyter ved hjelp av Copilot-funksjoner.
• Administrere Copilot-integrasjon i prosjekter med flere utviklere.
• Vedlikeholde konsekvent kvalitet og standarder på koden tross team.
• Dra nytte av avanserte Copilot-funksjoner for teamspesifikke behov.
• Kombinere Copilot med andre samarbeidsverktøy for effektivitet.

Denne instruktørløpte, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå kvalitetsassureringsingeniører, utviklere og teamledere som ønsker å bruke GitHub Copilot for effektivere feilsøk, forbedret kodekvalitet og strømlinjetøyde kodegjenbruk.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp GitHub Copilot for feilsøk og kodegjenbruk.
• Bruke Copilot til å identifisere og løse feil effektivt.
• Forbedre kodelaget kvalitet med AI-assisterede foreslag.
• Forenkle kodegjenbrukprosesser med Copilots kapasiteter.
• Samarbeide effektivt ved hjelp av Copilot i teammiljøer.

Denne instruktørførte, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås front-end-utviklere som ønsker å bruke GitHub Copilot for å automatisere gjentakende kodeoppgaver, forbedre UI/UX-design og optimalisere front-end-arbeidsflyt.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp GitHub Copilot for front-end-utviklingsprosjekter.
• Bruke Copilot til å generere HTML, CSS og JavaScript-kode effektivt.
• Forbedre UI/UX-designprosesser ved hjelp av AI-generert kodeforslag.
• Optimalisere front-end-arbeidsflyt med praktiske Copilot-integrasjonsstrategier.
• Felsøke og feilsøke front-end-kode ved hjelp av Copilot-assistanse.

Cursor er et AI-drevet utviklingsmiljø som forbedrer produktivitet og pålittelighet i data- og maskinlæringsarbeidsganger gjennom intelligent kodegenerering, kontekstbaserte forslag og strømlinjet dokumentasjon.

Denne instruktørledede, live-kurs (online eller på stedet) er rettet mot mellomenivje data- og ML-professionals som ønsker å integrere Cursor i deres daglige arbeidsganger for raskere prototyping, skalerbare pipeliner og bedre modell-operasjoner.

Etter fullført kurs vil deltakerne kunne:

• Bruke Cursor for å akselerere notebook-utvikling og kodeutforsking.
• Generere, refaktorere og dokumentere ETL- og feateering-pipeliner.
• Utnytte AI-assistert kode for modelltrening, justering og evaluering.
• Forbedre gjentagbarhet, samarbeid og operativ konsekvens i ML-arbeidsganger.

Kursformat

• Interaktive forelesninger og demonstrasjoner.
• Praktiske, håndværkseksersiser i live-kode-miljøer.
• Fallstudier som integrerer Cursor med ML-pipeliner og modell-operasjonsverktøy.

Kurstilpasningsmuligheter

• Dette kurset kan tilpasses spesifikke rammer som TensorFlow, PyTorch eller scikit-learn, eller organisasjonens MLOps-plattformer.

Dette instruktørløpede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot Python-utviklere med begynner- til mellomnivå erfaring som ønsker å bruke GitHub Copilot for Python-spesifikke oppgaver, feilsøking og implementering av maskinlæringstrinn.

Etter denne treningen vil deltagere kunne:

• Sette opp og konfigurere GitHub Copilot for Python-utvikling.
• Bruk Copilot til å skrive effektiv Python-kode.
• Finn feil i Python-applikasjoner ved hjelp av AI-genererte forslag.
• Avtale gjentakende programmeringsoppgaver og forbedre arbeidsflytens effektivitet.
• Bruk Copilot til å implementere maskinlæringsprosjekter i Python.

Graphite er en plattform for utviklerproduktivitet og kodegjennomgang som optimerer workflows for pull requests, forbedrer teamets samarbeid og integrerer seg med verktøy som GitHub og AI-baserte kodegjennomgangsassistenter.

Dette veiledningsbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås utviklingslag som ønsker å strømlinjeforme sine utviklingsworkflows, forbedre gjennomgangseffektiviteten og implementere Graphite effektivt innen enterprise DevOps-pipelines.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Dyrke og konfigurere Graphite for utviklingsmiljøer på enterprise-skala.
• Automatisere pull request-håndtering og forbedre gjennomgangsgjennomsnittet for kodegjennomgang.
• Integrere Graphite med GitHub, CI/CD-systemer og AI-assistenter som OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen, og Mistral Small.
• Måle utviklerproduktivitet ved hjelp av Graphites analyser og dashboards.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksisoppgaver.
• Praktisk implementering i et live-labbmiljø.

Kurstilpasningsalternativer

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Cursor er et avansert AI-drevet utviklingsmiljø som lar ingeniører utvide, finetune og tilpasse kodningsintelligansen for spesialiserte brukstilfeller og bedriftsworkflows.

Denne instruktørlede, live-kurs (online eller på sted) er rettet mot avansertnivå utviklere og AI-ingeniører som ønsker å designe tilpassede prompt-systemer, finetune modellbetehandling, og bygge egendefinerte utvidelser for intern utviklingsautomatisering.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Designe og teste avanserte prompt-mal for nøyaktig AI-betehandling.
• Koble Cursor til interne API-er og kunnskapsbasarer for kontekstbevisst kodning.
• Utvikle finetunede eller domenetilpassede AI-modeller for spesialiserte oppgaver.
• Bygge og distribuere egendefinerte verktøy eller adapterer som utvider Cursor’s funksjonalitet sikkert.

Kursformat

• Tekniske presentasjoner og veiledede demonstrasjoner.
• Praktiske øvelser i utvikling og prompt-optimering.
• Praktiske prosjekter som integrerer Cursor med virkelige bedriftssystemer.

Kursanpassingsalternativer

• Dette kurset kan anpasses for å tilpasse seg spesifikke interne arkitekturer, AI-rammeverk eller sikkerhetskrav.

Denne instruktørførte, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på avansert nivå som ønsker å tilpasse GitHub Copilot for teamprosjekter, utnytte dets avanserte funksjoner og integrere det smidig inn i CI/CD-pipelinene for bedre samarbeid og produktivitet.

Til slutt på denne treningen vil deltakerne kunne:

• Tilpasse GitHub Copilot til spesifikke prosjektbehov og teamarbeidsflyt.
• Utnytte avanserte funksjoner i Copilot for komplekse kodeoppgaver.
• Integrere GitHub Copilot i CI/CD-pipelinene og samarbeidsmiljøer.
• Optimalisere teamet samarbeid ved hjelp av AI-drevne verktøy.
• Administrere og feilsøke Copilot-innstillinger og tillatelser effektivt.

Denne instruktørledede, liveopplæring (online eller på sted) er rettet mot utviklere på alle nivåer som ønsker å utnyttre AI for kodegenerering med Tabnine.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper om AI-drevet kodegenerering.
• Installere og konfigurere Tabnine i sin utviklingsmiljø.
• Bruke Tabnine for effektiv kodefullføring og feilretting.
• Opprette og trene tilpassede AI-modeller med Tabnine for spesifikke oppgaver.

Vibe coding er en ny paradigm hvor utviklere samarbeider med store språkmodeller for å generere, raffinere og optimalisere kode gjennom naturlige språkinteraksjoner.

Dette ledet, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås utviklere og tekniske teamledere som ønsker å mestre bruk av AI-kodassistenter og open-source LLMs for å forbedre produktivitet, kreativitet og arbeidsflytautomatisering.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene og filosofien bak vibe coding og dens innvirkning på programvareutvikling.
• Implementere LLM-assisterede kodemiljøer ved hjelp av verktøy som Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral og GitHub Copilot.
• Utforme og utføre prompt-ingeniørstrategier for effektiv AI-samarbeid.
• Integrasjon av vibe coding-arbeidsflyter i foretaks CI/CD-pipelines og styringsrammeverk.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye trening og øvelser.
• Praktisk implementering i et live-lab-miljø.

Kursanpassningsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Cursor er et AI-drevet utviklingsmiljø som forsterker team-samarbeid, automatiserer kodegjennomgang og integrerer seg smertefritt i moderne CI/CD-arbeidsflyter.

Dette kurset ledet av instruktør (online eller på sted) er rettet mot tekniske professionelle med mellomnivå erfaring som ønsker å integrere Cursor i deres team-miljøer for å forbedre samarbeid, forenkle gjennomganger og vedlikeholde kvalitet over automatiserte pipeliner.

Etter å ha fullført dette kurset, vil deltakerne kunne:

• Sette opp og administrere teammiljøer i Cursor for samarbeidsbasert utvikling.
• Nyttgjøre AI-verktøy for automatiserte kodegjennomganger, pull-request-generering og sammeføyingsvalidering.
• Implementere kodestyring, gjennomgangspolitikk og sikkerhetsbarrierer ved hjelp av Cursor sine funksjoner.
• Integriere Cursor med CI/CD-systemer for å sikre kontinuerlig leveranse og konsistente kvalitetsstandarder.

Kursets format

• Presentasjoner ledet av instruktør og gruppediskusjoner basert på team.
• Praktiske øvelser med reelle team-samarbeidsscenarier.
• Live-integrasjonsøvelser med CI/CD- og versjonskontrollverktøy.

Kursjusteringsmuligheter

• Kurset kan tilpasses spesifikke CI/CD-plattformer, repository-verktøy eller virksomhetssikkerhetskrav.

Denne instruktørledede, live-opplæringskurset (online eller på stedet) er rettet mot programmerere og utviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å utnyttet DeepSeek Coder for å øke kodingseffektivitet og produktivitet.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå mulighetene og begrensningene til DeepSeek Coder.
• Generere høykvalitets kodesnutter ved hjelp av AI-assistanse.
• Bruke DeepSeek Coder til feilsøking og optimalisering av kode.
• Automatisere gjentatte programmeringsoppgaver ved hjelp av AI-verktøy.

Dette instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på sted) er rettet mot deltakere med mellemnivå kompetanse som ønsker å utnytte GitHub Copilot for avanserte kodebrukssituasjoner, øke produktiviteten og integrere Copilot i deres utviklingsarbeidsflyt.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Optimalisere bruk av GitHub Copilot for avanserte kodetasker.
• Skrive mer effektivt, feilfritt og vedlikeholdbar kode med Copilot-suggeransjoner.
• Integrere GitHub Copilot i deres foretrukne IDE-er og arbeidsflyter.
• Bruke Copilot for feilsøking og kodeomstrukturering.
• Forstå begrensningene og etiske overveigelser ved bruk av AI-drevne koderverktøy.

Dette instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og teamledere på avansert nivå som ønsker å mestre avanserte funksjoner i Tabnine.

Avslutningen på denne treningen vil deltakerne kunne:

• Føre i Tabnine i komplekse programvareprosjekter.
• Tilpasse og trene Tabnines AI-modeller for spesifikke brukstilfeller.
• Integrasjon av Tabnine i teamets arbeidsflyt og utviklingsrørledninger.
• Framme kodenkvalitet og akselerere utviklingscykluser ved å bruke Tabnines innsikter.

Denne instruktørledede, liveopplæringen (online eller på sted) er rettet mot programvareutviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å integrere AI-kodeassistenter i sitt utviklingsarbeid.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og kapasiteten til AI-kodeassistenter i programvareutvikling.
• Bruke forskjellige AI-kodeassistentverktøy til å automatisere rutinemessige kodingsoppgaver.
• Integrere AI-kodeassistenter i sitt programvareutviklingslivssyklus.
• Forbedre sin produktivitet og fokusere på mer komplekse og kreative programmeringsoppgaver.
• Ta hensyn til etiske overveielser og ansvarlig bruk av AI i programvareutvikling.

Cursor er en AI-drevet kodeeditor designet for å forbedre utviklerproduktiviteten gjennom intelligente kodefullføringer, kontekstbaserte redigeringer og tilpasset assistanse.

Dette instruktørbaserte, liveopplæringen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere med begynnerkompetanse og ingenierhold som ønsker å optimalisere deres kodearbeidsprosesser og trygg bruke AI-forslag for økt effektivitet.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Cursor til optimal bruk i utviklingsprosjekter.
• Forstå og anvende AI-assisterede kodefullføringer, chat i editor, og refaktoringsverktøy.
• Vurdere, akseptere eller modifisere AI-genererte kodesuggestions effektivt og sikkert.
• Adoptere beste praksiser for teamopplæring, samarbeid og integrasjon med versjonskontroll.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndsonn demonstrasjoner og veiledede øvelser.
• Reelle kodingutfordringer og laboratorieøvelser ved hjelp av Cursor.

Kurs tilpassingsmuligheter

• Dette kurset kan tilpasses spesifikke programmeringsspråk eller -rammeverk brukt av holdet ditt.

Dette instruktørledede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot nybegynner-nivå utviklere som ønsker å forstå GitHub Copilots kapasiteter, sette det opp og bruke det effektivt for å forbedre deres kodeerfaring.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå hva GitHub Copilot er og hvordan det fungerer.
• Sette opp GitHub Copilot med en støttet kodeeditor.
• Bruke GitHub Copilot for å skrive, refaktorere og feilsøke kode raskere.
• Nytte Copilot til å utforske kode teknikker og løsninger.
• Anvende beste praksis for integrering av GitHub Copilot i daglige arbeidsflytter.

Dette instruktørførte, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå Python-utviklere og datavitenskapsfolk som ønsker å øke produktiviteten med hjelp av Tabnine.

Avslutning på denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Installere og konfigurere Tabnine i deres Python-utviklingsmiljø.
• Bruk Tabnines autocomplete-funksjoner for å skrive Python-kode mer effektivt.
• Tilpasse Tabnines oppførsel for å passe deres kodestil og prosjektnederlag.
• Få en forståelse for hvordan Tabnines AI-modell fungerer spesielt med Python-kode.

Denne instruktørledede, levende opplæringen i Oslo (online eller på sted) er rettet mot deltakere på begynnernivå som ønsker å forstå AI-kodeassistenter, deres evner, hvordan de kan forbedre utviklingsprosessen og de etiske overveielser som omgir bruken av dem.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå formålet og evnene til AI-kodeassistenter.
• Identifisere forskjellige AI-kodeassistentverktøy og deres funksjoner.
• Bruke AI-kodeassistenter for grunnleggende kodingsoppgaver.
• Behandle grunnleggende etiske overveielser og ansvarlig bruk av AI i utviklingen.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivås utviklere som ønsker å øke produktiviteten og kvaliteten på sin kode ved hjelp av AI-assistert koding med Cursor.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Cursor for AI-assistert programvareutvikling.
• Integrere Cursor med Git-repoer og utviklingsarbeidsflyter.
• Bruke naturlig språk for å generere, feilsøke og optimalisere kode.
• Nyttgjøre AI-kapasiteter for refactoring, dokumentasjon og testing.

Denne instruktørledede, liveopplæringen (online eller på sted) er rettet mot utviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å lære hvordan de kan utnyttet GitHub Copilot effektivt innenfor moderne utviklingsarbeidsflyter.

Dette instruktørlede, live-treningen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på begynner-nivå som ønsker å øke kodnings-effektiviteten sin med hjelp av Tabnine.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Instalere og sette opp Tabnine i den foretrukne IDE-en.
• Bruke Tabnines autogenereringsfunksjoner for å aksellerere kodningsprosessen.
• Tilpasse Tabnines innstillinger for optimal hjelp.
• Føre ut hvordan Tabnines AI lærer fra deres kode for å gi bedre forslag.