AI for Software Development Kurs i Norge

Kunstig intelligens (KI) er en samling teknologier som simulerer menneskelig intelligens i maskiner og applikasjoner, og muliggjør mer intelligente og tilpasselige programvarer.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere som ønsker å bygge KI-drevne applikasjoner ved bruk av virkelige verktøy og plattformer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernekonsepter innen KI og maskinlæring.
• Utvikle KI-funksjoner ved bruk av Python og populære biblioteker.
• Anvende KI-teknikker i virkelige programvareutviklingsprosjekter.
• Vurdere modeller og distribuerer intelligente tjenester.

Format på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hendene-i-live-implementering i et live-lab-miljø.

Tilpassningsalternativer for kurs

• For å be om tilpasset opplæring 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 å skrive YAML-konfigurasjoner, GitHub Actions og deploymentskript.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på sted) er rettet mot begynnere til mellomnivåprofesjonelle som ønsker å bruke GitHub Copilot til å strømline DevOps oppgaver, forbedre automatisering og øke produktiviteten.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Bruk GitHub Copilot til å hjelpe med shell-scripting, konfigurering og CI/CD-pipelinene.
• Utnytt AI-kodefylling i YAML-filer og GitHub Actions.
• Hurtigere testing, deployering og automatiseringsarbeidsflyter.
• Bruk Copilot ansvarsfullt med en forståelse av AI-begrensninger og beste praksiser.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hånds-på-implementering i en live-lab-miljø.

Tilpassingsmuligheter for kurset

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

Huawei Ascend er en familie av AI-prosessorer designet for høyytelse inferens og trening.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå AI-ingeniører og datavitere som ønsker å utvikle og optimalisere neuronnettverkmodeller ved hjelp av Huaweis Ascend-plattform og CANN verktøykasse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Opprette og konfigurere CANN utviklingsmiljø.
• Utvikle AI-applikasjoner ved hjelp av MindSpore og CloudMatrix arbeidsflyter.
• Optimalisere ytelse på Ascend NPU-er ved hjelp av tilpassede operatører og tiling.
• Distribuere modeller til kant- eller sky-omgivelser.

Formatet på kurset

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Håndverklig bruk av Huawei Ascend og CANN verktøykasse i prøveapplikasjoner.
• Veiledede øvelser med fokus på modellbygging, trening og distribusjon.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset basert på din infrastruktur eller datamengder, ta kontakt med oss for å avtale.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-programvareprofesjonelle som ønsker å utnytte AI og maskinlæring for å forbedre effektivitet og innovasjon i programvareutvikling.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til AI og maskinlæring i automatisering av programvareutviklingsoppgaver.
• Implementere AI-verktøy for å generere kode, tester og dokumentasjon.
• Bruke AI-teknikker for kodeoptimalisering, kvalitetssikring og feilsøking.
• Integrere AI i DevOps og CI/CD-pipelines for forbedrede distribusjonsstrategier.
• Behandle etiske hensyn og utfordringer i AI-augmentert programvareingeniørfag.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på middels nivå til avansert nivå som ønsker å optimere teamarbeidsflyt, forbedre samarbeidende kodingspraksis og effektivt administrere Copilot-bruk i miljøer med flere utviklere.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp GitHub Copilot for teammiljøer.
• Bruk Copilot for å forbedre samarbeidende kodingspraksis.
• Optimaliser teamarbeidsflyter ved å bruke Copilots funksjoner.
• Administrer Copilots integrasjon i multiutviklerprosjekter.
• Oppretthold konsistent kodekvalitet og standarder på tvers av team.
• Utnytt avanserte Copilot-funksjoner for teamspesifikke behov.
• Kombiner Copilot med andre samarbeidsverktøy for effektivitet.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot QA-ingeniører, utviklere og teamledere på mellomnivå som ønsker å utnytte GitHub Copilot for mer effektiv feilsøking, forbedring av kodekvalitet og strømlinjeformet kode anmeldelse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp GitHub Copilot for feilsøking og kodegjennomgang.
• Bruk Copilot til å identifisere og løse feil effektivt.
• Forbedre kodekvaliteten med AI-assisterte forslag.
• Strømlinjeform kodegjennomgangsprosesser med Copilots muligheter.
• Samarbeid effektivt ved å bruke Copilot i teammiljøer.

Mulige tilpassinger for kurset

Kursformat

Ved kursets slutt vil deltakerne være i stand til:

Prompt Engineering for Programvareutvikling er et praktisk kurs designet for å lære utviklere hvordan de kan lage effektive prompter som optimaliserer nytten, presisjonen og sikkerheten til AI-genererte utdata i forbindelse med programvareutviklingsoppgaver.

Dette instruktørledede, direkte undervisningskurset (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere som ønsker å integrere prompt engineering-teknikker i bruken av AI-kodeassistenter, kodeanalysere og intelligente automatiseringsverktøy.

• Lag presise prompter for kodegenerering, vurdering og optimaliseringsoppgaver.
• Bruk prompt-kjeder og forfining for å forbedre AI-svar i iterative arbeidsflyter.
• Generer strukturerte utdata som testtilfeller, SQL-spørringer og dokumentasjon fra minimal input.
• Redusere hallusinasjoner og bedre kontroll over LLM-adferd i tekniske miljøer.

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praktisk arbeid.
• Håndpålagt implementering i et levende laboratoriemiljø.

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

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot frontend-utviklere på middels nivå som ønsker å bruke GitHub Copilot for å automatisere repeterende kodingsoppgaver, forbedre UI/UX-design og effektivisere front- avslutte arbeidsflyter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp GitHub Copilot for front-end utviklingsprosjekter.
• Utnytt Copilot for å generere HTML, CSS og JavaScript kode effektivt.
• Forbedre UI/UX-designprosesser ved å bruke AI-genererte kodeforslag.
• Forbedre front-end arbeidsflyter med praktiske Copilot-integrasjonsstrategier.
• Feilsøk og feilsøk frontend-kode ved hjelp av Copilot-hjelp.

Responsible AI in Software Development er en grunnleggende kurs som dekker etiske, juridiske og styringshensyn ved bruk av AI-verktøy i softwareutviklingsprosessen. Kurset legger vekt på gjennomsiktighet, rettferdighet, immateriell rett og sikker distribusjon av AI-generert kode.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot nybegynnere på teknisk og ikke-teknisk nivå som ønsker å sikre etisk, samtykkelig og risikobevist bruk av AI i sine softwareprosjekter.

Ved avslutning av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Identifisere og redusere etiske og juridiske risikoer knyttet til AI-støttet utvikling.
• Forstå bias i AI-generert kode og hvordan man vurderer rettferdighet.
• Administrere programvarelisenser og tilskrivelser knyttet til AI-generert innhold.
• Opprette styrings-, politikk- og overholdelsesrammeverk for bruk av AI i utviklingsteam.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Håndtering av implementering i et levende laboratoriums miljø.

Kurskustomiseringsalternativer

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

AI for Software Requirements and User Story Generation er et praktisk kurs som fokuserer på å bruke generativ AI til å omforme interessentinput til strukturerte krav, epiker, brukerhistorier og akseptanskriterier som er egnet for Agile-utviklingsarbeidsflyter.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot produkt- og prosjektprofesjonelle på begynnernivå som ønsker å bruke verktøy som ChatGPT eller Claude for å forbedre klarhet, hastighet og sporbarhet i innsamling og forfining av krav.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke AI-prompts til å samle inn og forfine forretningskrav.
• Konvertere funksjonsforespørsler til godt strukturerte brukerhistorier og epiker.
• Generere akseptanskriterier, grensecaser og definisjoner av ferdig med hjelp fra AI.
• Samarbeide med utviklingsteam ved bruk av AI-strukturert dokumentasjon.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hånd på implementering i en live-lab-miljø.

Tilpassningsmuligheter for kurset

• For å be om et tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå Python som ønsker å utnytte GitHub Copilot for Python-spesifikke oppgaver, feilsøking og implementering arbeidsflyter for maskinlæring.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp og konfigurer GitHub Copilot for Python utvikling.
• Utnytt Copilot for å skrive effektiv Python kode.
• Feilsøk Python applikasjoner ved å bruke AI-genererte forslag.
• Automatiser repeterende kodingsoppgaver og forbedre arbeidsflyteffektiviteten.
• Bruk Copilot for å implementere maskinlæringsprosjekter i Python.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på avansert nivå som ønsker å tilpasse GitHub Copilot for teamprosjekter, bruke de avanserte funksjonene og integrere den sømløst i CI/CD-pipelines for økt samarbeid og produktivitet.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Tilpass GitHub Copilot for spesifikke prosjektbehov og teamarbeidsflyter.
• Utnytt avanserte funksjoner i Copilot for komplekse kodingsoppgaver.
• Integrer GitHub Copilot i CI/CD-rørledninger og samarbeidsmiljøer.
• Optimaliser teamsamarbeid ved å bruke AI-drevne verktøy.
• Administrer og feilsøk Copilot-innstillinger og tillatelser effektivt.

Generative AI for Front-End Development utforsker hvordan store språkmodeller og AI-drevne verktøy kan akselerere front-end-utvikling gjennom kodegenerering basert på instrukser, oppsett av layout og optimalisering av brukergrensesnitt.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot front-end-profesjonelle på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke generativ AI for å bygge og iterere brukergrensesnitt raskere og mer kreativt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke AI-verktøy til å generere HTML, CSS og JavaScript fra naturlige språkinstrukser.
• Opprette og forfine UI-komponenter og layout ved hjelp av generative modeller.
• Raskt prototypere responsiv webdesign uten å skrive all kode fra bunnen av.
• Optimalisere front-end-kode ved hjelp av AI-forslag og automatiserte arbeidsflater.

Kursets form

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hånd-på-implementering i en live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

• For å be om et tilpasset opplæringskurs for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som spenner fra nybegynnere til eksperter som ønsker å utnytte AI for kodegenerering med Tabnine.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om AI-drevet kodegenerering.
• Installer og konfigurer Tabnine i deres utviklingsmiljø.
• Bruk Tabnine for effektiv kodefullføring og feilretting.
• Lag og tren tilpassede AI-modeller med Tabnine for spesialiserte oppgaver.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering utforsker hvordan kunstig intelligensverktøy og store språkmodeller (LLMs) kan forbedre testdekning, akselerere testskapelse og forbedre kvalitetssikringsprosesser.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå QA-profesjonelle som ønsker å automatisere og forbedre sine teststrategier ved bruk av AI-drevne verktøy og praksiser.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Generere enhets-, integrasjons- og UI-tester ved bruk av AI-verktøy og oppfordringer.
• Bruke LLMs til utforskende testing, oppdagelse av edge-cases og regresjonsanalyse.
• Klustrere og prioritere testfeil og anomalier ved bruk av AI-assistert triasje.
• Integere AI-basert testing i CI/CD-pipeliner for å øke utgivelsessikkerhet.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praksis.
• Hender-i-livet implementering i en live-lab-miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

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

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programmerere og utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å utnytte DeepSeek Coder for å forbedre kodingseffektiviteten og produktiviteten.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå mulighetene og begrensningene til DeepSeek Coder.
• Generer kodebiter av høy kvalitet ved hjelp av AI-hjelp.
• Bruk DeepSeek-koder for feilsøking og optimalisering av kode.
• Automatiser repeterende programmeringsoppgaver ved hjelp av AI-verktøy.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på middels nivå som ønsker å utnytte GitHub Copilot til å håndtere avanserte brukstilfeller for koding, forbedre produktiviteten og integrere Copilot i utviklingsarbeidsflytene deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Optimaliser bruken av GitHub Copilot for avanserte kodingsoppgaver.
• Skriv mer effektiv, feilfri og vedlikeholdbar kode med Copilot-forslag.
• Integrer GitHub Copilot i deres foretrukne IDE-er og arbeidsflyter.
• Bruk Copilot for feilsøking og koderefaktorering.
• Forstå begrensningene og de etiske vurderingene ved bruk av AI-drevne kodeverktøy.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og teamledere på avansert nivå som ønsker å mestre avanserte funksjoner i Tabnine.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Implementer Tabnine i komplekse programvareprosjekter.
• Tilpass og tren Tabnines AI-modeller for spesifikke brukstilfeller.
• Integrer Tabnine i teamarbeidsflyter og utviklingspipelines.
• Forbedre kodekvaliteten og akselerere utviklingssykluser ved å bruke Tabnines innsikt.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot programvareutviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å integrere AI-kodingsassistenter i utviklingsarbeidsflyten deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen og evnene til AI-kodingsassistenter i programvareutvikling.
• Bruk forskjellige AI-kodeassistentverktøy for å automatisere rutinemessige kodeoppgaver.
• Integrer AI-kodingsassistenter i livssyklusen for programvareutvikling.
• Forbedre produktiviteten og fokusere på mer komplekse og kreative programmeringsoppgaver.
• Ta tak i etiske hensyn og ansvarlig bruk av AI i programvareutvikling.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå som ønsker å forstå GitHub Copilots evner, sette den opp og bruke den effektivt for å forbedre sin kodeopplevelse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå hva GitHub Copilot er og hvordan det fungerer.
• Sett opp GitHub Copilot med en støttet kodeeditor.
• Bruk GitHub Copilot for å skrive, refaktorere og feilsøke kode raskere.
• Utnytt Copilot for å utforske kodeteknikker og løsninger.
• Bruk beste praksis for å integrere GitHub Copilot i daglige arbeidsflyter.

LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation er en teknisk kurs som fokuserer på å bruke store språkmodeller (LLMs) for å forbedre kodekvalitet, redusere teknisk gjeld og automatisere dokumentasjon oppgaver over programmeringsteam.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte programmerere som ønsker å bruke LLMs som GPT for å analysere, refaktorisere og dokumentere komplekse eller arvelige kodebaser mer effektivt.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Bruk LLMs for å forklare kode, avhengigheter og logikk i ukjente repositorier.
• Identifisere og refaktorisere antipatroner og forbedre kode leselighet.
• Automatisk generere og vedlikeholde in-line kommentarer, README filer og API dokumentasjon.
• Integriere LLM-drevne innsikt i eksisterende CI/CD og gjennomgangsarbeidsflyter.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og praksis.
• Hands-on implementering i et live-lab miljø.

Tilpasningsmuligheter for kurset

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

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere og dataforskere på middels nivå Python som ønsker å øke produktiviteten ved hjelp av Tabnine.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og konfigurer Tabnine i deres Python utviklingsmiljø.
• Bruk Tabnines autofullføringsfunksjoner for å skrive Python kode mer effektivt.
• Tilpass Tabnines oppførsel for å passe deres kodestil og prosjektbehov.
• Forstå hvordan Tabnines AI-modell fungerer spesifikt med Python-kode.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på nybegynnernivå som ønsker å forstå AI-kodeassistenter, deres evner, hvordan de kan forbedre utviklingsprosessen og de etiske vurderingene rundt bruken deres.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå formålet og egenskapene til AI-kodeassistenter.
• Identifiser forskjellige AI-kodingsassistentverktøy og deres funksjoner.
• Bruk AI-kodeassistenter for grunnleggende kodeoppgaver.
• Ta opp grunnleggende etiske hensyn og ansvarlig bruk av AI i utviklingen.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) er en praktisk kurs som utforsker hvordan kunstig intelligens kan forbedre hver fase av programvareutviklingsprosessen. Fra automatisering av kravanalyse til intelligent testgenerering og optimalisering av distribusjon, vil deltakerne lære hvordan de kan integrere AI-verktøy og teknikker gjennom hele livssyklusen.Dette underviserledede, live-traininget (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-softwareledere som ønsker å modernisere sin SDLC med AI-assisterte arbeidsflyter og verktøy.Ved kursets slutt vil deltakerne være i stand til å:- Bruke AI til å omforme forretningsinnspill til strukturerte krav og brukerhistorier.- Bruke LLMs til å forbedre kode-dokumentasjon, -gjennomgang og -refaktorering.- Automatisere testtilfelle-generering og dekkningsanalyse ved hjelp av AI-verktøy.- Bruke AI-drivne overvåknings- og distribusjonsbeslutninger i CI/CD-pipelines.Kursformatet- Interaktiv forelesning og diskusjon.- Mye øvelser og praksis.- Hånd-på implementering i et live-lab-miljø.Kurskustomiseringsalternativer- For å be om en kustomisert opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, live treningen (online eller på sted) er rettet mot utviklere på grunnleggende til mellomnivå som ønsker å lære hvordan de kan utnytte funksjonene til GitHub Copilot innenfor en utviklingsmiljø.

Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå funksjonene og fordeler ved å bruke GitHub Copilot.
• Konfigurere og integrere Copilot i en utviklingsarbeidsflyt.
• Forstå Copilots avanserte funksjoner og lære beste praksiser for å bruke Copilot effektivt.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå som ønsker å øke kodingseffektiviteten ved hjelp av Tabnine.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Installer og sett opp Tabnine i deres foretrukne IDE.
• Bruk Tabnines autofullføringsfunksjoner for å øke hastigheten på kodingen.
• Tilpass Tabnines innstillinger for optimal assistanse.
• Forstå hvordan Tabnines AI lærer av koden deres for å gi bedre forslag.

Denne intensive, ett-dagers workshop gir softwareteam mulighet til å integrere moderne AI-verktøy gjennom hele Software Development Lifecycle (SDLC). Strukturert som et interaktivt spill med progressive “nivåer”, kombinerer denne opplevelsen teknisk ferdighetstrening, kreativitet og samarbeid.

Deltakerne vil takle virkelige utfordringer i alle faser av SDLC — fra innsamling av krav og design til kodering, testing, distribusjon og overvåking — ved hjelp av AI-drevne verktøy som ChatGPT, GitHub Copilot og ML-baserte logganalyse-systemer.

Denne workshopen er designet for moderne utviklingsmiljøer og fremmer AI-kunnskap, teamdynamikk og en dyp forståelse av hvordan å utvide softwareleveringsrør med generativ AI og maskinlæringskapabiliteter.