AI for Software Development Kurs i Norge

GitHub Copilot er et AI-drevet kodekompletteringsverktøy som hjelper til med å akselerere utvikling mens det forbedrer kvalitet og produktivitet. Kombinert med kunstig intelligens i prosjekter, infrastruktur og programvare, kan ledere utnytte AI for å optimalisere ressursallokering, strømline arbeidsflyt og forbedre beslutningsprosesser.

Denne instruktørlede opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte ledere som ønsker å fordype seg i kunnskap om GitHub Copilot samt utforske praktiske AI-applikasjoner i bedriftsmiljøer, med eksempler som er relevante for store prosjekter og bransjer som olje og gass.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Utnytte Copilot sine avanserte funksjoner i store bedriftsprosjekter.
• Integere Copilot i tverrfaglige arbeidsflyt for maksimal effektivitet.
• Bruke AI-verktøy til å optimalisere prosjektledelse, infrastruktur og programvareanskaffelse.
• Implementere AI-baserte strategier for å forbedre planlegging, estimering og tidseffektivitet.
• Kjenne igjen praktiske AI-applikasjoner i bransjespesifikke scenarier som olje og gass.

Kursform

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånds-på-øvelser og casestudier.
• Live-demonstrasjoner av AI-verktøy og Copilot-arbeidsflyt.

Tilpasningsmuligheter for kurset

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

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.

Dette instruktørlede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med mellem- til avansert nivå som ønsker å optimere teamarbeidsprosesser, forbedre samarbeid om koding og effektivt administrere Copilot-bruk i miljøer med flere utviklere.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp GitHub Copilot for teammiljøer.
• Bruk Copilot til å forbedre samarbeid om koding.
• Optimere teamarbeidsprosesser ved hjelp av Copilots funksjoner.
• Håndtere Copilots integrasjon i projekter med flere utviklere.
• Vedlikeholde konsekvent kodekvalitet og standarder i teamene.
• Bruk avanserte Copilot-funksjoner for teamspesifikke behov.
• Kombinere Copilot med andre samarbeidsverktøy for effektivitet.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå QA-injøvere, utviklere og teamledere som ønsker å bruke GitHub Copilot for mer effektiv feilsøking, kvalitetsforbedring av kode og strømlinjeformet kodetrening.

Når treningen er over, vil deltakerne kunne:

• Sette opp GitHub Copilot til å brukes for feilsøking og kodetrening.
• Bruke Copilot for å identifisere og løse feil effektivt.
• F Foreta kvalitetsforbedringer med AI-assisterte forslag.
• Strømlinjeforme kodetreningsprosesser med Copilot sine kapasiteter.
• Samarbeide effektivt ved hjelp av 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.

Dette instruktørlidene, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå front-end utviklere som ønsker å bruke GitHub Copilot for å automatisere gjentakende kodingsoppgaver, forbedre UI/UX design og optimalisere front-end arbeidsflyt.

Avslutningen av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

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

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.

Dette instruktørløpede, live-treningen i Norge (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.

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere på avansert nivå som ønsker å tilpasse GitHub Copilot for teamprosjekter, bruke dets avanserte funksjoner og integrere det smeltende inn i CI/CD-pipliner for økt samarbeid og produktivitet.

Etter denne treningen vil deltakerne kunne:

• Tilpasse GitHub Copilot for spesifikke prosjektbehov og teamarbeidsflyt.
• Bruk avanserte funksjoner i Copilot for komplekse programmeringsoppgaver.
• Integrasjon av GitHub Copilot i CI/CD-pipliner og samarbeidsmiljøer.
• Optimere teamarbeid ved hjelp av AI-støttede verktøy.
• Håndtere og feilsøke Copilot-innstillinger og rettigheter 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, 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.

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-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 Norge (online eller på stedet) er rettet mot deltakere med mellomnivå-erfaring som ønsker å utnytte GitHub Copilot for avanserte programmeringsoppgaver, forbedre produktiviteten og integrere Copilot i arbeidsflytene sine.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Optimere bruk av GitHub Copilot for avanserte programmeringsoppgaver.
• Skrive mer effektiv, feilfri og vedlikeholdbar kode med Copilot-sugestjoner.
• Integrasjon av GitHub Copilot i foretrukne IDE-er og arbeidsflyter.
• Bruk av Copilot for debugging og kodeomstrukturering.
• Få en forståelse for begrensningene og etiske overvejingene ved bruk av AI-drevne programmeringstøyler.

Dette instruktørledede, live-treningen i Norge (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.

Devstral er en åpen kilde rammeverk designet for å bygge og kjøre kodingsagenter som kan interagere med kodebaser, utviklerverktøy og APIer for å øke ingeniørproduktivitet.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå til avanserte ML-ingeniører, utviklerverktøy-teamer og SREs som ønsker å designe, implementere og optimere kodingsagenter ved hjelp av Devstral.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere Devstral for utvikling av kodingsagenter.
• Designe agentbaserte arbeidsflyter for utforskning og modifisering av kodebaser.
• Integre kodingsagenter med utviklerverktøy og APIer.
• Implementere beste praksis for sikker og effektiv agentdeploiement.

Kursformat

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

KursTilpassingsmuligheter

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

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere med begynnernivå som ønsker å forstå GitHub Copilot sine evner, sette det opp og bruke det effektivt for å forbedre deres kodingsopplevelse.

Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:

• Føre inn hva GitHub Copilot er og hvordan det fungerer.
• Sette opp GitHub Copilot med en støttet kodeeditor.
• Bruk GitHub Copilot til å skrive, refactorere og fikse feil i koden raskere.
• Nytte Copilot til å utforske kodingsmetoder og løsninger.
• Anvend beste praksis for å integrere GitHub Copilot inn i daglige arbeidsflyt.

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.

Dette instruktørførte, live-treningen i Norge (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 Norge (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.

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.

Dette instruktørlede, live-treningen i Norge (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.

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.