AI for Software Development 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.

Kunstig intelligens (AI) er en mengde teknologier som simulerer menneskelig intelligens i maskiner og applikasjoner, noe som gjør programvaren smartere og mer tilpasset.

Dette instruktørfôrede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere med mellemtrinnsevne som ønsker å bygge AI-drevne applikasjoner ved hjelp av reelle verktøy og plattformer.

Ved slutten av denne treningen, vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernen i AI- og maskinlæringskonsepter.
• Utvikle AI-funksjoner ved hjelp av Python og populære biblioteker.
• Anvende AI-teknikker i reelle programvareutviklingsprosjekter.
• Vurdere modeller og distribuere intelligente tjenester.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masser med øvelser og trening.
• Håndheving i en live-lab-miljø.

Kursanpassningsalternativer

• For å be om et tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

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.

Huawei Ascend er en familie av AI-prosessorer som er utformet for høy ytelse i inferens og trening.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-AI-ingeniører og datavitenskapsfolk som ønsker å utvikle og optimere neurale nettverksmodeller ved hjelp av Huawei’s Ascend-platform og CANN-verktøysett.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Sette opp og konfigurere CANN-utviklingsmiljøet.
• Utvikle AI-applikasjoner ved hjelp av MindSpore- og CloudMatrix-arbeidsflyter.
• Optimalisere ytelse på Ascend NPUs ved å bruke egendefinerte operatører og tiling.
• Distribuere modeller til edge- eller skymiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hånd-onn-bruk av Huawei Ascend og CANN-verktøysett i eksempelapplikasjoner.
• Veiledede øvelser fokusert på modellbygging, trening og distribusjon.

Kursoppsprringsoptsjoner

• For å be om en tilpasset trening for dette kurset basert på din infrastruktur eller datasett, vennligst kontakt oss for å ordne det.

Dette instruktørbaserte, live-kurset i Oslo (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåprogramvareprofesjonelle som ønsker å utnytte kunstig intelligens og maskinlæring for å forbedre effektiviteten og innovasjonen i programvareutviklingen.

Ved slutten av dette kurset vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen av kunstig intelligens og maskinlæring i automatisering av programvareutviklingsoppgaver.
• Implementere AI-verktøy for å generere kode, tester og dokumentasjon.
• Anvende AI-teknikker for kodeoptimalisering, kvalitetssikring og feilsøking.
• Integrere AI i DevOps- og CI/CD-pipliner for bedre distribusjonsoptimalisering.
• Behandle etiske overvegelser og utfordringer knyttet til AI-augmented programvareutvikling.

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.

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 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.

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 en praktisk kurs som fokuserer på å bruke generativ AI til å transformere innspill fra stakeholder til strukturerte krav, epiker, brukerhistorier og akseptansekriterier som passer for Agile-utviklingsarbeidsganger.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot begynner-nivå produkt- og prosjektfagfolk som ønsker å bruke verktøy som ChatGPT eller Claude for å forbedre tydlighet, fart og sporbarhet i innsamling og raffinering av krav.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bruke AI-prompts til å innsamle og raffine forretningskrav.
• Konvertere funksjonsønskjer til velstrukturerte brukerhistorier og epiker.
• Generere akseptansekriterier, spesialtilfeller og definisjoner av ferdigheter med AI-assistanse.
• Samarbeide med utviklingsteam ved å bruke AI-strukturert dokumentasjon.

Kursformatet

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Masse øvelser og praksis.
• Håndtering i en live-lab-miljø.

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å be om et tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.

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.

Generativ AI for Front-End Utvikling utforsker hvordan store språkmodeller og AI-drevne verktøy kan akselerere front-end utvikling gjennom prompt-basert kodegenerering, layoutprototyping og UI-optimalisering.

Dette instruktørbaserte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot nybegynner- til mellomnivå front-end profesjonelle som ønsker å bruke generativ AI for å bygge og iterere brukergrensesnitt raskere og mer kreativt.

Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Bruke AI-verktøy for å generere HTML, CSS og JavaScript fra naturlige språkprompter.
• Opprette og forfinne UI-komponenter og layouter ved hjelp av generative modeller.
• Prototypere responsiv webdesign raskt uten å skrive all kode fra bunnen av.
• Optimalisere front-end kode ved hjelp av AI-forslag og automatiseringssømner.

Kursformat

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

Kurs tilpasningsmuligheter

• For å be om en tilpasset trening 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.

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.

AI-Fremmet Test Generering og Kvalitetsinnsikring utforsker hvordan kunstig intelligensverktøy og store språkmodeller (LLMs) kan forbedre testdekning, akselerere testoppbygging og styrke kvalitetsassureringsprosesser.

Dette instruktørførte, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-QA-professionals som ønsker å automatisere og forbedre sine teststrategier ved hjelp av AI-drevne verktøy og praksiser.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Generere enhetstester, integrasjonstester og brukergrensesnittstester ved hjelp av AI-verktøy og promt.
• Bruke LLMs for utforskende testing, kanttilfelleoppdagelse og regresjonsanalyse.
• Klasse inn og prioritere testfeil og anomali ved hjelp av AI-assisteret triage.
• Integrasjon av AI-basert testing i CI/CD-pipelines for å forbedre konfidansen med utgivelser.

Kursets Format

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mye øvelser og trening.
• Håndsjekking i en live-lab-miljø.

Kurs Tilpassningsmuligheter

• For å anmode om et tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å organisere.

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.

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.

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.

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 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.

AI-drevet programutviklingslivssyklus (SDLC) er en praktisk kurs som utforsker hvordan kunstig intelligens kan forbedre hver fase av programutviklingsprosessen. Fra automatisering av kravanalyse til intelligent testgenerering og optimeringsavlegging, vil deltakerne lære hvordan man integrerer AI-verktøy og teknikker gjennom hele livssyklusen.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå programleder som ønsker å modernisere sin SDLC med AI-støttede arbeidsflyter og verktøy.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke AI til å konvertere forretningsinput til strukturerte krav og brukerhistorier.
• Bruke LLMs til å forbedre kodedokumentasjon, revisjon og refakturering.
• Automatisere testtilfellegenerering og dekninganalyse ved hjelp av AI-verktøy.
• Bruke AI-drevet overvåking og avleggingsbeslutninger i CI/CD-pipelines.

Kursformat

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

Tilpasningsmuligheter for kurs

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

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.

Denne immersive, énedags workshoppen som gir programvareteams muligheten til å integrere skjerp AI-verktøy gjennom hele Programvarelivsyklusen (SDLC). Strukturert som et interaktivt spill med progressive «nivåer», gir dette opplevelsen en kombinasjon av teknisk ferdighetstraining, kreativitet og samarbeid.

Deltakerne vil møte reelle utfordringer på alle faser av SDLC — fra kravhenting og design til kodning, testing, distribusjon og overvåking — ved hjelp av AI-drevne verktøy som ChatGPT, GitHub Copilot og maskinlæringsbaserte logganalyse-systemer.

Designet for moderne utviklingsmiljøer, gir denne workshoppen kunnskap om AI, team-samarbeid og en dyp forståelse av hvordan man kan forbedre programvareleveranser med generative AI- og maskinlæringsforslag.