Bygg kodingagenter med Devstral: Fra agentdesign til verktøystøtte Treningskurs

Denne avanserte opplæringen i Norge dekker GitHub Copilot og KI-bruker for bedriftsinfrastruktur. Den utstyrer ledere med ferdigheter til å optimalisere prosjektledelse, forenkle arbeidsflyter og styrke beslutningsfatning ved hjelp av KI-verktøy, med fokus på store prosjekter.

Denne instruktørbaserte utdanningen i Norge gir avanserte utviklere mulighet til å mestre prompt engineering, finjustering og skreddersydde verktøy innenfor Cursor. Deltakerne vil designe presise AI-opptredener, integrere interne kunnskapsbasere og bygge sikre, domene-tilpassede utvidelser for entreprise-workflows.

Denne instruktørførte, live-treningen i Norge (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 instruktørstyrte, live-opplæringen i Norge (nett eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke GitHub Copilot Agent Mode til å bygge funksjoner autonomt, kjøre tester og håndtere større kodingstaks.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne aktivere Agent Mode, planlegge og iterere innenfor agentløkken, utføre terminalkommandoer og implementere bedriftsstyring.

Denne veiledede, live-utdanningen (online eller på plass) er rettet mot programvareutviklere på mellomnivå som ønsker å øke produktiviteten og kodekvaliteten ved å bruke AI-assistert koding med Cursor.

Etter endt kurs skal deltakerne være i stand til:

• Å installere og konfigurere Cursor for AI-assistert programvareutvikling.
• Å integrere Cursor med Git-repositoryer og utviklingsprosesser.
• Å bruke naturlige språk for å generere, feilsøke og optimere kode.
• Å utnytte funksjoner til kunstig intelligens for refaktorering, dokumentasjon og testing.

Denne instruksørdrevne utdanningen i Norge presenterer Cursor som et AI-drevet miljø for å akselerere data- og ML-arbeidsflyter. Deltakerne lærer å strømlinjeforme notatutvikling, ETL-pipelines og modelloperasjoner gjennom praktiske øvelser som øker produktiviteten og den operative konsistensen.

Denne instruktørgjennomførte utdanningen i Norge hjelper utviklere med å vedta Cursor, en AI-drevet editor som øker produktiviteten via smarte fullføringer og kontekstuelle endringer. Deltakerne får praktiske ferdigheter i refaktorering, trygg vurdering av AI-forslag og teamsamarbeid for å optimere arbeidsflyten.

Denne veiledede, direkte opplæringen i Norge hjelper team med å integrere Cursor for å forenkle samarbeid og kodevurderinger. Lær å administrere arbeidsområder, automatisere AI-støttede PR-er, gjennomføre policyer og koble Cursor til CI/CD-pipelines for konsekvent kvalitet.

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 undervisningsledede, live-treningen i Norge (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.

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.

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, 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.

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.