AI for Software Development Kurs i Sverige

GitHub Copilot är en AI-driven kodassistent som hjälper till att automatisera utvecklingsuppgifter, inklusive DevOps operationer såsom skrivning av YAML-konfigurationer, GitHub Actions och distribueringsskript.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare till mellannivåprofessionella som vill använda GitHub Copilot för att strömlinforma DevOps uppgifter, förbättra automatisering och öka produktiviteten.

Efter genomförd träning kommer deltagarna att kunna:

• Använda GitHub Copilot för att hjälpa till med skalskriptning, konfigurering och CI/CD-pipelines.
• Utnyttja AI-kodslut i YAML-filer och GitHub Actions.
• Påskynda testning, distribuering och automatiseringsarbetsflöden.
• Använda Copilot ansvarsfullt med en förståelse för AI:s begränsningar och bästa praxis.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktiska övningar.
• Hands-on implementering i en live-lab-miljö.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare på mellannivå till avancerad nivå som vill optimera teamets arbetsflöden, förbättra samarbetskodningsmetoder och effektivt hantera Copilot-användning i miljöer med flera utvecklare.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera GitHub Copilot för teammiljöer.
• Använd Copilot för att förbättra samarbetskodningsmetoderna.
• Optimera teamets arbetsflöden med hjälp av Copilots funktioner.
• Hantera Copilots integration i projekt med flera utvecklare.
• Upprätthåll konsekvent kodkvalitet och standarder i alla team.
• Utnyttja avancerade Copilot-funktioner för teamspecifika behov.
• Kombinera Copilot med andra samarbetsverktyg för effektivitet.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till QA-ingenjörer, utvecklare och teamledare på mellannivå som vill utnyttja GitHub Copilot för effektivare felsökning, förbättring av kodkvalitet och strömlinjeformad kodgranskning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera GitHub Copilot för felsökning och kodgranskning.
• Använd Copilot för att identifiera och lösa buggar effektivt.
• Förbättra kodkvaliteten med AI-assisterade förslag.
• Effektivisera kodgranskningsprocesser med Copilots funktioner.
• Samarbeta effektivt med Copilot i teammiljöer.

Alternativ för kursanpassning

Kursformat

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

Prompt Engineering för Programutveckling är en praktisk kurs som lär utvecklare hur man skapar effektiva prompts för att optimera användbarhet, precision och säkerhet hos AI-genererade utdata i sammanhang med programvarutekniska uppgifter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå som vill integrera prompt engineering-tekniker i sitt användande av AI-kodassistenter, kodanalysverktyg och intelligenta automatiseringsverktyg.

• Skapa precisa prompts för kodgenerering, granskning och optimering.
• Använda prompt-kedjning och förfining för att förbättra AI-svar i iterativa arbetsflöden.
• Generera strukturerade utdata som testfall, SQL-frågor och dokumentation från minimal inmatning.
• Minska hallucination och förbättra kontroll över LLM-beteende i tekniska miljöer.

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Mycket övningar och praktik.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller onsite) riktar sig till frontend-utvecklare på mellannivå som vill använda GitHub Copilot för att automatisera repetitiva kodningsuppgifter, förbättra UI/UX-design och effektivisera frontend-arbetsflöden.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera GitHub Copilot för frontend-utvecklingsprojekt.
• Utnyttja Copilot för att generera HTML, CSS och JavaScript kod effektivt.
• Förbättra UI/UX-designprocesser med hjälp av AI-genererade kodförslag.
• Förbättra frontend-arbetsflöden med praktiska Copilot-integreringsstrategier.
• Felsök och felsök klientdelskod med hjälp av Copilot.

Responsible AI in Software Development är en grundläggande kurs som behandlar de etiska, juridiska och styrningsmässiga överväganden vid användning av AI-verktyg i mjukvaruutvecklingsprocessen. Kursen betonar öppenhet, rättvisa, äganderättsförhållanden och säker distribution av AI-genererad kod.

Denna instruktörsledda, levande träning (online eller på plats) riktar sig till tekniska och icke-tekniska professionella på grundnivå som vill säkerställa etisk, överensstämmande och riskmedveten användning av AI i sina mjukvaruprojekt.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Identifiera och minska etiska och juridiska risker som är förknippade med AI-assisterad utveckling.
• Förstå bias i AI-genererad kod och hur man bedömer rättvisa.
• Hantera mjukvarulicenser och hänvisningar relaterade till AI-genererat innehåll.
• Etablera styrnings-, policy- och överensstämmande ramverk för användning av AI i utvecklingsteam.

Format för kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-lab miljö.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på nybörjarnivå till mellannivå Python som vill utnyttja GitHub Copilot för Python-specifika uppgifter, felsökning och implementering av arbetsflöden för maskininlärning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera GitHub Copilot för Python-utveckling.
• Utnyttja Copilot för att skriva effektiv Python-kod.
• Felsök Python-program med hjälp av AI-genererade förslag.
• Automatisera repetitiva kodningsuppgifter och förbättra arbetsflödets effektivitet.
• Använd Copilot för att implementera maskininlärningsprojekt i Python.

AI for Software Requirements and User Story Generation är en praktisk kurs som fokuserar på användning av generativ AI för att omvandla intressenters input till strukturerade krav, epiker, användarhistorier och acceptanskriterier som är lämpliga för Agile-utvecklingsflöden.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till nybörjare inom produkt- och projektprofessioner som vill använda verktyg som ChatGPT eller Claude för att förbättra klarhet, hastighet och spårbarhet i insamling och förfining av krav.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Använda AI-kommandoer för att samla in och förfina affärskrav.
• Omvandla funktioner efterfrågan till välstrukturerade användarhistorier och epiker.
• Generera acceptanskriterier, gränsvillkor och definierade färdiga med AI-stöd.
• Samarbeta med utvecklingsteam med hjälp av AI-strukturerad dokumentation.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Händer-på-implementering i en live-labb-miljö.

Alternativ för Kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare som sträcker sig från nybörjare till experter som vill utnyttja AI för kodgenerering med Tabnine.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna i AI-driven kodgenerering.
• Installera och konfigurera Tabnine i deras utvecklingsmiljö.
• Använd Tabnine för effektiv kodkomplettering och felkorrigering.
• Skapa och träna anpassade AI-modeller med Tabnine för specialiserade uppgifter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare på avancerad nivå som vill anpassa GitHub Copilot för teamprojekt, använda dess avancerade funktioner och integrera den sömlöst i CI/CD-pipelines för förbättrat samarbete och produktivitet.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Anpassa GitHub Copilot för specifika projektbehov och teamarbetsflöden.
• Utnyttja avancerade funktioner i Copilot för komplexa kodningsuppgifter.
• Integrera GitHub Copilot i CI/CD-pipelines och samarbetsmiljöer.
• Optimera teamsamarbetet med hjälp av AI-drivna verktyg.
• Hantera och felsök Copilot-inställningar och behörigheter effektivt.

Kursen Generative AI för Front-End-utveckling utforskar hur stora språkmodeller och AI-drivna verktyg kan accelerera front-end-utveckling genom promptbaserad kodgenerering, layoutprototypning och UI-optimerings.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) är riktad till nybörjare till mellan nivå-front-end-professionella som vill använda generativ AI för att bygga och iterera användargränssnitt snabbare och mer kreativt.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Använda AI-verktyg för att generera HTML, CSS och JavaScript från naturliga språkpromptar.
• Skapa och förfina UI-komponenter och layout med hjälp av generativa modeller.
• Prototypera responsiva webbdesign snabbt utan att skriva all kod från grunden.
• Optimera front-end-kod med hjälp av AI-förslag och automatiseringsarbetsflöden.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on-implementering i en live-lab-miljö.

Alternativ för Kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Innehåll

• Inledning till Generative AI för Front-End
• Vad är generativ AI i mjukvaruutveckling?
• Översikt över verktyg: ChatGPT, GitHub Copilot, Codeium, etc.
• Fördelar och begränsningar av AI i UI-utveckling

Promptbaserad UI-generering

• Skapa promptar för HTML struktur och komponenter
• Generera och modifiera CSS stilar med AI
• Använda AI för att skapa ramverk för interaktiva element i JavaScript

Prototypa Layout med Generativa Verktyg

• Bygga landningssidor och flersektionslayout
• Responsive design-promptar (Flexbox, Grid)
• Förhandsvisa och testa i CodePen eller liknande verktyg

Komponentisering och Återanvändbarhet

• Generera återanvändbara UI-komponenter (knappar, kort, formulär)
• Skapa komponentbibliotek och designsystem med AI-hjälp
• Använda AI i populära ramverk (React, Vue, Tailwind)

AI-understödd Kodegranskning och Felsökning

• Åtgärda layoutfel och tillgänglighetsproblem med LLMs
• Optimerar HTML/CSS/JS kodprestanda
• Förklara fel och föreslå rättelser via AI-promptar

Samarbetande Design och Innehållsgenerering

• Använda AI för att generera dummyinnehåll, text och platshållare
• Samarbeta med designers för att samskapa wireframes och stilar
• Exportera AI-genererade idéer till användbara HTML mallar

Projekt: Bygg en AI-Scaffolding Web App

• Designa UI baserat på affärspromptar
• Bygga komponenter och interaktioner med AI
• Polering, testning och presentation av prototypen

Sammanfattning och Nästa Steg

Generative AI för Front-End-utveckling utforskar hur stora språkmodeller och AI-drivna verktyg kan accelerera front-end-utveckling genom promptbaserad kodgenerering, layoutprototypning och UI-optimerings.

Denna instruktörledda, live-träning (online eller på plats) är riktad till nybörjare till mellan nivå-front-end-professionella som vill använda generativ AI för att bygga och iterera användargränssnitt snabbare och mer kreativt.

I slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Använda AI-verktyg för att generera HTML, CSS och JavaScript från naturliga språkpromptar.
• Skapa och förfina UI-komponenter och layout med hjälp av generativa modeller.
• Prototypera responsiva webbdesign snabbt utan att skriva all kod från grunden.
• Optimera front-end-kod med hjälp av AI-förslag och automatiseringsarbetsflöden.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on-implementering i en live-lab-miljö.

Alternativ för Kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

• Grundläggande förståelse för HTML, CSS och JavaScript
• Familjäritet med front-end-ramverk eller designsystem
• Intresse av att tillämpa AI för att snabba upp UI/UX-arbetsflöden

Målgrupp

• Front-end-utvecklare
• UX-engineers
• Webbdesigners och kreativa teknologer

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och teamledare på avancerad nivå som vill behärska avancerade funktioner i Tabnine.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera Tabnine i komplexa mjukvaruprojekt.
• Anpassa och träna Tabnines AI-modeller för specifika användningsfall.
• Integrera Tabnine i teamets arbetsflöden och utvecklingspipelines.
• Förbättra kodkvaliteten och påskynda utvecklingscyklerna med hjälp av Tabnines insikter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare på mellannivå som vill utnyttja GitHub Copilot för att hantera avancerade användningsfall för kodning, förbättra produktiviteten och integrera Copilot i sina utvecklingsarbetsflöden.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Optimera deras användning av GitHub Copilot för avancerade kodningsuppgifter.
• Skriv mer effektiv, felfri och underhållbar kod med Copilot-förslag.
• Integrera GitHub Copilot i deras föredragna IDE:er och arbetsflöden.
• Använd Copilot för felsökning och kodrefaktorisering.
• Förstå begränsningarna och etiska överväganden med att använda AI-drivna kodningsverktyg.

Denna instruktörledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till programmerare och utvecklare på nybörjarnivå till mellanliggande nivå som vill utnyttja DeepSeek Coder för att öka kodningseffektiviteten och produktiviteten.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå DeepSeek Coders möjligheter och begränsningar.
• Generera högkvalitativa kodsnuttar med AI-hjälp.
• Utnyttja DeepSeek Coder för att felsöka och optimera kod.
• Automatisera repetitiva programmeringsuppgifter med hjälp av AI-verktyg.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering undersöker hur artificiell intelligensverktyg och stora språkmodeller (LLMs) kan förbättra testtäckning, påskynda testskapande och förbättra kvalitetssäkringsprocesser.

Denna ledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till QA-professionella på mellannivå som vill automatisera och förbättra sina teststrategier med hjälp av AI-drivna verktyg och praxis.

Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Skapa enhets-, integrations- och UI-tester med hjälp av AI-verktyg och instruktioner.
• Använda LLMs för utforskande testning, upptäckt av kantfall och regressionsanalys.
• Gruppera och prioritera testfel och anomalier med hjälp av AI-assisterad triage.
• Integrera AI-baserad testning i CI/CD-pipelines för att öka utgivningsförtroendet.

Formatet för kursen

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Praktisk implementering i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mjukvaruutvecklare på nybörjarnivå till mellannivå som vill integrera AI-kodningsassistenter i sitt utvecklingsarbetsflöde.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen och kapaciteten hos AI-kodningsassistenter i mjukvaruutveckling.
• Använd olika AI-kodningsassistentverktyg för att automatisera rutinmässiga kodningsuppgifter.
• Integrera AI-kodningsassistenter i deras livscykel för mjukvaruutveckling.
• Förbättra deras produktivitet och fokusera på mer komplexa och kreativa programmeringsuppgifter.
• Ta itu med etiska överväganden och ansvarsfull användning av AI i mjukvaruutveckling.

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare på mellannivå Python som vill öka sin produktivitet med hjälp av Tabnine.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Tabnine i deras Python utvecklingsmiljö.
• Använd Tabnines funktioner för automatisk komplettering för att skriva Python-kod mer effektivt.
• Anpassa Tabnines beteende så att det passar deras kodningsstil och projektbehov.
• Förstå hur Tabnines AI-modell fungerar specifikt med Python-kod.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på nybörjarnivå som vill förstå GitHub Copilots möjligheter, ställa in den och använda den effektivt för att förbättra sin kodningsupplevelse.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå vad GitHub Copilot är och hur det fungerar.
• Konfigurera GitHub Copilot med en kodredigerare som stöds.
• Använd GitHub Copilot för att skriva, omstrukturera och felsöka kod snabbare.
• Använd Copilot för att utforska kodningstekniker och lösningar.
• Tillämpa bästa praxis för att integrera GitHub Copilot i dagliga arbetsflöden.

LLMs för kodförståelse, omstrukturering och Documentation är en teknisk kurs som fokuserar på att tillämpa stora språkmodeller (LLMs) för att förbättra kodkvaliteten, minska teknisk skuld och automatisera dokumentationsuppgifter inom mjukvaruteam.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till mellanavancerade till avancerade mjukvaruprofessionella som vill använda LLMs som GPT för att analysera, omstrukturera och dokumentera komplexa eller legacy-kodbaser mer effektivt.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Använda LLMs för att förklara kod, beroenden och logik i okända repositorier.
• Identifiera och omstrukturera anti-mönster och förbättra kodläsbarheten.
• Automatiskt generera och underhålla inbäddade kommentarer, README-filer och API-dokumentation.
• Integrera LLM-drivna insikter i befintliga CI/CD- och granskningsflöden.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Praktisk implementation i en live-lab-miljö.

Alternativ för kursanpassning

• För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) vänder sig till utvecklare på nybörjarnivå till mellan-nivå som vill lära sig hur man använder GitHub Copilot i en utvecklingsmiljö.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå förmågor och fördelar med GitHub Copilot.
• Konfigurera och integrera Copilot i en utvecklingsarbetsflöde.
• Förstå avancerade funktioner i Copilot och lära sig bästa praxis för att effektivt använda Copilot.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på nybörjarnivå som vill öka sin kodningseffektivitet med hjälp av Tabnine.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera Tabnine i önskad IDE.
• Använd Tabnines autokompletteringsfunktioner för att påskynda kodningen.
• Anpassa Tabnines inställningar för optimal hjälp.
• Förstå hur Tabnines AI lär sig av sin kod för att ge bättre förslag.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till deltagare på nybörjarnivå som vill förstå AI-kodningsassistenter, deras möjligheter, hur de kan förbättra utvecklingsprocessen och de etiska övervägandena kring deras användning.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå syftet och kapaciteten hos AI-kodningsassistenter.
• Identifiera olika verktyg för AI-kodningsassistent och deras funktioner.
• Använd AI-kodningsassistenter för grundläggande kodningsuppgifter.
• Ta itu med grundläggande etiska överväganden och ansvarsfull användning av AI i utvecklingen.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) är en praktisk kurs som utforskar hur artificiell intelligens kan förbättra varje fas av mjukvaruutvecklingsprocessen. Från automatisering av kravanalys till intelligent testgenerering och optimerad distribution kommer deltagarna att lära sig hur man integrerar AI-verktyg och tekniker genom hela livscykeln.

Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till mjukvaruledare på mellannivå som vill modernisera sin SDLC med AI-stödda arbetsflöden och verktyg.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Utnyttja AI för att omvandla affärsinmatning till strukturerade krav och användarhistorier.
• Använda LLMs för att förbättra koddokumentation, granskning och omstrukturering.
• Automatisera generering av testfall och täckningsanalys med hjälp av AI-verktyg.
• Tillämpa AI-styrt övervakning och beslutsfattande vid distribution i CI/CD-pipelines.

Kursformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-lab-miljö.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.

Denna immersiva, en-dagars workshop ger softwareteam möjlighet att integrera framkants AI-verktyg genom hela Software Development Lifecycle (SDLC). Strukturerad som ett interaktivt spel med progressiva “nivåer,” erbjuder den en upplevelse som bländer teknisk färdighetsträning, kreativitet och samarbete.

Deltagarna kommer att ta itu med verkliga utmaningar i alla faser av SDLC – från kravinsamling och design till kodning, testning, distribution och övervakning – med hjälp av AI-drivna verktyg som ChatGPT, GitHub Copilot och ML-baserade logganalyssystem.

Utformad för moderna utvecklingsmiljöer, främjar denna workshop AI-kunskap, teamkohesion och djup förståelse för hur man förstärker mjukvaruleveransledningar med generativ AI och maskininlärningsfunktioner.