北京AI for Software Development培训

GitHub Copilot 是一个 AI 驱动的编码助手，帮助自动化开发任务，包括 DevOps 操作，如编写 YAML 配置、GitHub Actions 和部署脚本。

这是一个由讲师指导的培训（线上或线下），适合初级到中级专业人士，他们希望使用 GitHub Copilot 来简化 DevOps 任务，提升自动化水平，并提高生产力。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用 GitHub Copilot 协助进行 Shell 脚本编写、配置和 CI/CD 管道。
• 在 YAML 文件和 GitHub Actions 中利用 AI 代码补全功能。
• 加速测试、部署和自动化工作流程。
• 在理解 AI 限制和最佳实践的基础上，负责任地使用 Copilot。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需定制此课程的培训，请联系我们安排。

此项由教师主导的现场培训（线上或线下）旨在帮助希望优化团队工作流程、加强协作编码实践并有效管理多开发人员环境中Copilot使用的中级到高级参与者。

培训结束时，参与者将能够：

• 为团队环境设置GitHub Copilot。
• 利用Copilot增强协作编码实践。
• 利用Copilot的特性优化团队工作流程。
• 管理多开发人员项目中Copilot的集成。
• 保持跨团队的一致代码质量和标准。
• 利用高级Copilot功能满足团队特定需求。
• 结合其他协作工具提高效率。

本次在北京进行的由讲师主导的实时培训（在线或现场）旨在帮助中级QA工程师、开发人员和希望利用GitHub Copilot进行更有效的调试、代码质量提升和精简代码审查的团队负责人。

培训结束时，参与者将能够：

• 为调试和代码审查设置GitHub Copilot。
• 利用Copilot高效地识别和解决bug。
• 利用AI辅助建议提升代码质量。
• 利用Copilot的功能简化代码审查流程。
• 在团队环境中有效地使用Copilot进行协作。

课程定制选项

课程形式

在培训结束时，学员将能够：

Prompt Engineering for Software Development 是一门实践课程，旨在教开发人员如何设计有效的提示，以优化 AI 生成输出的实用性、精确性和安全性，应用于软件工程任务中。

这门由讲师主导的培训（线上或线下）针对中级开发人员，他们希望将提示工程技术应用于 AI 编码助手、代码分析器和智能自动化工具中。

• 为代码生成、审查和优化任务创建精确的提示。
• 使用提示链和精炼技术，在迭代工作流程中改善 AI 的回应。
• 从最少的输入生成结构化输出，如测试用例、SQL 查询和文档。
• 减少幻觉并提高对技术环境中 LLM 行为的控制。

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实践操作。

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

这项针对希望使用 GitHub Copilot 来自动化重复的编码任务、改善 UI/UX 设计和简化前端工作流程的中级前端开发人员的教师主导的现场培训，在 北京（线上或现场）进行。

培训结束时，学员将能够：

• 为前端开发项目设置 GitHub Copilot。
• 利用 Copilot 高效生成 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。
• 利用 AI 生成的代码建议改善 UI/UX 设计流程。
• 通过实用的 Copilot 集成策略增强前端工作流程。
• 使用 Copilot 帮助检查和调试前端代码。

Responsible AI in Software Development 是一门基础课程，探讨在软件开发过程中使用 AI 工具时的伦理、法律和治理考量。课程强调透明度、公平性、知识产权问题以及 AI 生成代码的安全部署。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向初学者级别的技术与非技术专业人员，旨在帮助他们在软件项目中确保 AI 的伦理、合规和风险意识使用。

培训结束后，学员将能够：

• 识别并减轻与 AI 辅助开发相关的伦理和法律风险。
• 理解 AI 生成代码中的偏见，并评估其公平性。
• 管理与 AI 生成内容相关的软件许可和归属问题。
• 为开发团队建立 AI 使用的治理、政策和合规框架。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行实操。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

AI for Software Requirements and User Story Generation 是一门实践性课程，专注于使用生成式 AI 将利益相关者的输入转化为结构化的需求、史诗、用户故事和验收标准，适用于 Agile 开发工作流。

本课程由讲师指导，提供线上或线下培训，面向初级产品和项目专业人员，他们希望使用 ChatGPT 或 Claude 等工具来提高需求收集和细化的清晰度、速度和可追溯性。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 AI 提示来收集和细化业务需求。
• 将功能请求转化为结构良好的用户故事和史诗。
• 在 AI 的协助下生成验收标准、边缘案例和完成定义。
• 使用 AI 结构化的文档与开发团队协作。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

这项面向初学者到中级的开发人员的教师授课实时培训（在线或现场）旨在让他们利用Copilot进行特定于的任务、调试和实现机器学习工作流程。

到这次培训结束时，参与者将能够：

• 为开发设置和配置Copilot。
• 利用Copilot编写高效的代码。
• 使用AI生成的建议调试应用程序。
• 自动化重复的编码任务，并提高工作流程的效率。
• 在实现机器学习项目时利用Copilot。

本课程是针对希望为团队项目定制GitHub Copilot、利用其高级功能，并将其无缝集成到CI/CD管道中以增强协作和生产力的高级参与者而设计的，时间为北京（在线或现场）。

培训结束时，参与者将能够：

• 针对特定项目需求和团队工作流程定制GitHub Copilot。
• 利用Copilot的高级功能处理复杂的编码任务。
• 将GitHub Copilot集成到CI/CD管道和协作环境中。
• 利用AI驱动的工具优化团队协作。
• 有效管理和排查Copilot的设置和权限。

Generative AI 用于前端开发，探讨了大型语言模型和AI驱动工具如何通过基于提示的代码生成、布局原型设计和UI优化来加速前端开发。

本课程为讲师主导的培训（线上或线下），面向希望使用生成式AI更快速、更具创意地构建和迭代用户界面的初级到中级前端专业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用AI工具从自然语言提示生成HTML、CSS和JavaScript。
• 使用生成模型创建和优化UI组件和布局。
• 快速原型化响应式网页设计，无需从头编写所有代码。
• 使用AI建议和自动化工作流程优化前端代码。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

这种由讲师指导的 北京（在线或现场）现场培训面向希望利用 AI 使用 Tabnine 生成代码的开发人员，从新手到专家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 AI 驱动的代码生成的基础知识。
• 在其开发环境中安装和配置 Tabnine。
• 利用 Tabnine 实现高效的代码完成和纠错。
• 使用 Tabnine 创建和训练自定义 AI 模型，以执行专门任务。

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering 探讨了人工智能工具和大型语言模型（LLMs）如何提高测试覆盖率，加速测试创建，并增强质量保证流程。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向希望利用AI驱动工具和实践来自动化及增强测试策略的中级QA专业人员。

培训结束后，参与者将能够：

• 使用AI工具和提示生成单元测试、集成测试和UI测试。
• 利用LLMs进行探索性测试、边缘案例发现和回归分析。
• 使用AI辅助分类对测试失败和异常进行聚类和优先级排序。
• 将基于AI的测试集成到CI/CD管道中，以提高发布信心。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

这个由讲师主导的实时培训（在线或现场）旨在帮助初级到中级的程序员和开发人员利用DeepSeek Coder 来提高编码效率和生产力。

通过这次培训，参与者将能够：

• 了解DeepSeek Coder 的功能和局限性。
• 利用 AI 帮助生成高品质的代码片段。
• 利用DeepSeek Coder 进行调试和优化代码。
• 利用 AI 工具自动化重复的编程任务。

这个由讲师主导的现场培训北京（线上或线下）旨在让中阶参与者利用GitHub Copilot 处理高级编码用例、提高生产力并将 Copilot 集成到他们的开发工作流程中。

这个培训结束时，参加者将能够：

• 针对高级编码任务优化他们对GitHub Copilot 的使用。
• 利用 Copilot 的建议编写更高效、无错误且易于维护的代码。
• 将GitHub Copilot 集成到他们喜欢的 IDE 和工作流程中。
• 利用 Copilot 进行调试和代码重构。
• 了解使用 AI 驱动的编码工具的限制和伦理考虑。

这种以讲师为主导的 北京（在线或现场）现场培训面向希望掌握 Tabnine 高级功能的高级开发人员和团队负责人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在复杂的软件项目中实施 Tabnine。
• 针对特定用例定制和训练 Tabnine 的 AI 模型。
• 将 Tabnine 集成到团队工作流程和开发管道中。
• 利用 Tabnine 的见解提高代码质量并加快开发周期。

这种以讲师为主导的北京（在线或现场）现场培训面向希望将 AI 编码助手集成到其开发工作流程中的初级到中级软件开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 AI 编码助手在软件开发中的作用和能力。
• 利用各种 AI 编码助手工具自动执行日常编码任务。
• 将 AI 编码助手集成到其软件开发生命周期中。
• 提高他们的工作效率，并专注于更复杂和更具创造性的编程任务。
• 解决软件开发中的道德考虑和负责任地使用人工智能。

这个由讲师主导的现场培训课程旨在帮助初级开发人员了解GitHub Copilot 的功能、设置它以及有效地使用它来增强他们的编码体验。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解GitHub Copilot 是什么以及它是如何工作的。
• 使用支持的代码编辑器设置GitHub Copilot。
• 使用GitHub Copilot 更快地编写、重构和调试代码。
• 利用 Copilot 探索编码技术和解决方案。
• 应用将GitHub Copilot 集成到日常工作流程中的最佳实践。

LLMs 用于代码理解、重构和 Documentation 是一门技术课程，专注于应用大型语言模型（LLMs）来提升代码质量，减少技术债务，并自动化软件团队中的文档任务。

这门由讲师主导的培训（线上或线下）面向中高级软件专业人士，他们希望使用 GPT 等 LLMs 更有效地分析、重构和记录复杂或遗留的代码库。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 LLMs 解释不熟悉的代码库中的代码、依赖关系和逻辑。
• 识别并重构反模式，提升代码可读性。
• 自动生成并维护内联注释、README 文件和 API 文档。
• 将 LLM 驱动的洞察整合到现有的 CI/CD 和审查工作流程中。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手实践。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

这种以讲师为主导的 北京（在线或现场）现场培训面向希望在 Tabnine 的帮助下提高生产力的中级 Python 开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在其 Python 开发环境中安装和配置 Tabnine。
• 使用 Tabnine 的自动完成功能可以更高效地编写 Python 代码。
• 自定义 Tabnine 的行为以适应他们的编码风格和项目需求。
• 了解 Tabnine 的 AI 模型如何专门处理 Python 代码。

这种由教师主导的现场培训（在线或在现场）旨在使初学者参与者了解人工智能编码助手、它们的能力、它们如何增强开发过程以及与它们的使用相关的伦理考虑。

通过这次培训，参与者将能够：

• 了解人工智能编码助手的目的和能力。
• 识别不同的人工智能编码助手工具及其特征。
• 利用人工智能编码助手进行基本编码任务。
• 解决开发中人工智能的基本伦理问题和负责任的使用。

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) 是一门实践性课程，探讨人工智能如何增强软件开发流程的每个阶段。从自动化需求分析到智能测试生成和部署优化，学员将学习如何在整个生命周期中集成AI工具和技术。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向希望利用AI辅助工作流和工具现代化其SDLC的中级软件领导者。

通过本次培训，学员将能够：

• 利用AI将业务输入转化为结构化需求和用户故事。
• 使用LLM改进代码文档、审查和重构。
• 使用AI工具自动化测试用例生成和覆盖率分析。
• 在CI/CD管道中应用AI驱动的监控和部署决策。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手实践。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

此讲师引导的北京（线上或线下）培训，面向希望学习如何在开发环境中利用GitHub Copilot功能的初级到中级开发者。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解GitHub Copilot的功能和优势。
• 配置并将Copilot集成到开发工作流程中。
• 理解Copilot的高级功能，并学习有效使用Copilot的最佳实践。

这种由讲师指导的 北京（在线或现场）现场培训面向希望在 Tabnine 的帮助下提高编码效率的初级开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在他们首选的 IDE 中安装和设置 Tabnine。
• 利用 Tabnine 的自动完成功能来加快编码速度。
• 自定义 Tabnine 的设置以获得最佳帮助。
• 了解 Tabnine 的 AI 如何从他们的代码中学习以提供更好的建议。

这是一个为期一天的沉浸式工作坊，旨在帮助软件团队在整个软件开发生命周期（SDLC）中集成前沿的AI工具。通过设计为具有渐进“关卡”的互动游戏，该体验结合了技术技能培养、创造力和团队协作。

参与者将使用AI驱动的工具（如ChatGPT、GitHub Copilot和基于ML的日志分析系统），在SDLC的各个阶段（从需求收集和设计到编码、测试、部署和监控）应对现实世界的挑战。

该工作坊专为现代开发环境设计，旨在提升AI应用能力、团队协作能力，并深入理解如何通过生成式AI和机器学习能力增强软件交付管道。