北京市朝阳区面向软件开发的AI培训

本北京市朝阳区高级培训课程涵盖GitHub Copilot与AI在企业基础设施中的应用。课程旨在帮助管理者运用AI工具优化项目管理、简化工作流程，并增强决策能力，重点关注大规模项目需求。

本次由讲师指导的培训在北京市朝阳区（线上或线下）面向中级软件专业人员，旨在利用人工智能和机器学习提高软件开发的效率和创新。

培训结束后，参与者将能够：

• 理解人工智能和机器学习在自动化软件开发任务中的作用。
• 实施AI工具以生成代码、测试和文档。
• 应用AI技术进行代码优化、质量保证和调试。
• 将AI集成到DevOps和CI/CD管道中，以改进部署策略。
• 解决AI增强软件工程中的伦理考量和挑战。

本课程为讲师指导的实时培训（线上或线下），面向中级到高级参与者，旨在优化团队工作流、增强协作编程实践，并有效管理多开发者环境中的 Copilot 使用。

培训结束后，参与者将能够：

• 为团队环境设置 GitHub Copilot。
• 利用 Copilot 增强协作编程实践。
• 使用 Copilot 的功能优化团队工作流。
• 管理 Copilot 在多开发者项目中的集成。
• 在团队中保持一致的代码质量和标准。
• 利用 Copilot 的高级功能满足团队特定需求。
• 将 Copilot 与其他协作工具结合以提高效率。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级 QA 工程师、开发人员和团队负责人，旨在帮助他们利用 GitHub Copilot 更高效地进行调试、提高代码质量并简化代码审查。

培训结束后，参与者将能够：

• 为调试和代码审查目的设置 GitHub Copilot。
• 使用 Copilot 高效识别和修复错误。
• 通过 AI 辅助建议提高代码质量。
• 利用 Copilot 的功能简化代码审查流程。
• 在团队环境中有效协作使用 Copilot。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级前端开发者，旨在帮助他们使用 GitHub Copilot 自动化重复性编码任务，提升 UI/UX 设计，并优化前端工作流程。

培训结束后，参与者将能够：

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

本北京市朝阳区讲师主导培训介绍了 Cursor，这是一款能够加速数据与机器学习工作流的 AI 驱动环境。参与者将通过实用练习学习如何简化笔记本开发、ETL 管道和模型操作，从而提升生产力和操作一致性。

本课程由讲师指导，提供北京市朝阳区（线上或线下）培训，面向希望利用 GitHub Copilot 进行 Python 特定任务、调试以及实现机器学习工作流的初级到中级 Python 开发者。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 为 Python 开发设置和配置 GitHub Copilot。
• 利用 Copilot 编写高效的 Python 代码。
• 使用 AI 生成的建议调试 Python 应用程序。
• 自动化重复的编码任务，提高工作流效率。
• 利用 Copilot 在 Python 中实现机器学习项目。

该讲师指导的线上或线下培训北京市朝阳区涵盖Graphite的核心概念及动手实践基础，帮助参与者建立代码审查、自动化及DevOps集成的实用技能，这些技能可直接应用于真实的企业级开发环境和现代业务需求。

本讲师引导的北京市朝阳区课程帮助高级开发人员掌握Cursor中的提示词工程、模型微调和自定义工具开发。参与者将设计精准的AI行为，集成内部知识库，并为企业工作流构建安全、领域适配的扩展。

本次由讲师主导的北京市朝阳区（线上或线下）培训面向高级参与者，旨在帮助他们为团队项目定制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。

培训结束后，参与者将能够：

• 根据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。
• 使用AI工具优化团队协作。
• 有效管理和排查Copilot的设置和权限。

本次由讲师指导的培训在北京市朝阳区（线上或线下）面向从新手到专家的开发者，旨在帮助他们利用Tabnine进行AI代码生成。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI驱动的代码生成基础知识。
• 在开发环境中安装和配置Tabnine。
• 使用Tabnine进行高效的代码补全和错误纠正。
• 使用Tabnine创建和训练自定义AI模型以完成特定任务。

在这门讲师主导的课程中，探索AI驱动的软件开发。这门在北京市朝阳区进行的线上课程，旨在帮助中级开发者掌握大语言模型、提示词工程以及实践编码环境。将氛围编程整合到CI/CD流水线中，以提升生产力。

在北京市朝阳区进行的此项讲师主导的实时培训，可帮助团队集成Cursor，从而简化协作和代码审查。学员将学习如何管理工作区，自动化AI辅助的PR，执行治理策略，并将Cursor连接到CI/CD管道以确保质量一致性。

本课程由讲师指导，提供北京市朝阳区（线上或线下）培训，面向初学者到中级水平的程序员和开发者，帮助他们利用 DeepSeek Coder 提升编码效率和生产力。

通过本培训，学员将能够：

• 了解 DeepSeek Coder 的功能和局限性。
• 使用 AI 辅助生成高质量的代码片段。
• 利用 DeepSeek Coder 进行调试和代码优化。
• 使用 AI 工具自动化重复的编程任务。

本次由讲师指导的培训在北京市朝阳区（线上或线下）面向中级水平的参与者，旨在帮助他们利用 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。

培训结束后，参与者将能够：

• 优化使用 GitHub Copilot 进行高级编码任务。
• 借助 Copilot 的建议编写更高效、无错误且易于维护的代码。
• 将 GitHub Copilot 集成到他们首选的 IDE 和工作流程中。
• 利用 Copilot 进行调试和代码重构。
• 了解使用人工智能编码工具的局限性和伦理考量。

本课程为讲师指导的北京市朝阳区（线下或线上）培训，面向希望掌握 Tabnine 高级功能的高级开发者和团队负责人。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 在复杂软件项目中实施 Tabnine。
• 为特定用例自定义和训练 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 的洞察力提升代码质量并加速开发周期。

本次由讲师主导的培训在北京市朝阳区（线上或线下）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。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解AI编码助手在软件开发中的角色和能力。
• 利用各种AI编码助手工具自动化日常编码任务。
• 将AI编码助手集成到软件开发生命周期中。
• 提高生产力，专注于更复杂和创造性的编程任务。
• 解决软件开发中AI的伦理考量和负责任的使用。

本北京市朝阳区讲师主导的培训帮助开发者采纳Cursor，一款通过智能补全和上下文编辑提升生产力的AI驱动编辑器。学员将掌握重构、安全审查AI建议以及团队协作等实操技能，以优化工作流程。

本课程为讲师指导的培训，在北京市朝阳区（线上或线下）进行，面向希望了解GitHub Copilot功能、设置并有效使用它以提升编码体验的初级开发者。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 了解GitHub Copilot是什么及其工作原理。
• 在支持的代码编辑器中设置GitHub Copilot。
• 使用GitHub Copilot更快地编写、重构和调试代码。
• 利用Copilot探索编码技巧和解决方案。
• 应用最佳实践将GitHub Copilot集成到日常工作中。

本课程由讲师主导，提供在 北京市朝阳区 的线上或线下培训，适合中级 Python 开发者和数据科学家，旨在通过 Tabnine 提升他们的工作效率。

培训结束后，参与者将能够：

• 在 Python 开发环境中安装和配置 Tabnine。
• 使用 Tabnine 的自动补全功能更高效地编写 Python 代码。
• 根据编码风格和项目需求自定义 Tabnine 的行为。
• 了解 Tabnine 的 AI 模型如何专门处理 Python 代码。

本次由讲师指导的北京市朝阳区（线上或线下）培训面向初学者，旨在帮助他们了解AI编码助手、其功能、如何提升开发过程，以及使用时的伦理考量。

培训结束后，学员将能够：

• 了解AI编码助手的目的和功能。
• 识别不同的AI编码助手工具及其特性。
• 使用AI编码助手完成基本编码任务。
• 讨论AI在开发中的基本伦理问题和负责任的使用方式。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级软件开发者，旨在通过使用 Cursor 进行 AI 辅助编码，提升生产力与代码质量。

培训结束后，参与者将能够：

• 安装并配置 Cursor，用于 AI 辅助软件开发。
• 将 Cursor 与 Git 仓库及开发工作流集成。
• 使用自然语言生成、调试和优化代码。
• 利用 AI 能力进行重构、文档编写和测试。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向初学者到中级开发者，旨在帮助他们学习如何在现代开发工作流程中有效利用GitHub Copilot的功能。

本课程为讲师指导的培训（北京市朝阳区 线上或线下），面向希望借助Tabnine提高编码效率的初级开发者。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 在首选的IDE中安装和设置Tabnine。
• 利用Tabnine的自动完成功能加快编码速度。
• 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。

这是一个沉浸式的一日工作坊，旨在帮助软件团队在整个软件开发生命周期（SDLC）中整合前沿的人工智能工具。该体验以渐进式“关卡”的互动游戏形式进行，融合了技术技能培养、创造力和协作。

参与者将使用 ChatGPT、GitHub Copilot 和基于机器学习的日志分析系统等人工智能工具，解决从需求收集、设计到编码、测试、部署和监控等 SDLC 各阶段的现实挑战。

该工作坊专为现代开发环境设计，旨在培养人工智能的熟练度、团队协作能力，并深入理解如何通过生成式人工智能和机器学习能力增强软件交付管道。

本课程为讲师主导的 北京市朝阳区 线上或线下培训。旨在帮助初学者利用 Replit AI 快速构建、测试和部署简单应用程序。

完成培训后，参与者将能够：通过提示词创建应用，利用 AI 辅助优化代码，安全管理配置，并部署可用的应用程序。

北京市朝阳区的这门由讲师指导的实时培训（线上或线下）面向初级/中级/高级产品团队、开发人员和专业技术业务用户，他们希望使用Lovable更快构建具有更佳结构、质量和部署实践的生产就绪应用。

完成此培训后，参与者将能够：规划和生成可用应用，改善用户流程和数据管理，添加关键生产功能，并为部署和团队协作做好准备。

本在北京市朝阳区（线上或线下）举办的讲师现场授课培训，面向希望使用Claude Code加速开发流程并利用AI辅助编码提升团队生产力的中级软件工程师和技术负责人。

通过本培训，参与者将能够安装和配置Claude Code，利用AI导航、生成和改进代码，将AI工作流程与Git集成，并设计可扩展的AI辅助流程。

本 北京市朝阳区 中的讲师现场指导培训，旨在帮助中高级开发人员借助 Claude Code 将项目从创意转化为已部署、可供生产环境使用的成熟应用。

完成本培训后，参与者将能够：

• 配置 Claude Code，并通过 CLAUDE.md 文件有效引导其工作。
• 搭建应用结构并集成数据内容与内容管理系统（CMS）。
• 构建测试用例并利用子代理执行质量保证。
• 设置部署至 Vercel 或 Cloud Run 的自动化流程。

本次由讲师指导的北京市朝阳区培训（线上或线下）面向希望使用 GitHub Copilot 代理模式自主构建功能、运行测试并管理更大编码任务的开发人员。

培训结束后，参与者将能够激活代理模式，在代理循环中规划和迭代，执行终端命令，并实施企业治理。

课程目标turn软件/AI工程师转型为法律工程师——即能够真正为法律工作（电子发现、审查、调查）构建AI系统的人才。

在两天时间内，学员将构建核心基础架构：摄取并提取杂乱的真实世界法律数据，进行搜索与检索，加入带引文的检索增强生成（RAG），利用本地模型确保私密性并提供证明，运行具备法庭适用指标的可辩护AI审查，并将成果打包以供部署。

本课程为讲师主导的直播培训（地点北京市朝阳区，线上或线下），旨在帮助初学者/中级/高级专业人士利用Bolt.new快速创建和改进Web应用原型。

完成培训后，参与者将能够：通过提示创建原型、优化功能和界面流程、测试和排查应用问题，并发布原型以供审查。

本次由讲师指导的培训北京市朝阳区（线上或线下）面向希望使用Windsurf通过对话构建功能、在IDE内执行终端工作流并对代码库进行重构的开发者。

培训结束后，参与者将能够使用Cascade进行导航，在编辑器内执行终端命令，利用预测性编辑，并为专有技术栈定制Windsurf。

培训结束后，参与者将能够：

• 掌握跨6层的企业提示词架构（角色、上下文、约束条件、领域标准、格式、示例）。
• 直接将业务、安全和合规约束条件（如GDPR、欧盟AI法案、行业规范）编码到提示词中。
• 共同构建经所有团队验证、共享并受治理的提示词库。
• 定义可持续的治理机制：提示词策展人角色、命名约定、版本控制、质量指标。
• 带走具体成果：1.0版提示词库、治理章程、30天部署计划。

参与者评估的课程形式

• 针对多角色的互动研讨会（架构师、开发人员、质量保证人员、团队领导）。
• 由建筑师顾问引导的共同构建：参与者建立真实的可操作成果。
• 所有共同构建的成果完全归属于客户组织。

课程定制选项

• 如需此培训的定制版本，请联系我们以安排相关事宜。