hong-kong現場AI for Software Development培訓

Artificial Intelligence (AI) 是一组模拟人类智能的技术，应用于机器和应用程序中，使软件更智能、更具适应性。

本次由讲师主导的培训（线上或线下）面向中级开发者，旨在帮助他们使用现实中的工具和平台构建AI驱动的应用程序。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解AI和机器学习的核心概念。
• 使用Python和流行库开发AI功能。
• 将AI技术应用于实际软件开发项目。
• 评估模型并部署智能服务。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实验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。

GitHub Copilot 是一個 AI 驅動的編碼助手，幫助自動化開發任務，包括 DevOps 操作，如編寫 YAML 配置、GitHub Actions 和部署腳本。

這是一個由講師指導的培訓（線上或線下），適合初級到中級專業人士，他們希望使用 GitHub Copilot 來簡化 DevOps 任務，提升自動化水平，並提高生產力。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用 GitHub Copilot 協助進行 Shell 腳本編寫、配置和 CI/CD 管道。
• 在 YAML 文件和 GitHub Actions 中利用 AI 代碼補全功能。
• 加速測試、部署和自動化工作流程。
• 在理解 AI 限制和最佳實踐的基礎上，負責任地使用 Copilot。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手操作。

課程定制選項

• 如需定制此課程的培訓，請聯繫我們安排。

Huawei Ascend 是一系列专为高性能推理和训练设计的AI处理器。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级AI工程师和数据科学家，旨在帮助他们使用华为的Ascend平台和CANN工具包开发和优化神经网络模型。

在本培训结束时，参与者将能够：

• 设置和配置CANN开发环境。
• 使用MindSpore和CloudMatrix工作流开发AI应用。
• 使用自定义运算符和分块优化Ascend NPU的性能。
• 将模型部署到边缘或云环境。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 在示例应用中动手使用Huawei Ascend和CANN工具包。
• 专注于模型构建、训练和部署的指导练习。

课程定制选项

• 如需根据您的基础设施或数据集定制本课程，请联系我们安排。

這是一個由講師指導的線下或線上培訓，目標對象是希望利用AI和機器學習提升軟件開發效率和創新的中級軟件專業人員。

培訓結束後，學員將能夠：

• 了解AI和機器學習在自動化軟件開發任務中的角色。
• 實施AI工具生成代碼、測試和文檔。
• 應用AI技術進行代碼優化、質量保證和調試。
• 將AI集成到DevOps和CI/CD管道中以改進部署策略。
• 應對AI增強軟件工程中的倫理考量和挑戰。

此項由教師主導的現場培訓（線上或線下）旨在幫助希望優化團隊工作流程、加強協作編碼實踐並有效管理多開發人員環境中Copilot使用的中級到高級參與者。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 為團隊環境設置GitHub Copilot。
• 利用Copilot增強協作編碼實踐。
• 利用Copilot的特性優化團隊工作流程。
• 管理多開發人員項目中Copilot的集成。
• 保持跨團隊的一致代碼質量和標準。
• 利用高級Copilot功能滿足團隊特定需求。
• 結合其他協作工具提高效率。

本次在hong-kong進行的由講師主導的實時培訓（在線或現場）旨在幫助中級QA工程師、開發人員和希望利用GitHub Copilot進行更有效的調試、代碼質量提升和精簡代碼審查的團隊負責人。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 為調試和代碼審查設置GitHub Copilot。
• 利用Copilot高效地識別和解決bug。
• 利用AI輔助建議提升代碼質量。
• 利用Copilot的功能簡化代碼審查流程。
• 在團隊環境中有效地使用Copilot進行協作。

課程定制選項

課程形式

在培訓結束時，學員將能夠：

Prompt Engineering for Software Development 是一門實踐課程，旨在教開發人員如何設計有效的提示，以優化 AI 生成輸出的實用性、精確性和安全性，應用於軟件工程任務中。

這門由講師主導的培訓（線上或線下）針對中級開發人員，他們希望將提示工程技術應用於 AI 編碼助手、代碼分析器和智能自動化工具中。

• 為代碼生成、審查和優化任務創建精確的提示。
• 使用提示鏈和精煉技術，在迭代工作流程中改善 AI 的回應。
• 從最少的輸入生成結構化輸出，如測試用例、SQL 查詢和文檔。
• 減少幻覺並提高對技術環境中 LLM 行為的控制。

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行實踐操作。

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

這項針對希望使用 GitHub Copilot 來自動化重複的編碼任務、改善 UI/UX 設計和簡化前端工作流程的中級前端開發人員的教師主導的現場培訓，在 hong-kong（線上或現場）進行。

培訓結束時，學員將能夠：

• 為前端開發項目設置 GitHub Copilot。
• 利用 Copilot 高效生成 HTML、CSS 和 JavaScript 代碼。
• 利用 AI 生成的代碼建議改善 UI/UX 設計流程。
• 通過實用的 Copilot 集成策略增強前端工作流程。
• 使用 Copilot 幫助檢查和調試前端代碼。

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、法律和治理问题。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），面向希望在其软件项目中确保 AI 使用符合伦理、合规且风险意识强的初级技术及非技术专业人员。

培训结束后，学员将能够：

• 识别并缓解与 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。
• 在实时实验环境中进行实践操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

AI for Software Requirements and User Story Generation 是一门实用课程，专注于使用生成式 AI 将利益相关者的输入转化为结构化需求、史诗、用户故事和验收标准，以适应 Agile 开发工作流程。

这门由讲师主导的培训（线上或线下）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 的帮助下生成验收标准、边界条件和完成定义。
• 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实际操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。

這項面向初學者到中級的開發人員的教師授課實時培訓（在線或現場）旨在讓他們利用Copilot進行特定於的任務、調試和實現機器學習工作流程。

到這次培訓結束時，參與者將能夠：

• 為開發設置和配置Copilot。
• 利用Copilot編寫高效的代碼。
• 使用AI生成的建議調試應用程序。
• 自動化重複的編碼任務，並提高工作流程的效率。
• 在實現機器學習項目時利用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hong-kong（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。

這種由講師指導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望利用 AI 使用 Tabnine 生成代碼的開發人員，從新手到專家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 驅動的代碼生成的基礎知識。
• 在其開發環境中安裝和配置 Tabnine。
• 利用 Tabnine 實現高效的代碼完成和糾錯。
• 使用 Tabnine 建立和訓練自定義 AI 模型，以執行專門任務。

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering 探討人工智慧工具和大型語言模型（LLMs）如何提升測試覆蓋率、加速測試創建，並增強品質保證流程。

這項由講師引導的培訓（線上或線下）針對中級 QA 專業人士，旨在利用 AI 驅動的工具和實踐自動化並提升測試策略。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 使用 AI 工具和提示生成單元、整合和 UI 測試。
• 利用 LLMs 進行探索性測試、邊界案例發現和回歸分析。
• 使用 AI 輔助分類，對測試失敗和異常進行分組和優先排序。
• 將基於 AI 的測試整合到 CI/CD 管道中，以提高發布信心。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行實際操作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

這個由講師主導的實時培訓（在線或現場）旨在幫助初級到中級的程序員和開發人員利用DeepSeek Coder 來提高編碼效率和生產力。

通過這次培訓，參與者將能夠：

• 了解DeepSeek Coder 的功能和局限性。
• 利用 AI 幫助生成高品質的代碼片段。
• 利用DeepSeek Coder 進行調試和優化代碼。
• 利用 AI 工具自動化重複的編程任務。

這個由講師主導的現場培訓hong-kong（線上或線下）旨在讓中階參與者利用GitHub Copilot 處理高級編碼用例、提高生產力並將 Copilot 集成到他們的開發工作流程中。

這個培訓結束時，參加者將能夠：

• 針對高級編碼任務優化他們對GitHub Copilot 的使用。
• 利用 Copilot 的建議編寫更高效、無錯誤且易於維護的代碼。
• 將GitHub Copilot 集成到他們喜歡的 IDE 和工作流程中。
• 利用 Copilot 進行調試和代碼重構。
• 了解使用 AI 驅動的編碼工具的限制和倫理考慮。

這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望掌握 Tabnine 高級功能的高級開發人員和團隊負責人。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在複雜的軟體項目中實施 Tabnine。
• 針對特定用例定製和訓練 Tabnine 的 AI 模型。
• 將 Tabnine 整合到團隊工作流程和開發管道中。
• 利用 Tabnine 的見解提高代碼品質並加快開發週期。

這種以講師為主導的hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望將 AI 編碼助手集成到其開發工作流程中的初級到中級軟體開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 編碼助手在軟體開發中的作用和能力。
• 利用各種 AI 編碼助手工具自動執行日常編碼任務。
• 將 AI 編碼助手整合到其軟體開發生命週期中。
• 提高他們的工作效率，並專注於更複雜和更具創造性的程式設計任務。
• 解決軟體開發中的道德考慮和負責任地使用人工智慧。

這個由講師主導的現場培訓課程旨在幫助初級開發人員了解GitHub Copilot 的功能、設置它以及有效地使用它來增強他們的編碼體驗。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解GitHub Copilot 是什麼以及它是如何工作的。
• 使用支持的代碼編輯器設置GitHub Copilot。
• 使用GitHub Copilot 更快地編寫、重構和調試代碼。
• 利用 Copilot 探索編碼技術和解決方案。
• 應用將GitHub Copilot 集成到日常工作流程中的最佳實踐。

LLMs 用於代碼理解、重構和 Documentation 是一門技術課程，專注於應用大型語言模型（LLMs）來提升代碼質量，減少技術債務，並自動化軟件團隊中的文檔任務。

這門由講師主導的培訓（線上或線下）面向中高級軟件專業人士，他們希望使用 GPT 等 LLMs 更有效地分析、重構和記錄複雜或遺留的代碼庫。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 LLMs 解釋不熟悉的代碼庫中的代碼、依賴關係和邏輯。
• 識別並重構反模式，提升代碼可讀性。
• 自動生成並維護內聯註釋、README 文件和 API 文檔。
• 將 LLM 驅動的洞察整合到現有的 CI/CD 和審查工作流程中。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手實踐。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望在 Tabnine 的説明下提高生產力的中級 Python 開發人員和數據科學家。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在其 Python 開發環境中安裝和配置 Tabnine。
• 使用 Tabnine 的自動完成功能可以更高效地編寫 Python 代碼。
• 自定義 Tabnine 的行為以適應他們的編碼風格和專案需求。
• 瞭解 Tabnine 的 AI 模型如何專門處理 Python 代碼。

這種由教師主導的現場培訓（在線或在現場）旨在使初學者參與者了解人工智能編碼助手、它們的能力、它們如何增強開發過程以及與它們的使用相關的倫理考慮。

通過這次培訓，參與者將能夠：

• 了解人工智能編碼助手的目的和能力。
• 識別不同的人工智能編碼助手工具及其特徵。
• 利用人工智能編碼助手進行基本編碼任務。
• 解決開發中人工智能的基本倫理問題和負責任的使用。

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) 是一門實用課程，探討人工智慧如何提升軟體開發過程中的每個階段。從自動化需求分析到智能測試生成與部署優化，學員將學習如何在整個生命週期中整合AI工具與技術。

這門由講師引導的培訓（線上或線下）面向希望透過AI輔助工作流程和工具來現代化其SDLC的中階軟體領導者。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 利用AI將業務需求轉化為結構化需求與用戶故事。
• 使用LLM改進代碼文檔、審查與重構。
• 使用AI工具自動生成測試案例與覆蓋率分析。
• 在CI/CD管道中應用AI驅動的監控與部署決策。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行實作。

課程定制選項

• 如需定制本課程，請聯繫我們安排。

此讲师引导的hong-kong（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。

這種由講師指導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望在 Tabnine 的説明下提高編碼效率的初級開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在他們首選的 IDE 中安裝和設置 Tabnine。
• 利用 Tabnine 的自動完成功能來加快編碼速度。
• 自定義 Tabnine 的設置以獲得最佳説明。
• 瞭解 Tabnine 的 AI 如何從他們的代碼中學習以提供更好的建議。

這是一個沉浸式的一日工作坊，旨在幫助軟件團隊將尖端AI工具整合到軟件開發生命週期（SDLC）中。該體驗以漸進式“關卡”的互動遊戲形式進行，融合了技術技能培養、創造力和團隊合作。

參與者將使用AI驅動的工具（如ChatGPT、GitHub Copilot和基於ML的日誌分析系統）來應對SDLC各個階段的實際挑戰，從需求收集和設計到編碼、測試、部署和監控。

該工作坊專為現代開發環境設計，旨在培養AI流利度、團隊協同作用，並深入理解如何利用生成式AI和機器學習能力來增強軟件交付流程。