Online AI Coding Assistants Training in 대한민국

GitHub Copilot은 AI 기반의 코드 완성 도구로, 개발을 가속화하면서 품질과 생산성을 향상시킵니다. 프로젝트, 인프라, 소프트웨어에서 인공지능 응용 프로그램을 결합하면 관리자들은 자원 할당을 최적화하고 워크플로를 간소화하며 의사결정을 강화할 수 있습니다.

이 지도 교육(온라인 또는 현장)은 고급 차원의 관리자가 GitHub Copilot에 대한 지식을 깊게 하고, 기업 환경에서 실용적인 AI 응용 프로그램을 탐색하는 데 목표를 두고 있으며, 대규모 프로젝트와 석유 및 가스 등 특정 산업 분야에서 관련 예제를 다룹니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 대규모 기업 프로젝트에서 고급 Copilot 기능을 적용할 수 있습니다.
• 다양한 분야의 워크플로에 Copilot을 통합하여 최대 효율성을 달성할 수 있습니다.
• AI 도구를 활용하여 프로젝트 관리, 인프라, 소프트웨어 획득을 최적화할 수 있습니다.
• AI 기반 전략을 구현하여 계획, 추정, 시간 최적화를 개선할 수 있습니다.
• 석유 및 가스 등의 산업별 시나리오에서 실용적인 AI 응용 프로그램을 인식할 수 있습니다.

코스 형식

• 대화형 강의 및 토론
• 실습 및 사례 연구
• AI 도구와 Copilot 워크플로의 실시간 데모

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 연락처 정보로 문의해 주세요.

GitHub Copilot은 AI 기반의 코딩 도우미로, YAML 구성 파일 작성, GitHub Actions, 배포 스크립트 등의 DevOps 작업을 자동화하는 데 도움을 줍니다.

이 강사는 지도하는 실시간 훈련(온라인 또는 현장)은 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 하며, GitHub Copilot을 사용하여 DevOps 작업을 간소화하고 자동화를 개선하며 생산성을 높이는 방법을 배우는 데 목표를 두고 있습니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot을 사용하여 셸 스크립팅, 구성 및 CI/CD 파이프라인을 지원할 수 있습니다.
• YAML 파일과 GitHub Actions에서 AI 코드 완성 기능을 활용할 수 있습니다.
• 테스팅, 배포, 자동화 워크플로를 가속화할 수 있습니다.
• AI의 제한성과 최선의 관행을 이해하여 Copilot을 책임감 있게 적용할 수 있습니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실시간 실험 환경에서의 실습.

강의 맞춤 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 훈련을 요청하시려면 연락주시기 바랍니다.

이 강사는 대한민국(온라인 또는 현장)에서 진행하는 실시간 교육으로, 팀 워크플로를 최적화하고 협업 코딩 관행을 강화하며 다중 개발자 환경에서 GitHub Copilot의 사용을 효과적으로 관리하고자 하는 중급 수준에서 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 팀 환경에 GitHub Copilot를 설정합니다.
• Copilot를 활용하여 협업 코딩 관행을 강화합니다.
• Copilot의 기능을 사용하여 팀 워크플로를 최적화합니다.
• 다중 개발자 프로젝트에서 Copilot의 통합을 관리합니다.
• 팀 간 일관된 코드 품질과 표준을 유지합니다.
• 팀별 요구 사항에 맞는 고급 Copilot 기능을 활용합니다.
• 협업 도구와 결합하여 효율성을 높입니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 QA 엔지니어, 개발자, 팀 리더를 대상으로 하며, GitHub Copilot을 활용하여 디버깅 효율성, 코드 품질 향상, 그리고 정교한 코드 검토 프로세스를 구축하는 방법을 배우는 것을 목표로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 디버깅 및 코드 검토 목적을 위해 GitHub Copilot을 설정합니다.
• Copilot을 사용하여 버그를 효율적으로 식별하고 해결합니다.
• AI 지원 제안으로 코드 품질을 향상시킵니다.
• Copilot의 기능을 활용하여 코드 검토 프로세스를 간소화합니다.
• 팀 환경에서 Copilot을 효과적으로 협업합니다.

이 강사 주도의 실시간 교육(대한민국)은 온라인 또는 현장에서 중급 수준의 프론트엔드 개발자들을 대상으로 GitHub Copilot을 사용하여 반복적인 코딩 작업을 자동화하고, UI/UX 설계를 개선하며, 프론트엔드 워크플로를 최적화하는 방법을 배우는 과정입니다.

이 교육이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 프론트엔드 개발 프로젝트에 GitHub Copilot을 설정합니다.
• Copilot을 활용하여 HTML, CSS, JavaScript 코드를 효율적으로 생성합니다.
• AI 생성 코드 제안을 사용하여 UI/UX 설계 과정을 개선합니다.
• 실용적인 Copilot 통합 전략으로 프론트엔드 워크플로를 강화합니다.
• Copilot의 도움을 받아 프론트엔드 코드를 디버깅하고 문제 해결합니다.

이 강사는 지도하는 실시간 훈련(대한민국 온라인 또는 현장)은 초보부터 중급 수준의 Python 개발자들을 대상으로 하며, GitHub Copilot을 활용하여 Python 특화 작업, 디버깅 및 머신 러닝 워크플로를 구현하는 방법을 배울 것입니다.

이 훈련이 끝나면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• Python 개발을 위해 GitHub Copilot을 설정하고 구성할 수 있습니다.
• Copilot을 활용하여 효율적인 Python 코드를 작성할 수 있습니다.
• AI 생성 제안을 사용하여 Python 애플리케이션을 디버깅할 수 있습니다.
• 반복적인 코딩 작업을 자동화하고 워크플로 효율성을 높일 수 있습니다.
• Copilot을 활용하여 Python으로 머신 러닝 프로젝트를 구현할 수 있습니다.

이 강사 주도의 실시간 훈련(대한민국)은(온라인 또는 현장) 고급 수준의 참가자들을 대상으로 GitHub Copilot을 팀 프로젝트에 맞춤화하고, 고급 기능을 활용하며, CI/CD 파이프라인에 원활하게 통합하여 협업과 생산성을 높이는 방법을 학습합니다.

본 훈련을 마치면 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 특정 프로젝트 요구사항과 팀 워크플로에 맞춰 GitHub Copilot을 맞춤화할 수 있습니다.
• 복잡한 코딩 작업을 위한 Copilot의 고급 기능을 활용할 수 있습니다.
• CI/CD 파이프라인과 협업 환경에 GitHub Copilot을 통합할 수 있습니다.
• AI 기반 도구를 사용하여 팀 협업을 최적화할 수 있습니다.
• Copilot 설정과 권한을 효과적으로 관리하고 문제를 해결할 수 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 오프라인에서 개발자들을 대상으로 하는 실습형 교육으로, 초보자부터 전문가까지 Tabnine을 활용한 AI 코드 생성에 관심 있는 모든 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 기반 코드 생성의 기본을 이해합니다.
• Tabnine을 개발 환경에 설치하고 구성합니다.
• Tabnine을 활용하여 효율적인 코드 완성과 오류 수정을 수행합니다.
• Tabnine으로 전문화된 작업을 위한 맞춤형 AI 모델을 생성하고 학습합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 가르치는 라이브 트레이닝으로, 코딩 효율성과 생산성을 높이기 위해 DeepSeek Coder를 활용하려는 초보자에서 중간 수준의 프로그래머와 개발자를 대상으로 합니다.

이 트레이닝을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• DeepSeek Coder의 기능과 한계를 이해합니다.
• AI 지원으로 고품질의 코드 조각을 생성합니다.
• DeepSeek Coder를 사용하여 코드를 디버깅하고 최적화합니다.
• AI 도구를 사용하여 반복적인 프로그래밍 작업을 자동화합니다.

이 강사는 주도하는 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 참가자를 대상으로 GitHub Copilot을 활용하여 고급 코딩 사례를 처리하고 생산성을 향상시키며 개발 워크플로에 Copilot을 통합하길 원하는 사람들에게 적합합니다.

이 교육이 끝날 때 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot을 고급 코딩 작업에 최적화할 수 있습니다.
• Copilot의 제안을 활용하여 더 효율적이며 오류 없고 유지 관리하기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다.
• Copilot을 선호하는 IDE와 워크플로에 통합할 수 있습니다.
• Copilot을 디버깅과 코드 리팩토링에 활용할 수 있습니다.
• AI 기반 코딩 도구 사용의 제한 사항과 윤리적 고려 사항을 이해할 수 있습니다.

이 교육은 대한민국 (온라인 또는 현지)에서 진행되며, 고급 개발자와 팀 리더를 대상으로 Tabnine의 고급 기능을 마스터하기 위한 것입니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 될 것입니다:

• 복잡한 소프트웨어 프로젝트에서 Tabnine을 구현합니다.
• 특정 사용 사례를 위해 Tabnine의 AI 모델을 맞춤화하고 훈련시킵니다.
• 팀 워크플로와 개발 파이프라인에 Tabnine을 통합합니다.
• Tabnine의 인사이트를 활용하여 코드 품질을 높이고 개발 주기를 가속화합니다.

이 강사 주도의 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 AI 코딩 어시스턴트를 개발 워크플로우에 통합하고자 하는 초급에서 중급 수준의 소프트웨어 개발자를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 소프트웨어 개발에서 AI 코딩 어시스턴트의 역할과 기능 이해.
• 여러 AI 코딩 어시스턴트 도구를 사용하여 반복적인 코딩 작업을 자동화.
• AI 코딩 어시스턴트를 소프트웨어 개발 라이프사이클에 통합.
• 생산성을 높이고 더 복잡하고 창의적인 프로그래밍 작업에 집중.
• 소프트웨어 개발에서 AI의 윤리적 고려 사항 및 책임 있는 사용 주소.

이 강사는 진행하는 실시간 훈련(대한민국 온라인 또는 현지)은 초보 개발자가 GitHub Copilot의 기능을 이해하고, 설정하고, 효과적으로 사용하여 코딩 경험을 개선할 수 있도록 설계되었습니다.

이 강좌를 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• GitHub Copilot이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 이해합니다.
• 지원되는 코드 에디터와 GitHub Copilot을 설정합니다.
• GitHub Copilot을 사용하여 더 빠르게 코딩, 리팩토링 및 디버깅을 수행합니다.
• Copilot을 활용하여 코딩 기법과 솔루션을 탐색합니다.
• GitHub Copilot을 일상적인 워크플로에 통합하기 위한 최선의 방법을 적용합니다.

이 강사는 주도하는 실시간 훈련 (대한민국 온라인 또는 현장)은 중급 수준의 Python 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 Tabnine을 활용하여 생산성을 높이는 방법을 가르칩니다.

이 강습의 종료 시점에서 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• Python 개발 환경에 Tabnine을 설치하고 설정합니다.
• Tabnine의 자동 완성 기능을 활용하여 Python 코드를 더욱 효율적으로 작성합니다.
• 자신의 코딩 스타일과 프로젝트 요구 사항에 맞게 Tabnine의 동작을 사용자 정의합니다.
• Tabnine의 AI 모델이 Python 코드와 어떻게 작동하는지 이해합니다.

이 강사는 대한민국 (온라인 또는 오프라인)에서 초보자 수준의 참가자를 대상으로 AI 코딩 어시스턴트, 그 기능, 개발 프로세스를 어떻게 향상시킬 수 있는지에 대해 이해하고, 그 사용에 대한 윤리적 고려사항을 학습합니다.

이 강의를 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• AI 코딩 어시스턴트의 목적과 기능을 이해합니다.
• 다양한 AI 코딩 어시스턴트 도구와 그 기능을 식별합니다.
• 기본 코딩 작업을 위해 AI 코딩 어시스턴트를 활용합니다.
• AI 개발에서의 기본 윤리적 고려사항과 책임 있는 사용을 다룹니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 가르치는 이 코스는 초보자 수준부터 중간 수준의 개발자가 현대적인 개발 워크플로우에서 GitHub Copilot의 기능을 효과적으로 활용하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.

이 강사는 지도하는 실시간 교육(대한민국 온라인 또는 현장)은 Tabnine을 활용하여 코딩 효율성을 높이고자 하는 초급 개발자를 대상으로 합니다.

본 교육이 종료되면 참가자는 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• 선호하는 IDE에 Tabnine을 설치하고 설정합니다.
• Tabnine의 자동 완성 기능을 활용하여 코딩 속도를 높입니다.
• Tabnine의 설정을 최적화하여 효과적인 지원을 받습니다.
• Tabnine의 AI가 코드에서 학습하여 더 나은 제안을 제공하는 방법을 이해합니다.