LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation 교육 과정

• 대규모 기업 프로젝트에서 고급 Copilot 기능을 적용할 수 있습니다.
• 최대 효율성을 위해 Copilot을 다학제 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
• AI 도구를 활용하여 프로젝트 관리, 인프라, 소프트웨어 취득을 최적화할 수 있습니다.
• AI 기반 전략을 구현하여 계획, 추정 및 시간 최적화를 개선할 수 있습니다.
• 석유 및 가스 산업 등 산업별 시나리오에서의 실제 AI 애플리케이션을 인식할 수 있습니다.

강의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 실습 연습 및 사례 연구.
• AI 도구 및 Copilot 워크플로우의 라이브-랩 시연.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락을 주시기 바랍니다.

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 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.

GitHub Copilot은 YAML 구성 파일 작성, GitHub Actions 및 배포 스크립트 작성과 같은 DevOps 작업을 포함하여 개발 작업을 자동화하는 데 도움이 되는 AI 기반 코딩 보조 도구입니다.

이 인스트럭터가 직접 가르치는 라이브 교육(온라인 또는 현장)은 GitHub Copilot을 사용하여 DevOps 작업을 간소화하고 자동화 및 생산성을 향상시키기를 원하는 초급에서 중급 수준의 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• GitHub Copilot을 사용하여 셸 스크립팅, 구성 및 CI/CD 파이프라인 지원.
• YAML 파일 및 GitHub Actions에서 AI 코드 완성을 활용.
• 테스트, 배포 및 자동화 워크플로우 가속화.
• AI의 제한 사항 및 모범 사례를 이해하여 Copilot을 책임감 있게 적용.

수업 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

수업 맞춤화 옵션

• 이 수업의 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 안내를 받으십시오.

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 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 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 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 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.

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 강사는 대한민국 (온라인 또는 현장에서) AI를 활용한 코드 생성에 Tabnine을 활용하고자 하는 초보부터 전문가까지의 개발자를 대상으로 한 라이브 교육입니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

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

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.