AI for Software Development Formazione in Torino

GitHub Copilot è uno strumento di completamento del codice alimentato dall'Intelligenza Artificiale che aiuta ad accelerare lo sviluppo migliorando qualità e produttività. Combinato con applicazioni di Intelligenza Artificiale nei progetti, nelle infrastrutture e nel software, i manager possono sfruttare l'AI per ottimizzare la distribuzione delle risorse, semplificare gli workflow e migliorare le decisioni strategiche.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) è rivolta a manager di livello avanzato che desiderano approfondire le conoscenze su GitHub Copilot mentre esplorano applicazioni pratiche dell'AI negli ambienti aziendali, con esempi pertinenti a progetti ad ampio raggio e settori come quello petrolifero.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare funzionalità avanzate di Copilot nei grandi progetti aziendali.
• Integrare Copilot negli workflow multidisciplinari per massimizzare l'efficienza.
• Sfruttare gli strumenti AI per ottimizzare la gestione dei progetti, le infrastrutture e l'acquisizione del software.
• Implementare strategie basate sull'AI per migliorare la pianificazione, la stima e l'ottimizzazione del tempo.
• Riconoscere applicazioni pratiche dell'AI in scenari specifici settoriali come quello petrolifero.

Formato del Corso

• Lecture interattive e discussioni.
• Esercizi pratici e casi di studio.
• Demonstrazioni live in laboratorio degli strumenti AI e degli workflow Copilot.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

Artificial Intelligence (AI) è un insieme di tecnologie che simulano l'intelligenza umana nelle macchine e negli applicativi, consentendo software più intelligenti ed adattivi.

Questo corso guidato dal formatore (in linea o in presenza) si rivolge a sviluppatori di livello intermedio che desiderano costruire applicazioni basate su AI utilizzando strumenti e piattaforme del mondo reale.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Capire i concetti fondamentali dell'IA e dell'apprendimento automatico.
• Sviluppare funzionalità AI utilizzando Python e librerie popolari.
• Applicare tecniche di IA a progetti reali di sviluppo software.
• Valutare modelli e distribuire servizi intelligenti.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio vivente.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

GitHub Copilot è un assistente di codifica alimentato da IA che aiuta a automatizzare compiti di sviluppo, inclusi DevOps operazioni come la scrittura di configurazioni YAML, GitHub Actions e script di distribuzione.

Questo training guidato dall'instructor (online o sul posto) si rivolge a professionisti da livello principiante a intermedio che desiderano utilizzare GitHub Copilot per semplificare DevOps compiti, migliorare l'automazione e aumentare la produttività.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare GitHub Copilot per assistere nella shell scripting, configurazione e pipeline CI/CD.
• Leverage la completamento del codice AI nei file YAML e nelle GitHub Actions.
• Rapidare i flussi di lavoro di test, distribuzione e automazione.
• Applicare Copilot responsabilmente con una comprensione delle limitazioni dell'IA e delle migliori pratiche.

Formato del Corso

• Lecture interattive e discussioni.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzare l'incontro.

Huawei Ascend è una famiglia di processori AI progettati per inferenza e formazione ad alte prestazioni.

Questo corso interattivo, guidato da un istruttore (online o sul posto), è rivolto a ingegneri AI intermedi e scienziati dei dati che desiderano sviluppare ed ottimizzare modelli di reti neurali utilizzando la piattaforma Ascend di Huawei e il toolkit CANN.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare l'ambiente di sviluppo con il toolkit CANN.
• Sviluppare applicazioni AI utilizzando MindSpore e CloudMatrix workflows.
• Ottimizzare le prestazioni sugli NPUs Ascend mediante operatori personalizzati e tiling.
• Distribuire modelli in ambienti di bordo o cloud.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Uso pratica di Huawei Ascend e toolkit CANN in esempi applicativi.
• Esercizi guidati focalizzati sulla creazione, formazione e distribuzione del modello.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato basato sulla vostra infrastruttura o sui vostri dataset, contattateci per organizzare.

Questo corso live, guidato da un istruttore (online o in sede), è rivolto a professionisti del software di livello intermedio che desiderano sfruttare l'IA e il machine learning per migliorare l'efficienza e l'innovazione nello sviluppo del software.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo dell'IA e del machine learning nell'automatizzazione delle attività dello sviluppo software.
• Implementare strumenti AI per generare codice, test e documentazione.
• Applicare tecniche di IA per l'ottimizzazione del codice, la garanzia della qualità e il debug.
• Integrare l'IA nei DevOps e nelle pipeline CI/CD per strategie di distribuzione migliorate.
• Affrontare considerazioni etiche e sfide nell'ingegneria software aiutata dall'AI.

Questo training guidato dal formatore (online o in loco) è rivolto a partecipanti di livello intermedio ad avanzato che desiderano ottimizzare i flussi di lavoro del team, migliorare le pratiche di coding collaborativo e gestire efficacemente l'uso di Copilot in ambienti multi-sviluppatori.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare GitHub Copilot per gli ambienti del team.
• Utilizzare Copilot per migliorare le pratiche di coding collaborativo.
• Ottimizzare i flussi di lavoro del team utilizzando le funzionalità di Copilot.
• Gestire l'integrazione di Copilot in progetti multi-sviluppatori.
• Mantenere una qualità e standard del codice coerenti tra i team.
• Utilizzare funzionalità avanzate di Copilot per esigenze specifiche del team.
• Combinare Copilot con altri strumenti collaborativi per aumentare l'efficienza.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a ingegneri QA, sviluppatori e responsabili di team di livello intermedio che desiderano sfruttare GitHub Copilot per un debug più efficiente, miglioramento della qualità del codice e revisione del codice ottimizzata.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare GitHub Copilot per scopi di debug e revisione del codice.
• Utilizzare Copilot per identificare e risolvere bug efficacemente.
• Migliorare la qualità del codice con suggerimenti assistiti da AI.
• Ottimizzare i processi di revisione del codice con le funzionalità di Copilot.
• Collaborare efficacemente utilizzando Copilot in ambienti di team.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

Formato del Corso

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

Prompt Engineering per lo Sviluppo Software è un corso pratico progettato per insegnare ai developer come creare prompt efficaci che ottimizzino l'utilità, la precisione e la sicurezza degli output generati da AI nel contesto delle attività di ingegneria software.

Questo addestramento guidato dall'insegnante (online o presenziale) è rivolto a developer di livello intermedio che desiderano integrare tecniche di prompt engineering nel loro uso di assistenti al codice AI, analizzatori di codice e strumenti di automazione intelligente.

• Creare promt precisi per la generazione, revisione ed ottimizzazione del codice.
• Utilizzare la catena e la raffinamento dei prompt per migliorare le risposte AI nei flussi di lavoro iterativi.
• Generare output strutturati come casi di test, query SQL e documentazione a partire da input minimali.
• Mitigare l'illuminismo e migliorare il controllo sul comportamento degli LLM in ambienti tecnici.

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

• Per richiedere un addestramento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per fare gli accordi.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore, tenuto dal vivo a Torino (online o in loco), è rivolto a sviluppatori front-end di livello intermedio che desiderano utilizzare GitHub Copilot per automatizzare compiti di codifica ripetitivi, migliorare i processi di progettazione UI/UX e ottimizzare i flussi di lavoro front-end.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare GitHub Copilot per progetti di sviluppo front-end.
• Sfruttare Copilot per generare codice HTML, CSS e JavaScript in modo efficiente.
• Migliorare i processi di progettazione UI/UX utilizzando suggerimenti di codifica generati da IA.
• Potenzare i flussi di lavoro front-end con strategie pratiche di integrazione di Copilot.
• Risolvere e debuggare il codice front-end con l'aiuto di Copilot.

Responsible AI in Software Development è un corso di base che affronta le considerazioni etiche, legali e di governance quando si utilizzano strumenti AI nel processo di sviluppo software. Il corso mette l'accento sulla trasparenza, la giustizia, le preoccupazioni relative ai diritti d'autore e la sicura distribuzione del codice generato da AI.

Questo training guidato dal formatore (online o sul posto) è rivolto a professionisti tecnici e non tecnici di livello principiante che desiderano garantire un uso etico, conforme e consapevole dei rischi dell'AI nei loro progetti software.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Identificare e mitigare i rischi etici e legali associati allo sviluppo assistito dall'AI.
• Comprendere il bias nel codice generato da AI e come valutare la giustizia.
• Gestire le licenze software e l'attribuzione relative al contenuto generato da AI.
• Estabilire quadri di governance, politiche e conformità per l'utilizzo dell'AI nelle squadre di sviluppo.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molti esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare la sessione.

AI for Software Requirements and User Story Generation è un corso pratico focalizzato sull'utilizzo dell'IA generativa per trasformare l'input dei stakeholder in requisiti strutturati, epic, storie utente e criteri di accettazione adeguati ai flussi di lavoro di sviluppo Agile.

Questa formazione guidata da un insegnante (in linea o sul posto) si rivolge a professionisti di prodotto e progetto principianti che desiderano utilizzare strumenti come ChatGPT o Claude per migliorare la chiarezza, la velocità e la tracciabilità nella raccolta e raffinamento dei requisiti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare prompt AI per raccogliere e raffinare i requisiti aziendali.
• Convertire le richieste di funzionalità in storie utente ben strutturate ed epic.
• Generare criteri di accettazione, casi limite e definizioni del completamento con l'aiuto dell'IA.
• Collaborare con le squadre di sviluppo utilizzando documentazione strutturata tramite AI.

Formato del corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molti esercizi e pratica.
• Implementazione manuale in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Introduzione all'IA per Requirements Engineering

• Panoramica degli strumenti AI per i team prodotto
• Comprendere il ruolo dei requisiti in Agile e Scrum
• Vantaggi e limitazioni dell'utilizzo di AI per la cattura dei requisiti

Raccolta e strutturazione dei requisiti con l'IA

• Simulazione di interviste con IA: trasformare l'input verbale in requisiti
• Tecniche di prompt per chiarire dichiarazioni ambigue
• Organizzazione dei requisiti in temi e funzionalità

Generazione di storie utente ed epic

• Trasformare il testo semplice in storie utente azionabili
• Utilizzare AI per identificare attori, azioni e obiettivi
• Creazione di epic e gerarchie di storie suggerite dall'AI

Scrivere criteri di accettazione e casi limite

• Generare criteri testabili Given-When-Then
• Identificare percorsi eccezionali e condizioni di confine con l'AI
• Revisione degli output dell'IA per chiarezza ed esattezza

Raffinamento e accarezzatura delle storie con AI

• Sintesi di riunioni e note dei stakeholder
• Dividere e unire le storie utilizzando la guida del prompt
• Automatizzare il raffinamento della backlog con l'aiuto dell'IA

Collaboration e consegna

• Condividere storie generate dall'AI con gli sviluppatori
• Garantire la tracciabilità da funzionalità a caso di test
• Generare documentazione per l'accettazione dei stakeholder

Riepilogo e prossimi passi

• Comprensione di base dei cicli di vita del progetto software
• Familiarità con i framework Agile o Scrum
• Non è richiesta formazione tecnica

Pubblico

• Owner di prodotti
• Business analisti
• Maestri Scrum

Questo corso guidato dal formatore, live (online o in sede), è rivolto a sviluppatori Python di livello principiante a intermedio che desiderano sfruttare GitHub Copilot per compiti specifici di Python, debug e implementazione di flussi di lavoro di machine learning.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e impostare GitHub Copilot per lo sviluppo Python.
• Sfruttare Copilot per scrivere codice Python efficiente.
• Debuggare applicazioni Python utilizzando suggerimenti generati da AI.
• Automatizzare compiti di coding ripetitivi e migliorare l'efficienza del flusso di lavoro.
• Utilizzare Copilot per implementare progetti di machine learning in Python.

Questo training guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a partecipanti di livello avanzato che desiderano personalizzare GitHub Copilot per progetti di team, utilizzare le sue funzionalità avanzate e integrarlo in modo trasparente nei pipeline CI/CD per migliorare la collaborazione e la produttività.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Personalizzare GitHub Copilot per le esigenze specifiche del progetto e dei flussi di lavoro del team.
• Sfruttare le funzionalità avanzate di Copilot per compiti di codifica complessi.
• Integrare GitHub Copilot nei pipeline CI/CD e negli ambienti collaborativi.
• Ottimizzare la collaborazione del team utilizzando strumenti basati su AI.
• Gestire e risolvere efficacemente le impostazioni e i permessi di Copilot.

Generative AI per lo Sviluppo Front-End esplora come i modelli linguistici avanzati e gli strumenti alimentati da IA possono accelerare lo sviluppo front-end attraverso la generazione di codice basata su prompt, il prototipaggio dei layout e l'ottimizzazione dell'interfaccia utente.

Questa formazione guidata dal docente (online o in sede) si rivolge a professionisti front-end di livello principiante a intermedio che desiderano utilizzare l'IA generativa per creare e iterare le interfacce utente più velocemente e creativamente.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare strumenti AI per generare HTML, CSS e JavaScript da prompt a linguaggio naturale.
• Creare e raffinare componenti UI e layout utilizzando modelli generativi.
• Prototipizzare rapidamente progettazioni web reattive senza scrivere tutto il codice da zero.
• Ottimizzare il codice front-end utilizzando suggerimenti e workflow di automazione AI.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerose esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo addestramento guidato dal formatore in Torino (online o presenza) è rivolto a sviluppatori da principianti a esperti che desiderano sfruttare l'IA per la generazione di codice con Tabnine.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi della generazione di codice alimentata da IA.
• Installare e configurare Tabnine nell'ambiente di sviluppo.
• Utilizzare Tabnine per la completamento del codice efficiente e la correzione degli errori.
• Creare e addestrare modelli AI personalizzati con Tabnine per compiti specifici.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering esplora come gli strumenti di intelligenza artificiale e i grandi modelli linguistici (LLM) possano migliorare la copertura dei test,加速测试创建并增强质量保证流程。

本课程为讲师指导的实时培训（在线或现场），面向希望利用AI驱动工具和实践来自动化和改进其测试策略的中级QA专业人员。

完成本课程后，参与者将能够：

• 使用AI工具和提示生成单元、集成和UI测试。
• 使用LLM进行探索性测试、边界情况发现和回归分析。
• 使用AI辅助故障排除对测试失败和异常进行分类和优先级排序。
• 将基于AI的测试集成到CI/CD管道中，提高发布信心。

课程格式

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

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们安排。

Questo corso live guidato da un instruttore (online o sul posto) è rivolto a programmatori e sviluppatori di livello principiante a intermedio che desiderano sfruttare DeepSeek Coder per migliorare l'efficienza e la produttività nel codice.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le capacità e i limiti di DeepSeek Coder.
• Generare frammenti di codice di alta qualità utilizzando l'aiuto dell'IA.
• Utilizzare DeepSeek Coder per il debug e l'ottimizzazione del codice.
• Automatizzare compiti di programmazione ripetitivi utilizzando strumenti AI.

Questa formazione guidata dal formatore (online o sul posto) è rivolta a partecipanti di livello intermedio che desiderano sfruttare GitHub Copilot per gestire casi d'uso avanzati di codifica, migliorare la produttività e integrare Copilot nei loro flussi di lavoro di sviluppo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Ottimizzare l'uso di GitHub Copilot per compiti di codifica avanzati.
• Scrivere codice più efficiente, privo di errori e mantenibile con le suggerenze di Copilot.
• Integrare GitHub Copilot nei loro IDE preferiti e flussi di lavoro.
• Sfruttare Copilot per il debugging e la ristrutturazione del codice.
• Capire i limiti e le considerazioni etiche dell'uso degli strumenti di codifica alimentati da IA.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello avanzato e team leader che desiderano padroneggiare le funzionalità avanzate di Tabnine.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Implementa Tabnine in progetti software complessi.
• Personalizza e addestra i modelli di intelligenza artificiale di Tabnine per casi d'uso specifici.
• Integra Tabnine nei flussi di lavoro del team e nelle pipeline di sviluppo.
• Migliora la qualità del codice e accelera i cicli di sviluppo utilizzando le informazioni di Tabnine.

Questo corso in diretta guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori software di livello principiante a intermedio che desiderano integrare assistenti AI per il codice nel loro ciclo di sviluppo.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo e le capacità degli assistenti AI per il codice nell'ambito dello sviluppo software.
• Utilizzare diversi strumenti degli assistenti AI per automatizzare compiti di codifica routine.
• Integrare gli assistenti AI nel ciclo di vita dello sviluppo del software.
• Moltiplicare la propria produttività e focalizzarsi su task di programmazione più complessi ed innovativi.
• Affrontare considerazioni etiche e un uso responsabile dell'AI nello sviluppo software.

Devstral è un framework open-source progettato per costruire ed eseguire agenti di codifica in grado di interagire con basi di codice, strumenti di sviluppo e API per migliorare la produttività degli ingegneri.

Questo training guidato da istruttori (online o in presenza) è rivolto a ingegneri ML intermedi o avanzati, team di strumentazione per sviluppatori e SREs che desiderano progettare, implementare e ottimizzare agenti di codifica utilizzando Devstral.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare Devstral per lo sviluppo di agenti di codifica.
• Progettare flussi di lavoro agentic per l'esplorazione e la modifica delle basi di codice.
• Integrare gli agenti di codifica con strumenti di sviluppo e API.
• Implementare le migliori pratiche per il deployment sicuro ed efficiente degli agenti.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'evento.

Questo corso di formazione guidato dal docente, tenuto a Torino (online o in loco), è rivolto a sviluppatori di livello base che desiderano comprendere le funzionalità di GitHub Copilot, impostarlo e usarlo efficacemente per migliorare la loro esperienza di codifica.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere cosa sia GitHub Copilot e come funzioni.
• Configurare GitHub Copilot con un editor di codice supportato.
• Utilizzare GitHub Copilot per scrivere, ristrutturare e debuggare il codice più velocemente.
• Leveragare Copilot per esplorare tecniche e soluzioni di codifica.
• Applicare le best practice per l'integrazione di GitHub Copilot nei flussi di lavoro quotidiani.

LLMs per la Comprensione, Refactoring e Documentation è un corso tecnico focalizzato sull'applicazione di grandi modelli linguistici (LLMs) per migliorare la qualità del codice, ridurre il debito tecnico e automatizzare le attività di documentazione tra team software.

Questo training guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a professionisti intermedi-avanzati del settore software che desiderano utilizzare LLMs come GPT per analizzare, riformattare e documentare basi di codice complesse o legacy in modo più efficace.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare LLMs per spiegare il codice, le dipendenze e la logica nei repository sconosciuti.
• Identificare e riformattare antipattern e migliorare la leggibilità del codice.
• Generare automaticamente e mantenere commenti inline, file README e documentazione API.
• Incorporare le intuizioni guidate da LLM negli attuali flussi di lavoro CI/CD e revisione.

Formato del Corso

• Lettura interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a sviluppatori e data scientist di livello intermedio Python che desiderano aumentare la propria produttività con l'aiuto di Tabnine.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Tabnine nel loro ambiente di sviluppo Python.
• Usa le funzionalità di completamento automatico di Tabnine per scrivere codice Python in modo più efficiente.
• Personalizza il comportamento di Tabnine per adattarlo al suo stile di codifica e alle esigenze del progetto.
• Comprendere come funziona il modello di intelligenza artificiale di Tabnine in modo specifico con il codice Python.

Questo corso live di formazione guidata da un istruttore in Torino (online o presenza) è rivolto a partecipanti di livello principiante che desiderano comprendere gli assistenti di codifica AI, le loro capacità, come possono migliorare il processo di sviluppo e le considerazioni etiche relative al loro utilizzo.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere lo scopo e le capacità degli assistenti di codifica AI.
• Identificare gli strumenti di assistente di codifica AI diversi e le loro caratteristiche.
• Utilizzare gli assistenti di codifica AI per compiti di base di codifica.
• Affrontare considerazioni etiche di base e l'uso responsabile dell'AI nello sviluppo.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) è un corso pratico che esplora come l'intelligenza artificiale può migliorare ogni fase del processo di sviluppo software. Dallo sviluppo automatico dell'analisi dei requisiti alla generazione intelligente dei test e all'ottimizzazione della distribuzione, i partecipanti impareranno come integrare strumenti e tecniche AI in tutto il ciclo di vita.

Questo addestramento interattivo (online o on-site), guidato da un docente, si rivolge a leader intermedi del software che desiderano modernizzare il loro SDLC con workflow e strumenti assistiti dall'AI.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare l'IA per convertire l'input aziendale in requisiti strutturati e storie utente.
• Usare LLMs per migliorare la documentazione, il controllo qualità e il refactoring del codice.
• Automatizzare la generazione di casi di test e l'analisi della copertura utilizzando strumenti AI.
• Applicare la monitoraggio e le decisioni di distribuzione guidate dall'IA nei pipeline CI/CD.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare la sessione.

Questo corso guidato dal formatore in Torino (online o on-site) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano imparare come sfruttare le funzionalità di GitHub Copilot all'interno di un ambiente di sviluppo.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori di livello principiante che desiderano aumentare la loro efficienza di codifica con l'aiuto di Tabnine.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Installare e configurare Tabnine nell'IDE preferito.
• Utilizza le funzionalità di completamento automatico di Tabnine per velocizzare la codifica.
• Personalizza le impostazioni di Tabnine per un'assistenza ottimale.
• Scopri come l'IA di Tabnine impara dal loro codice per fornire suggerimenti migliori.

Questo immersivo workshop di un giorno potenzia le squadre software per integrare strumenti AI all'avanguardia in tutto il Ciclo di Vita dello Sviluppo del Software (SDLC). Strutturato come un gioco interattivo con livelli progressivi, questa esperienza mescola la costruzione di competenze tecniche, creatività e collaborazione.

I partecipanti affronteranno sfide reali in tutte le fasi del SDLC — dall'acquisizione dei requisiti e progettazione alla codifica, testing, deploy e monitoring — utilizzando strumenti AI come ChatGPT, GitHub Copilot e sistemi di analisi log basati su ML.

Progettato per ambienti di sviluppo moderni, questo workshop promuove la fluidità con l'AI, la sinergia del team e una profonda comprensione di come integrare le pipe di consegna software con capacità AI generative e machine learning.