Formation AI for Software Development en Richmond Hill

Artificial Intelligence (AI) est un ensemble de technologies qui simulent l'intelligence humaine dans les machines et les applications, permettant ainsi des logiciels plus intelligents et adaptables.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur est destinée aux développeurs intermédiaires souhaitant construire des applications alimentées par l'IA à l'aide d'outils et de plateformes du monde réel.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'IA et de l'apprentissage automatique.
• Développer des fonctionnalités d'IA en utilisant Python et des bibliothèques populaires.
• Appliquer les techniques d'IA à des projets de développement logiciel réels.
• Évaluer les modèles et déployer des services intelligents.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour arranger cela.

GitHub Copilot est un assistant de codage alimenté par IA qui aide à automatiser les tâches de développement, y compris DevOps des opérations telles que l'écriture de configurations YAML, GitHub Actions et scripts de déploiement.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) encadrée est destinée aux professionnels débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser GitHub Copilot pour rationaliser DevOps les tâches, améliorer l'automatisation et augmenter la productivité.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser GitHub Copilot pour aider à la rédaction des scripts shell, aux configurations et aux pipelines CI/CD.
• Tirer parti de l'achèvement du code IA dans les fichiers YAML et GitHub Actions.
• Accélérer les workflows de test, de déploiement et d'automatisation.
• Appliquer Copilot de manière responsable avec une compréhension des limites de l'IA et des meilleures pratiques.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation des formations

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

La famille de processeurs Huawei Ascend est conçue pour une inférence et un entraînement de haute performance.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) dispensée par un formateur est destinée aux ingénieurs AI intermédiaires et aux scientifiques des données qui souhaitent développer et optimiser des modèles de réseau neuronal à l'aide du plateau Ascend de Huawei et du kit CANN.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer et paramétrer l'environnement de développement CANN.
• Développer des applications IA en utilisant MindSpore et CloudMatrix workflows.
• Optimiser les performances sur les unités de traitement Ascend NPUs grâce aux opérateurs personnalisés et à la tiling.
• Déployer des modèles dans des environnements de bord ou cloud.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Utilisation pratique de Huawei Ascend et du kit CANN dans des applications d'exemple.
• Exercices guidés axés sur la construction, l'entraînement et le déploiement du modèle.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée basée sur votre infrastructure ou vos jeux de données, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Ce cours en direct, dispensé par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels intermédiaires du logiciel qui souhaitent utiliser l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité et l'innovation dans le développement de logiciels.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Comprendre le rôle de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans l'automatisation des tâches de développement logiciel.
• Implémenter des outils d'IA pour générer du code, des tests et de la documentation.
• Appliquer les techniques d'IA pour optimiser le code, assurer la qualité et déboguer.
• Intégrer l'IA dans les DevOps et les pipelines CI/CD pour améliorer les stratégies de déploiement.
• Aborder les considérations éthiques et les défis de l'ingénierie logicielle augmentée par IA.

Cette formation en direct dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent optimiser les flux de travail de l'équipe, améliorer les pratiques de codage collaboratif et gérer efficacement l'utilisation de Copilot dans des environnements multi-développeurs.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer GitHub Copilot pour les environnements d'équipe.
• Utiliser Copilot pour améliorer les pratiques de codage collaboratif.
• Optimiser les flux de travail de l'équipe en utilisant les fonctionnalités de Copilot.
• Gérer l'intégration de Copilot dans des projets multi-développeurs.
• Maintenir une qualité de code et des normes cohérentes au sein des équipes.
• Exploiter les fonctionnalités avancées de Copilot pour répondre aux besoins spécifiques de l'équipe.
• Combiner Copilot avec d'autres outils de collaboration pour plus d'efficacité.

Cette formation en direct dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs AQ de niveau intermédiaire, aux développeurs et aux chefs d'équipe qui souhaitent tirer parti de GitHub Copilot pour un débogage plus efficace, l'amélioration de la qualité du code et la rationalisation de la révision du code.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer GitHub Copilot à des fins de débogage et de revue de code.
• Utiliser Copilot pour identifier et résoudre efficacement les bogues.
• Améliorer la qualité du code avec des suggestions assistées par l'IA.
• Rationaliser les processus de revue de code grâce aux capacités de Copilot.
• Collaborer efficacement en utilisant Copilot dans des environnements d'équipe.

Options de Personnalisation du Cours

Format du Cours

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

Prompt Engineering pour le Développement Logiciel est un cours pratique conçu pour enseigner aux développeurs comment rédiger des prompts efficaces qui optimisent l'utilité, la précision et la sécurité des sorties générées par IA dans le contexte des tâches d'ingénierie logicielle.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur place), animée par un formateur, s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire qui souhaitent intégrer les techniques d'ingénierie des prompts dans leur utilisation des assistants à la codification IA, des analyseurs de code et des outils d'automatisation intelligente.

• Créer des prompts précis pour la génération, l'examen et l'optimisation du code.
• Utiliser la chaînage et le raffinement des prompts pour améliorer les réponses de l'IA dans les flux de travail itératifs.
• Générer des sorties structurées telles que des cas de test, des requêtes SQL et de la documentation à partir d'entrées minimales.
• Atténuer les hallucinations et améliorer le contrôle du comportement des modèles IA dans les environnements techniques.

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreuses exercices et pratiques.
• Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour faire des arrangements.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs frontaux de niveau intermédiaire qui souhaitent utiliser GitHub Copilot pour automatiser les tâches de codage répétitives, améliorer la conception UI/UX et rationaliser les flux de travail frontaux.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Configurer GitHub Copilot pour les projets de développement front-end.
• Tirer parti de Copilot pour générer efficacement du code HTML, CSS et JavaScript.
• Améliorer les processus de conception UI/UX en utilisant des suggestions de code générées par l'IA.
• Améliorer les flux de travail frontaux avec des stratégies d'intégration pratiques de Copilot.
• Dépanner et déboguer le code frontal en utilisant l'assistance de Copilot.

Responsible AI in Software Development est un cours fondamental qui aborde les considérations éthiques, juridiques et de gouvernance lors de l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle (IA) dans le processus de développement logiciel. Le cours met l'accent sur la transparence, l'équité, les préoccupations relatives aux droits d'auteur et la mise en œuvre sécurisée du code généré par IA.

Ce cours interactif en direct (en ligne ou sur place), dispensé par un formateur, s'adresse aux professionnels débutants techniques et non techniques qui souhaitent garantir une utilisation éthique, conforme et consciente des risques de l'IA dans leurs projets logiciels.

À la fin de ce cours, les participants seront capables de :

• Identifier et atténuer les risques éthiques et juridiques associés au développement assisté par IA.
• Comprendre le biais dans le code généré par IA et comment évaluer l'équité.
• Gérer les licences de logiciels et les attributions liées aux contenus générés par IA.
• Mettre en place des cadres de gouvernance, de politique et de conformité pour l'utilisation de l'IA dans les équipes de développement.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• De nombreuses exercices et pratique.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour faire des arrangements.

AI for Software Requirements and User Story Generation est un cours pratique axé sur l'utilisation de l'IA générative pour transformer les entrées des parties prenantes en exigences structurées, des épic, des histoires d'utilisateur et des critères d'acceptation adaptés aux flux de travail de développement Agile.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) animée par un instructeur est destinée aux professionnels débutants en produits et projets qui souhaitent utiliser des outils comme ChatGPT ou Claude pour améliorer la clarté, la rapidité et la traçabilité lors de la collecte et du raffinement des exigences.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Utiliser des prompts d'IA pour recueillir et affiner les exigences d'affaires.
• Convertir les demandes de fonctionnalités en histoires d'utilisateur bien structurées et des épic.
• Générer des critères d'acceptation, des cas limites et des définitions de fin avec l'aide de l'IA.
• Collaborer avec les équipes de développement à l'aide de la documentation structurée par IA.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreuses exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs Python de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent tirer parti de GitHub Copilot pour des tâches spécifiques à Python, le débogage et la mise en œuvre de flux de travail d'apprentissage automatique.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Mettre en place et configurer GitHub Copilot pour le développement Python.
• Tirer parti de Copilot pour écrire un code Python efficace.
• Déboguer des applications Python en utilisant des suggestions générées par l'IA.
• Automatiser les tâches de codage répétitives et améliorer l'efficacité du flux de travail.
• Utilisez Copilot pour mettre en œuvre des projets d'apprentissage automatique dans Python.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau avancé qui souhaitent personnaliser GitHub Copilot pour les projets d'équipe, utiliser ses fonctionnalités avancées et l'intégrer de manière transparente dans les pipelines CI/CD pour une collaboration et une productivité accrues.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Personnaliser GitHub Copilot en fonction des besoins spécifiques du projet et des flux de travail de l'équipe.
• Exploiter les fonctionnalités avancées de Copilot pour des tâches de codage complexes.
• Intégrer GitHub Copilot dans les pipelines CI/CD et les environnements collaboratifs.
• Optimiser la collaboration au sein de l'équipe à l'aide d'outils alimentés par l'IA.
• Gérer et dépanner efficacement les paramètres et les autorisations de Copilot.

Generative AI pour le développement Front-End explore comment les grands modèles de langage et les outils alimentés par l'IA peuvent accélérer le développement front-end grâce à la génération de code basée sur des prompts, l'expérimentation de maquettes et l'optimisation de l'interface utilisateur.

Cette formation en direct (en ligne ou sur place), encadrée par un formateur, est destinée aux professionnels du front-end débutants à intermédiaires qui souhaitent utiliser l’IA générative pour construire et itérer les interfaces utilisateur de manière plus rapide et créative.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser des outils d’IA pour générer HTML, CSS et JavaScript à partir de prompts en langage naturel.
• Créer et affiner les composants et les maquettes UI en utilisant des modèles génératifs.
• Prototyper rapidement les conceptions web réactives sans écrire tout le code à partir de zéro.
• Optimiser le code front-end en utilisant des suggestions d'IA et des workflows automatisés.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Nombreux exercices et pratique.
• Implémentation en laboratoire en temps réel.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.

Cette formation en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, novices ou experts, qui souhaitent tirer parti de l'IA pour générer du code avec Tabnine.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les bases de la génération de code par l'IA.
• Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement.
• Utiliser Tabnine pour compléter efficacement le code et corriger les erreurs.
• Créer et entraîner des modèles d'IA personnalisés avec Tabnine pour des tâches spécialisées.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering explore comment les outils d'intelligence artificielle (IA) et les grands modèles de langage (GML) peuvent améliorer la couverture des tests, accélérer la création de tests et renforcer les processus d'assurance qualité.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) encadrée par un formateur s'adresse aux professionnels intermédiaires en QA qui souhaitent automatiser et améliorer leurs stratégies de test à l'aide d'outils et pratiques basés sur l'IA.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Générer des tests unitaires, intégrés et d'interface utilisateur à l'aide d'outils IA et de prompts.
• Utiliser des GML pour le test exploratoire, la découverte de cas limites et l'analyse régressive.
• Regrouper et prioriser les échecs et anomalies de tests en utilisant une triade assistée par IA.
• Intégrer le test basé sur l'IA dans les pipelines CI/CD pour améliorer la confiance lors des releases.

Format de la formation

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire live.

Options de personnalisation de la formation

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en faire la demande.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux programmeurs et développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent utiliser DeepSeek Coder pour améliorer l'efficacité et la productivité du codage.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les capacités et les limites de DeepSeek Coder.
• Générer des extraits de code de haute qualité en utilisant l'assistance de l'IA.
• Utiliser DeepSeek Coder pour déboguer et optimiser le code.
• Automatiser les tâches de programmation répétitives à l'aide d'outils d'IA.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux participants de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de GitHub Copilot pour gérer des cas d'utilisation de codage avancés, améliorer la productivité et intégrer Copilot dans leurs flux de travail de développement.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Optimiser leur utilisation de GitHub Copilot pour les tâches de codage avancées.
• Écrire un code plus efficace, sans erreur et facile à maintenir grâce aux suggestions de Copilot.
• Intégrer GitHub Copilot dans leurs IDE et flux de travail préférés.
• Utiliser Copilot pour le débogage et la refonte du code.
• Comprendre les limites et les considérations éthiques de l'utilisation d'outils de codage alimentés par l'IA.

Cette formation en direct dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau avancé et aux chefs d'équipe qui souhaitent maîtriser les fonctionnalités avancées de Tabnine.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Implémenter Tabnine dans des projets logiciels complexes.
• Personnaliser et entraîner les modèles d'IA de Tabnine pour des cas d'utilisation spécifiques.
• Intégrer Tabnine dans les flux de travail de l'équipe et les pipelines de développement.
• Améliorer la qualité du code et accélérer les cycles de développement en utilisant les connaissances de Tabnine.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent intégrer des assistants de codage IA dans leur flux de développement.

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre le rôle et les capacités des assistants de codage de l'IA dans le développement de logiciels.
• Utiliser divers outils d'assistants de codage IA pour automatiser les tâches de codage de routine.
• Intégrer les assistants de codage IA dans leur cycle de développement logiciel.
• Améliorer leur productivité et se concentrer sur des tâches de programmation plus complexes et créatives.
• Aborder les considérations éthiques et l'utilisation responsable de l'IA dans le développement de logiciels.

Cette formation en direct avec instructeur dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants qui souhaitent comprendre les capacités de GitHub Copilot, le configurer et l'utiliser efficacement pour améliorer leur expérience de codage.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre ce qu'est GitHub Copilot et comment il fonctionne.
• Configurer GitHub Copilot avec un éditeur de code supporté.
• Utiliser GitHub Copilot pour écrire, remanier et déboguer du code plus rapidement.
• Exploiter Copilot pour explorer des techniques et des solutions de codage.
• Appliquer les meilleures pratiques pour intégrer GitHub Copilot dans les flux de travail quotidiens.

LLMs pour la Compréhension, le Refactoring et Documentation est un cours technique axé sur l'utilisation des grands modèles de langage (LLMs) pour améliorer la qualité du code, réduire les dettes techniques et automatiser les tâches de documentation au sein des équipes logicielles.

Ce stage en présentiel ou à distance est destiné aux professionnels du logiciel intermédiaires et avancés souhaitant utiliser des LLMs comme GPT pour analyser, refacturer et documenter efficacement les bases de code complexes ou héritées.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Utiliser des LLMs pour expliquer le code, les dépendances et la logique dans des dépôts inconnus.
• Détecter et refacturer les anti-patte d'oignon et améliorer la lisibilité du code.
• Générer et maintenir automatiquement des commentaires en ligne, des fichiers README et de la documentation API.
• Intégrer les insights basés sur LLM dans les processus existants CI/CD et de revue.

Format du Cours

• Cours interactif et discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options d'adaptation du cours

• Pour demander une formation adaptée à ce cours, veuillez nous contacter pour faire des arrangements.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de niveau intermédiaire Python et aux scientifiques des données qui souhaitent augmenter leur productivité avec l'aide de Tabnine.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement Python.
• Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour écrire du code Python plus efficacement.
• Personnaliser le comportement de Tabnine pour l'adapter à leur style de codage et aux besoins du projet.
• Comprendre comment le modèle d'intelligence artificielle de Tabnine fonctionne spécifiquement avec le code Python.

Cette formation en direct avec instructeur en Richmond Hill (en ligne ou sur place) s'adresse aux participants de niveau débutant qui souhaitent comprendre les assistants de codage IA, leurs capacités, la manière dont ils peuvent améliorer le processus de développement, et les considérations éthiques entourant leur utilisation.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre l'objectif et les capacités des assistants de codage IA.
• Identifier les différents outils d'aide au codage et leurs caractéristiques.
• Utiliser les assistants de codage pour des tâches de codage de base.
• Aborder les considérations éthiques de base et l'utilisation responsable de l'IA dans le développement.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) est un cours pratique qui explore comment l'intelligence artificielle peut améliorer chaque phase du processus de développement logiciel. Du pilotage de l'analyse des exigences à la génération de tests intelligent et à l'optimisation du déploiement, les participants apprendront à intégrer des outils et techniques d'IA tout au long du cycle de vie.

Ce cours en présentiel ou en ligne (en direct) est destiné aux leaders intermédiaires du logiciel qui souhaitent moderniser leur CDI avec des flux de travail et des outils assistés par l'IA.

À la fin de ce cours, les participants pourront :

• Utiliser l'IA pour convertir les entrées d'affaires en exigences structurées et des histoires d'utilisateur.
• Améliorer la documentation, le contrôle de code et la refonte grâce aux modèles à grande échelle (LLMs).
• Automatiser la génération de cas de test et l'analyse des couvertures grâce à des outils d'IA.
• Appliquer le pilotage et les décisions de déploiement basés sur l'IA dans les pipelines CI/CD.

Format du cours

• Cours interactif avec discussion.
• De nombreux exercices et pratiques.
• Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.

Options de Personnalisation du Cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.

Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), est destinée aux développeurs débutants et intermédiaires qui souhaitent apprendre à utiliser les fonctionnalités de GitHub Copilot dans un environnement de développement.

A la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les capacités et les avantages de GitHub Copilot.
• Configurer et intégrer Copilot dans un flux de travail de développement.
• Maitriser les fonctionnalités avancées de Copilot et apprendre les meilleures pratiques pour l'utiliser efficacement.

Cette formation en direct dans Richmond Hill (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs débutants qui souhaitent améliorer leur efficacité en matière de codage à l'aide de Tabnine.

A la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Installer et configurer Tabnine dans leur IDE préféré.
• Utiliser les fonctions d'autocomplétion de Tabnine pour accélérer le codage.
• Personnaliser les paramètres de Tabnine pour une assistance optimale.
• Comprendre comment l'IA de Tabnine apprend de leur code pour fournir de meilleures suggestions.

Ce séminaire immersif de une journée permet aux équipes de logiciels d'intégrer des outils d'IA de pointe tout au long du Cycle de Vie du Développement Logiciel (SDLC). Structuré comme un jeu interactif avec des niveaux progressifs, cette expérience combine le développement de compétences techniques, la créativité et la collaboration.

Les participants auront à relever des défis du monde réel à travers toutes les étapes du SDLC - de la collecte des exigences et du design jusqu'à la codification, le test, le déploiement et la surveillance - en utilisant des outils IA comme ChatGPT, GitHub Copilot et des systèmes d'analyse de journaux basés sur l'apprentissage automatique (ML).

Conçu pour les environnements de développement modernes, ce séminaire favorise la maîtrise de l'IA, la synergie entre équipes et une compréhension approfondie de la façon d'améliorer les pipelines de livraison logicielle avec des capacités de génération d’IA et d’apprentissage automatique.