Курс AI Skills для начинающих в Киеве
Для кого этот курс
Начинающие в ИТ, которые хотят понять, как работает ИИ в программированииНачинающие разработчики, стремящиеся ускорить написание кода и сэкономить время
Практикующие программисты, желающие автоматизировать рутинные задачи
Те, кто хочет эффективно использовать современные инструменты ИИ в реальных проектах
Предварительные требования
• Базовые знания синтаксиса одного из языков программирования (например, Python, C#, JavaScript, Java и др.)• Понимание структуры программ и работы с кодом в среде разработки (IDE)
• Желание экспериментировать с новыми инструментами и технологиями
Продолжительность
6 ч.
Количество уроков
3 занятий
Стоимость обучения
43
Курс входит в
Специальности QA. Тестирование ПО + AI Skills, C#/.NET Разработчик + AI Skills, Java Разработчик + AI Skills, Python Разработчик + AI Skills, FrontEnd Разработчик + AI Skills, Full-stack. Node.js Разработчик + AI SkillsПрограмма курса
1
Как ИИ меняет программирование уже сегодня. От LLM до Copilot: как это работает
Обзор возможностей искусственного интеллекта, как они используются в работе разработчиков:
- Что такое ИИ и какие типы бывают: Введение в генеративный искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение, нейронные сети, LLM (Language Learning Models).
- Машинное обучение, нейронные сети, LLM: Обзор различных типов ИИ, в том числе глубокого обучения и моделей, которые используются для генерации текста (например, GPT, BERT, идеи трансформеров).
- Введение в генеративный ИИ: Как работают генеративные модели, как их обучать и применять.
- Реальные примеры применения ИИ в программировании: Показ использования ИИ в реальных проектах, автоматизация процесса кодирования, создание тестов, документации.
- Принципы работы LLM: Как работают большие языковые модели (LLM), их параметры, токены, этапы обучения, что такое "training data" и как оно влияет на конечный результат.
- Работа с Copilot, ChatGPT, Gemini, CodeLLaMA: Как эти модели используются в процессе разработки программного обеспечения, преимущества и ограничения при работе с ними.
- Что такое ИИ и какие типы бывают: Введение в генеративный искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение, нейронные сети, LLM (Language Learning Models).
- Машинное обучение, нейронные сети, LLM: Обзор различных типов ИИ, в том числе глубокого обучения и моделей, которые используются для генерации текста (например, GPT, BERT, идеи трансформеров).
- Введение в генеративный ИИ: Как работают генеративные модели, как их обучать и применять.
- Реальные примеры применения ИИ в программировании: Показ использования ИИ в реальных проектах, автоматизация процесса кодирования, создание тестов, документации.
- Принципы работы LLM: Как работают большие языковые модели (LLM), их параметры, токены, этапы обучения, что такое "training data" и как оно влияет на конечный результат.
- Работа с Copilot, ChatGPT, Gemini, CodeLLaMA: Как эти модели используются в процессе разработки программного обеспечения, преимущества и ограничения при работе с ними.
2
Программирование: как правильно "общаться" с ИИ. Vibe Coding: новый подход к разработке
Описание эффективных методов программирования и работы с ИИ:
- Основы эффективного программирования с ИИ: Как правильно взаимодействовать с ИИ в процессе написания кода, обеспечение понятности и эффективности запросов.
- Практика программирования вместе с ИИ: Как ИИ помогает в реальном кодировании — от автозаполнения и генерации методов до редактирования и рефакторинга кода.
- Как меняется стиль работы с ИИ: Разница между традиционным программированием и работой в тандеме с ИИ, в частности через использование инструментов, таких как Copilot, ChatGPT, Codex.
- Работа с Copilot, ChatGPT, Codex, Tabnine: Как эти инструменты могут помочь не только в написании кода, но и в отладке, рефакторинге, а также в генерации функций и классов.
- Автоматизация кодирования и редактирование: Как ИИ помогает в рефакторинге кода, улучшении читаемости, проверке ошибок, оптимизации алгоритмов и повышении производительности.
- Основы эффективного программирования с ИИ: Как правильно взаимодействовать с ИИ в процессе написания кода, обеспечение понятности и эффективности запросов.
- Практика программирования вместе с ИИ: Как ИИ помогает в реальном кодировании — от автозаполнения и генерации методов до редактирования и рефакторинга кода.
- Как меняется стиль работы с ИИ: Разница между традиционным программированием и работой в тандеме с ИИ, в частности через использование инструментов, таких как Copilot, ChatGPT, Codex.
- Работа с Copilot, ChatGPT, Codex, Tabnine: Как эти инструменты могут помочь не только в написании кода, но и в отладке, рефакторинге, а также в генерации функций и классов.
- Автоматизация кодирования и редактирование: Как ИИ помогает в рефакторинге кода, улучшении читаемости, проверке ошибок, оптимизации алгоритмов и повышении производительности.
3
Тестирование и документация с ИИ. Интеграция API LLM в ваши проекты
Как использовать ИИ для тестирования, документации и интеграции с API:
- Как ИИ помогает создавать автоматические тесты: Генерация unit-тестов с помощью моделей, таких как NUnit, xUnit, Jest. Как ИИ может писать тесты, покрывать разные кейсы и обеспечивать более стабильное и качественное тестирование.
- Генерация тестов с помощью ИИ: Автоматическое создание mock-объектов для тестирования, генерация методов тестирования на основе описаний функций и классов.
- Автоматическое создание документации: Как ИИ может генерировать документацию для кода: README-файлы, XML-документация, автоматическое описание функций, создание unit-тестов и спецификаций.
- API LLM в вашей работе: Как интегрировать API от LLM в свои проекты. Как подключить OpenAI API к C#-проектам или использовать другие API для генерации кода или документирования.
- Технические аспекты интеграции LLM API: Как подключить API LLM к проектам, как использовать библиотеки для работы с API, какие запросы делать, чтобы получить лучшие результаты.
- Интеграция в другие сервисы и использование ограничений API: Важные вопросы по масштабируемости и безопасности при работе с API, ограничения и способы их обхода.
- Как ИИ помогает создавать автоматические тесты: Генерация unit-тестов с помощью моделей, таких как NUnit, xUnit, Jest. Как ИИ может писать тесты, покрывать разные кейсы и обеспечивать более стабильное и качественное тестирование.
- Генерация тестов с помощью ИИ: Автоматическое создание mock-объектов для тестирования, генерация методов тестирования на основе описаний функций и классов.
- Автоматическое создание документации: Как ИИ может генерировать документацию для кода: README-файлы, XML-документация, автоматическое описание функций, создание unit-тестов и спецификаций.
- API LLM в вашей работе: Как интегрировать API от LLM в свои проекты. Как подключить OpenAI API к C#-проектам или использовать другие API для генерации кода или документирования.
- Технические аспекты интеграции LLM API: Как подключить API LLM к проектам, как использовать библиотеки для работы с API, какие запросы делать, чтобы получить лучшие результаты.
- Интеграция в другие сервисы и использование ограничений API: Важные вопросы по масштабируемости и безопасности при работе с API, ограничения и способы их обхода.
Попробуй бесплатно
Полноценное занятие с тренером
Что входит в курс
6 часов живого обучения с тренером
Практические занятия и проверка ДЗ
Общение с группой
Поддержка ментора и ассистента
Тестирование и Сертификат
Видео курс от ITVDN
Как проходит обучение
1 
Живые онлайн занятия
с тренером
2
Выполнение
домашних заданий
3
Проверка ДЗ
и фидбек
4
Тестирование
и сертификация
Сертификат после прохождения курса
Сертификат после прохождения курса
Тестирование и сертификация ИТ специалистов проходит на нашей собственной платформе TestProvider.com Вы получаете заверенный сертификат от CyberBionic Systematics, подтверждающий уровень ваших знаний и увеличивающий шансы на успешное трудоустройство. Каждый сертификат имеет серийный номер, работодатель может его проверить и убедиться в подлинности сертификата.Готов
начать обучение?
Отправляй заявку и зафиксируй свою скидку на обучение
Отзывы наших студентов
Отзывы с DOU
Olha Aliakina
Python developer
Я пройшла курс Python Developer. Мені сподобалось, Python досить глибоко вивчали, з нуля і до асинхроного програмування, WebSocket... Насправді дуже багато тем розглянули, отримала уявлення як правцювати з БД, Git. Також вивчали Django, вже не так глибоко як Python, але достатньо, щоб робити проекти типу блог, веб магазин. Домашки у мене займали часу, якщо на базовому курсі все встигати було легко, то починаючи з ООП вже потребували більше часу. Але насправді дуже корисні завдання і різні, щоб мозок запрацював у різних напрямках однієї теми. Щоб виконати дз, у моєму курсі конктетно, треба було також переглядати лекції на ITDVN, не тільки лекцію викладача. Бо часто відповідь як вирішити певну задачку була на лекції ITDVN на відповідну тему. Після кожного з курсів можна пройти тестування і отримати сертифікацію по курсу. Для джунів це досить хороша опція, бо ці сертифікати можна викладати на лінкедин, щоб було підтвердження навчання. Що я і зробила. Тому рекомендувала б не забивати на тестування, а проходити. Я б сказала, що пройти курс Python Developer було для мене визванням, встигати робити всі домашки і кінцевий проект не було легко, але було варто того. Нагрузка відчувалась, але якраз нагрузка і запускає роботу мозку в потрібному напрямку. Я задоволена курсом.
Прочитать оригинал
Отзывы с Facebook
Евгений Евгеньевич
Angular Developer
Пройшов у CyberBionics все що тільки можна)) Близько 5 різних курсів по frontend після чого вже 5 років є Angular розробником і нещодавно піврічний курс по .NET Дякую школі, вона допомогла мені стати тим, хто я є.
Прочитать оригинал
Отзывы с Google
Дмитрий Беляев
.NET Developer
Пройшов курс за спеціальністю .NET розробник, від початку до кінця. Дуже вдячний людям за їхню працю, розуміння та допомогу. Чуйність від персоналу досить висока, так само, як і навички тренера (Михайла Козіна) - впевненість у поданні матеріалу, підкреслення важливих моментів та їх повторення при необхідності. Заняття проходять у комфортній обстановці, без будь-якої напруги. Навчання на останньому уроці не обривається, адже Команда CBS дає змогу отримати досвід роботи в їхній компанії, що є неймовірним бонусом.
Прочитать оригиналКомпании, в которых работают наши студенты
Остались вопросы?
Подскажем, с чего начать, какую специальность выбрать и как найти первую работу.
О курсе AI Skills
Этот курс знакомит программистов с актуальными возможностями искусственного интеллекта в разработке. Вы узнаете, как работают большие языковые модели (LLM), как правильно формулировать промпты, автоматизировать тестирование и документацию, а также интегрировать ИИ через API в собственные проекты. В течение 3 практических занятий вы научитесь использовать ИИ как эффективного помощника в повседневной разработке.