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
Отзывы с Facebook
Отзывы с Google
Павел Гречаник
Обучение проходило очень интенсивно, местами казалось, что не справлюсь, но старался разбираться. Очень хорошо помогали тренер Виталий и помощник тренера Виктор, подсказывали, в чем ошибки и давали правильное направление. Курсом доволен, многое разобрали и рассмотрели, а дальше только практика. Специальность заинтересовала своими возможностями (создание простых игр, машинное обучение, создание сайтов и т. д.). Тот же Python - не очень сложный язык. Starter был легким, с ООП было тяжело. Тренер и ментор хорошо помогали и поддерживали на всех этапах. Материал доступно объяснялся ментором и разбирался там, где было непонятно. Новичкам советую уделять не менее 2-х часов на практику.
показать весь
Максим Култышев
FrontEnd Developer
Я искал курсы по Frontend через поисковик и сравнил все варианты, проанализировал соотношение цены-качества. Плюс, я рассмотрел разные отзывы, и остановил свой выбор на CyberBionic Systematics. Здесь мне предоставляли компьютер, место для обучения, пространство. Я раньше уже интересовался Frontend разработкой, занимался сам и пробовал делать сайты. Но почувствовал необходимость систематизировать знания, чтобы все в голове уложилось. Здесь на курсах материал подан доступно и понятно, и достаточно детально. Местами мне было немного скучно, поскольку я уже занимался ранее, но в целом все было хорошо. Тренеры - Марина и Саша - отвечали на все вопросы. Если были проблемы, тренеры помогали и подсказывали, как исправлять ошибки. Задания всегда проверялись очень внимательно. От себя могу сказать, что если человеку это направление нравится, то нужно пробовать. Если что-то не получается - нужно прикладывать усилия и время, и все получится. Обязательно нужно читать литературу, примеры решения рабочих задач - основное обучение все равно происходит вне стен учебного заведения. Для себя я вижу, что хоть таких специалистов и не готовят в институтах, но эта профессия уже востребована и будет востребована в будущем.
показать весь
Денис Попов
Project Manager, Ciklum
Курсы от CyberBionic Systematics дадут замечательную возможность каждому окунуться в мир программирования и благодаря актуальности рассматриваемых тем и практических заданий увидеть всю многогранность этого мира. Поднять себя на новые высоты с которых уже можно видеть свои профессиональные горизонты, наметить пути их завоевания и смело двинуться в путь.
показать весь
Компании, 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.