Курс AI Skills для початківців в Києві
Для кого цей курс
Початківці в ІТ, які хочуть зрозуміти, як працює ШІ у програмуванні Розробники-початківці, які хочуть пришвидшити написання коду та зекономити час Практикуючі програмісти, які хочуть автоматизувати рутинні задачі Ті, хто хоче ефективно використовувати сучасні інструменти ШІ в реальних проєктахПопередні вимоги
• Базові знання синтаксису однієї з мов програмування (наприклад, Python, C#, JavaScript, Java тощо)• Розуміння структури програм і роботи з кодом у середовищі розробки (IDE)
• Бажання експериментувати з новими інструментами та технологіями
Тривалість
6 год.
Кількість уроків
3 занять
Вартість навчання
43
Курс входить до
Спеціальності QA. Тестування ПЗ + AI Skills, C#/.NET Розробник + AI Skills, Java Розробник + AI Skills, Python Розробник + AI Skills, FrontEnd Розробник + AI Skills, Full-stack. Node.js Розробник + AI SkillsПрограма курсу
1
Як ШІ змінює програмування вже сьогодні. Від LLM до Copilot: як це працює
Огляд можливостей штучного інтелекту, як вони використовуються в роботі розробників:
- Що таке ШІ і які типи бувають: Вступ до генеративного штучного інтелекту (ШІ), машинного навчання, нейронних мереж, LLM (Language Learning Models).
- Машинне навчання, нейронні мережі, LLM: Огляд різних типів ШІ, зокрема, глибинного навчання та моделей, які використовуються для генерації тексту (наприклад, GPT, BERT, ідеї трансформерів).
- Вступ до генеративного ШІ: Як працюють генеративні моделі, як їх навчати та застосовувати.
- Реальні приклади застосування ШІ в програмуванні: Показ використання ШІ в реальних проєктах, автоматизація процесу кодування, створення тестів, документації.
- Принципи роботи LLM: Як працюють великі мовні моделі (LLM), їх параметри, токени, етапи навчання, що таке "training data" і як воно впливає на кінцевий результат.
- Робота з Copilot, ChatGPT, Gemini, CodeLLaMA: Як ці моделі використовуються в процесі розробки програмного забезпечення, переваги та обмеження при роботі з ними.
- Що таке ШІ і які типи бувають: Вступ до генеративного штучного інтелекту (ШІ), машинного навчання, нейронних мереж, LLM (Language Learning Models).
- Машинне навчання, нейронні мережі, LLM: Огляд різних типів ШІ, зокрема, глибинного навчання та моделей, які використовуються для генерації тексту (наприклад, GPT, BERT, ідеї трансформерів).
- Вступ до генеративного ШІ: Як працюють генеративні моделі, як їх навчати та застосовувати.
- Реальні приклади застосування ШІ в програмуванні: Показ використання ШІ в реальних проєктах, автоматизація процесу кодування, створення тестів, документації.
- Принципи роботи LLM: Як працюють великі мовні моделі (LLM), їх параметри, токени, етапи навчання, що таке "training data" і як воно впливає на кінцевий результат.
- Робота з Copilot, ChatGPT, Gemini, CodeLLaMA: Як ці моделі використовуються в процесі розробки програмного забезпечення, переваги та обмеження при роботі з ними.
2
Програмування: як правильно "спілкуватися" з ШІ. Vibe Coding: новий підхід до розробки
Опис ефективних методів програмування та роботи з ШІ:
- Основи ефективного програмування з ШІ: Як правильно взаємодіяти з ШІ в процесі написання коду, забезпечення зрозумілості та ефективності запитів.
- Практика програмування разом із ШІ: Як ШІ допомагає в реальному кодуванні — від автозаповнення та генерації методів до редагування й рефакторингу коду.
- Як змінюється стиль роботи з ШІ: Різниця між традиційним програмуванням і роботою в тандемі з ШІ, зокрема через використання інструментів, таких як Copilot, ChatGPT, Codex.
- Робота з Copilot, ChatGPT, Codex, Tabnine: Як ці інструменти можуть допомогти не лише в написанні коду, але й у відлагодженні, рефакторингу, а також у генерації функцій і класів.
- Автоматизація кодування та редагування: Як ШІ допомагає в рефакторингу коду, покращенні читабельності, перевірці помилок, оптимізації алгоритмів і підвищенні продуктивності.
- Основи ефективного програмування з ШІ: Як правильно взаємодіяти з ШІ в процесі написання коду, забезпечення зрозумілості та ефективності запитів.
- Практика програмування разом із ШІ: Як ШІ допомагає в реальному кодуванні — від автозаповнення та генерації методів до редагування й рефакторингу коду.
- Як змінюється стиль роботи з ШІ: Різниця між традиційним програмуванням і роботою в тандемі з ШІ, зокрема через використання інструментів, таких як Copilot, ChatGPT, Codex.
- Робота з Copilot, ChatGPT, Codex, Tabnine: Як ці інструменти можуть допомогти не лише в написанні коду, але й у відлагодженні, рефакторингу, а також у генерації функцій і класів.
- Автоматизація кодування та редагування: Як ШІ допомагає в рефакторингу коду, покращенні читабельності, перевірці помилок, оптимізації алгоритмів і підвищенні продуктивності.
3
Тестування і документація з ШІ. Інтеграція API LLM у ваші проекти
Як використовувати ШІ для тестування, документації та інтеграції з API:
- Як ШІ допомагає створювати автоматичні тести: Генерація unit-тестів за допомогою моделей, таких як NUnit, xUnit, Jest. Як ШІ може писати тести, покривати різні кейси та забезпечувати більш стабільне й якісне тестування.
- Генерація тестів за допомогою ШІ: Автоматичне створення mock-об'єктів для тестування, генерація методів тестування на основі описів функцій і класів.
- Автоматичне створення документації: Як ШІ може генерувати документацію для коду: README-файли, XML-документація, автоматичне описання функцій, створення unit-тестів і специфікацій.
- API LLM у вашій роботі: Як інтегрувати API від LLM у свої проекти. Як підключити OpenAI API до C#-проектів або використовувати інші API для генерації коду чи документування.
- Технічні аспекти інтеграції LLM API: Як підключити API LLM до проектів, як використовувати бібліотеки для роботи з API, які запити робити, щоб отримати найкращі результати.
- Інтеграція в інші сервіси і використання обмежень API: Важливі питання щодо масштабованості та безпеки при роботі з API, обмеження та способи уникнення лімітів.
- Як ШІ допомагає створювати автоматичні тести: Генерація unit-тестів за допомогою моделей, таких як NUnit, xUnit, Jest. Як ШІ може писати тести, покривати різні кейси та забезпечувати більш стабільне й якісне тестування.
- Генерація тестів за допомогою ШІ: Автоматичне створення mock-об'єктів для тестування, генерація методів тестування на основі описів функцій і класів.
- Автоматичне створення документації: Як ШІ може генерувати документацію для коду: README-файли, XML-документація, автоматичне описання функцій, створення unit-тестів і специфікацій.
- API LLM у вашій роботі: Як інтегрувати API від LLM у свої проекти. Як підключити OpenAI API до C#-проектів або використовувати інші API для генерації коду чи документування.
- Технічні аспекти інтеграції LLM API: Як підключити API LLM до проектів, як використовувати бібліотеки для роботи з API, які запити робити, щоб отримати найкращі результати.
- Інтеграція в інші сервіси і використання обмежень API: Важливі питання щодо масштабованості та безпеки при роботі з API, обмеження та способи уникнення лімітів.
Спробуй безкоштовно
Повноцінне заняття з тренером
Що входить до курсу
6 годин живого навчання з тренером
Практичні заняття та перевірка ДЗ
Спілкування з групою
Підтримка ментора та асистента
Тестування та Сертифікат
Відео курс від ITVDN
Як відбувається навчання
1 
Живі онлайн заняття
з тренером
2
Виконання
домашніх завдань
3
Перевірка ДЗ
та фідбек
4
Тестування
та сертифікація
Сертифікат після закінчення курсу
Сертифікат після закінчення курсу
Тестування та сертифікація ІТ фахівців проходить на нашій власній платформі TestProvider.com Ви отримуєте завірений сертифікат від CyberBionic Systematics, який підтверджує рівень ваших знань та збільшує шанси на успішне працевлаштування. Кожен сертифікат має серійний номер, роботодавець може його перевірити та переконатися у справжності сертифіката.Готовий
почати навчання?
Відправляй заявку та зафіксуй свою знижку на навчання
Відгуки наших студентів
Відгуки з 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.
Прочитати оригінал
Відгуки з 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.
Прочитати оригінал
Відгуки з 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.
Прочитати оригіналКомпанії, в яких працюють наші студенти
Залишилися питання?
Підкажемо, з чого почати, яку спеціальність обрати і як знайти першу роботу.
Про курс AI Skills
Цей курс знайомить програмістів з актуальними можливостями штучного інтелекту в розробці. Ви дізнаєтесь, як працюють великі мовні моделі (LLM), як правильно ставити промпти, автоматизувати тестування та документацію, а також інтегрувати АІ через API у власні проєкти. Протягом 3 практичних занять ви навчитеся використовувати АІ як ефективного асистента в повсякденному кодуванні.