AI for Software Development Training in Hanoi

GitHub Copilot là một trợ lý lập trình được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo giúp tự động hóa các tác vụ phát triển, bao gồm DevOps hoạt động như viết cấu hình YAML, GitHub Actions và script triển khai.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho chuyên gia từ trình độ初学者到中级，希望使用GitHubCopilot来简化DevOps任务、提高自动化程度和提升生产效率。

完成本培训后，参与者将能够：

• 使用GitHubCopilot辅助shell脚本编写、配置以及CI/CD管道。
• 在YAML文件和GitHubActions中利用AI代码补全功能。
• 加速测试、部署和自动化工作流程。
• 理解AI的限制并负责任地应用最佳实践使用Copilot。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实操环境中进行动手实施。

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。

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ trung cấp đến nâng cao, những người muốn tối ưu hóa quy trình làm việc của nhóm, nâng cao các phương pháp lập trình cộng tác và quản lý hiệu quả việc sử dụng Copilot trong môi trường nhiều nhà phát triển.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập Copilot GitHub cho môi trường nhóm.
• Sử dụng Copilot để nâng cao các phương pháp lập trình cộng tác.
• Tối ưu hóa quy trình làm việc của nhóm bằng cách sử dụng các tính năng của Copilot.
• Quản lý tích hợp Copilot trong các dự án nhiều nhà phát triển.
• Duy trì chất lượng và tiêu chuẩn mã nhất quán trên các nhóm.
• Tận dụng các tính năng nâng cao của Copilot cho các nhu cầu cụ thể của nhóm.
• Kết hợp Copilot với các công cụ cộng tác khác để tăng hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư QA, nhà phát triển và trưởng nhóm ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng GitHub Copilot để gỡ lỗi hiệu quả hơn, nâng cao chất lượng mã và hợp lý hóa quy trình đánh giá mã.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập GitHub Copilot cho mục đích gỡ lỗi và đánh giá mã.
• Sử dụng Copilot để xác định và giải quyết lỗi một cách hiệu quả.
• Nâng cao chất lượng mã với các gợi ý hỗ trợ bởi AI.
• Hợp lý hóa quy trình đánh giá mã với các khả năng của Copilot.
• Phối hợp làm việc hiệu quả bằng cách sử dụng Copilot trong môi trường nhóm.

Tùy Chỉnh Khóa Học

Định dạng của khóa học

Kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

Prompt Engineering cho Phát Triển Phần Mềm là một khóa học thực hành thiết kế để dạy các nhà phát triển cách tạo ra những lời nhắc hiệu quả tối ưu hóa sự hữu ích, độ chính xác và tính an toàn của đầu ra AI trong ngữ cảnh công việc kỹ thuật phần mềm.

Khóa đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển mức trung cấp muốn tích hợp các kỹ thuật công trình lời nhắc vào việc sử dụng trợ lý lập trình AI, phân tích mã và các công cụ tự động hóa thông minh.

• Tạo ra những lời nhắc chính xác cho công việc tạo mã, đánh giá và tối ưu hóa.
• Sử dụng chuỗi và tinh chỉnh lời nhắc để cải thiện phản hồi của AI trong các luồng làm việc lặp lại.
• Tạo ra đầu ra có cấu trúc như trường hợp kiểm thử, SQL truy vấn, và tài liệu từ đầu vào tối thiểu.
• Giảm thiểu ảo tưởng và cải thiện khả năng kiểm soát hành vi của mô hình ngôn ngữ lớn trong môi trường kỹ thuật.

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thi hành trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm sống động.

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển front-end trình độ trung cấp, những người muốn sử dụng GitHub Copilot để tự động hóa các tác vụ mã hóa lặp đi lặp lại, cải thiện thiết kế UI/UX và tối ưu hóa quy trình làm việc front-end.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập GitHub Copilot cho các dự án phát triển front-end.
• Tận dụng Copilot để tạo mã HTML, CSS và JavaScript một cách hiệu quả.
• Cải thiện quy trình thiết kế UI/UX bằng các gợi ý mã được tạo bởi AI.
• Nâng cao quy trình làm việc front-end với các chiến lược tích hợp Copilot thực tế.
• Khắc phục sự cố và gỡ lỗi mã front-end bằng sự hỗ trợ của Copilot.

Responsible AI in Software Development là một khóa học cơ bản tập trung vào các vấn đề đạo đức, pháp lý và quản trị khi sử dụng công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) trong quá trình phát triển phần mềm. Khóa học nhấn mạnh về tính minh bạch, công bằng, mối quan tâm về quyền sở hữu trí tuệ và việc triển khai an toàn mã nguồn được tạo bởi AI.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia kỹ thuật và phi kỹ thuật cấp cơ bản muốn đảm bảo sử dụng AI một cách đạo đức, tuân thủ và nhận thức về rủi ro trong các dự án phần mềm của họ.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Xác định và giảm thiểu các rủi ro đạo đức và pháp lý liên quan đến phát triển với sự hỗ trợ của AI.
• Nắm bắt về sai lệch trong mã nguồn do AI tạo ra và cách đánh giá công bằng.
• Quản lý giấy phép phần mềm và ghi nhận nguồn đối với nội dung được tạo bởi AI.
• Xây dựng các khung quản trị, chính sách và tuân thủ cho việc sử dụng AI trong nhóm phát triển.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

AI for Software Requirements and User Story Generation là một khóa học thực tế tập trung vào việc sử dụng AI tạo sinh để chuyển đổi đầu vào của các bên liên quan thành yêu cầu có cấu trúc, epic, câu chuyện người dùng và tiêu chí chấp nhận phù hợp với quy trình làm việc phát triển Agile.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia sản phẩm và dự án cấp cơ bản muốn sử dụng công cụ như ChatGPT hoặc Claude để cải thiện sự rõ ràng, tốc độ và khả năng theo dõi trong việc thu thập và tinh chỉnh yêu cầu.

Đến cuối khóa học này, các học viên sẽ có thể:

• Sử dụng lời nhắc AI để thu thập và tinh chỉnh yêu cầu kinh doanh.
• Chuyển đổi yêu cầu tính năng thành câu chuyện người dùng có cấu trúc tốt và epic.
• Tạo tiêu chí chấp nhận, trường hợp biên và định nghĩa hoàn thành với sự hỗ trợ của AI.
• Collaborate with development teams using AI-structured documentation. (không dịch vì không có phiên bản tiếng Việt phổ biến)

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện thực tế trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển trình độ từ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn tận dụng GitHub Copilot cho các tác vụ cụ thể của Python, gỡ lỗi và triển khai các quy trình làm việc học máy.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và cấu hình GitHub Copilot cho quá trình phát triển Python.
• Tận dụng Copilot để viết mã Python hiệu quả.
• Gỡ lỗi các ứng dụng Python bằng các gợi ý do AI tạo ra.
• Tự động hóa các tác vụ mã hóa lặp đi lặp lại và cải thiện hiệu quả quy trình làm việc.
• Sử dụng Copilot để triển khai các dự án học máy trong Python.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ nâng cao, những người muốn tùy chỉnh GitHub Copilot cho các dự án nhóm, sử dụng các tính năng nâng cao của nó và tích hợp nó liền mạch vào quy trình CI/CD để nâng cao khả năng cộng tác và năng suất.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tùy chỉnh GitHub Copilot cho các nhu cầu dự án và quy trình làm việc của nhóm cụ thể.
• Tận dụng các tính năng nâng cao của Copilot cho các tác vụ lập trình phức tạp.
• Tích hợp GitHub Copilot vào quy trình CI/CD và môi trường cộng tác.
• Tối ưu hóa sự cộng tác của nhóm bằng cách sử dụng các công cụ hỗ trợ AI.
• Quản lý và khắc phục sự cố cài đặt và quyền của Copilot một cách hiệu quả.

Generative AI cho Phát triển Front-End khám phá cách các mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ được hỗ trợ bởi AI có thể tăng tốc phát triển front-end thông qua sinh mã từ lệnh, nguyên mẫu bố cục và tối ưu hóa giao diện người dùng.

Khóa học trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) hướng đến các chuyên gia front-end cấp nhập môn đến trung cấp mong muốn sử dụng AI sinh học để xây dựng và phát triển giao diện người dùng nhanh chóng và sáng tạo hơn.

Kết thúc khóa học, học viên sẽ có khả năng:

• Sử dụng công cụ AI để sinh mã HTML, CSS và JavaScript từ các lệnh ngôn ngữ tự nhiên.
• Tạo và hoàn thiện các thành phần UI và bố cục sử dụng mô hình sinh học.
• Nguyên mẫu thiết kế web phản hồi nhanh chóng mà không cần viết toàn bộ mã từ đầu.
• Tối ưu hóa mã front-end sử dụng các đề xuất và luồng làm việc tự động hóa của AI.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tuyến.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa này, xin vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển từ mới bắt đầu đến chuyên gia, những người muốn tận dụng AI để tạo mã với Tabnine.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc tạo mã hỗ trợ bởi AI.
• Cài đặt và cấu hình Tabnine trong môi trường phát triển của họ.
• Sử dụng Tabnine để hoàn thành mã hiệu quả và sửa lỗi.
• Tạo và huấn luyện các mô hình AI tùy chỉnh với Tabnine cho các tác vụ chuyên biệt.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering khám phá cách công cụ trí tuệ nhân tạo và mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể cải thiện độ phủ của kiểm thử, tăng tốc quá trình tạo kiểm thử và nâng cao quy trình đảm bảo chất lượng.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn dành cho các chuyên gia QA trung cấp muốn tự động hóa và nâng cao chiến lược kiểm thử bằng cách sử dụng công cụ và phương pháp dựa trên AI.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai kiểm thử đơn vị, tích hợp và giao diện người dùng (UI) bằng công cụ và gợi ý của AI.
• Sử dụng LLMs cho kiểm thử khám phá, phát hiện trường hợp biên và phân tích hồi quy.
• Tập trung và ưu tiên thất bại và bất thường của kiểm thử bằng cách sử dụng triage hỗ trợ bởi AI.
• Chèn các phương pháp kiểm thử dựa trên AI vào chuỗi cung ứng liên tục/điều phối (CI/CD) để cải thiện sự tự tin trong việc phát hành.

Định dạng khóa học

• Buổi giảng dạy và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Sự triển khai trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các lập trình viên và nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn tận dụng DeepSeek Coder để nâng cao hiệu quả và năng suất lập trình.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ khả năng và hạn chế của DeepSeek Coder.
• Tạo các đoạn mã chất lượng cao bằng sự hỗ trợ của AI.
• Sử dụng DeepSeek Coder để gỡ lỗi và tối ưu hóa mã.
• Tự động hóa các tác vụ lập trình lặp đi lặp lại bằng các công cụ AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ trung cấp, mong muốn tận dụng GitHub Copilot để xử lý các trường hợp sử dụng mã nâng cao, cải thiện năng suất và tích hợp Copilot vào quy trình phát triển của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tối ưu hóa việc sử dụng GitHub Copilot cho các tác vụ mã hóa nâng cao.
• Viết mã hiệu quả hơn, ít lỗi hơn và dễ bảo trì hơn với các gợi ý của Copilot.
• Tích hợp GitHub Copilot vào các IDE và quy trình làm việc ưa thích của họ.
• Sử dụng Copilot để gỡ lỗi và tái cấu trúc mã.
• Hiểu rõ những hạn chế và cân nhắc về mặt đạo đức khi sử dụng các công cụ mã hóa hỗ trợ AI.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và trưởng nhóm có trình độ cao, những người muốn làm chủ các tính năng nâng cao của Tabnine.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Triển khai Tabnine trong các dự án phần mềm phức tạp.
• Tùy chỉnh và huấn luyện các mô hình AI của Tabnine cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
• Tích hợp Tabnine vào quy trình làm việc nhóm và quy trình phát triển.
• Nâng cao chất lượng mã và đẩy nhanh chu kỳ phát triển bằng cách sử dụng những hiểu biết sâu sắc từ Tabnine.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển phần mềm ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn tích hợp các trợ lý lập trình AI vào quy trình phát triển của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu rõ vai trò và khả năng của các trợ lý lập trình AI trong phát triển phần mềm.
• Sử dụng các công cụ trợ lý lập trình AI khác nhau để tự động hóa các tác vụ lập trình thường xuyên.
• Tích hợp các trợ lý lập trình AI vào vòng đời phát triển phần mềm của họ.
• Nâng cao năng suất và tập trung vào các tác vụ lập trình phức tạp và sáng tạo hơn.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức và sử dụng AI có trách nhiệm trong phát triển phần mềm.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu rõ khả năng của GitHub Copilot, thiết lập và sử dụng nó một cách hiệu quả để nâng cao trải nghiệm lập trình của họ.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu GitHub Copilot là gì và cách nó hoạt động.
• Thiết lập GitHub Copilot với trình soạn thảo mã được hỗ trợ.
• Sử dụng GitHub Copilot để viết, tái cấu trúc và gỡ lỗi mã nhanh hơn.
• Tận dụng Copilot để khám phá các kỹ thuật và giải pháp lập trình.
• Áp dụng các phương pháp tốt nhất để tích hợp GitHub Copilot vào quy trình làm việc hàng ngày.

LLMs for Code Understanding, Refactoring, và Documentation là một khóa học kỹ thuật tập trung vào việc áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để cải thiện chất lượng mã nguồn, giảm nợ kỹ thuật và tự động hóa công tác tài liệu trong các đội ngũ phần mềm.

Khóa học trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm vào các chuyên gia phần mềm có trình độ trung cấp đến cao muốn sử dụng LLMs như GPT để phân tích, tái cấu trúc và tài liệu hóa mã nguồn phức tạp hoặc cũ kỹ hiệu quả hơn.

Đến cuối khóa học, người tham dự sẽ có khả năng:

• Sử dụng LLMs để giải thích mã nguồn, phụ thuộc và logic trong các kho mã không quen thuộc.
• Xác định và tái cấu trúc những mô hình xấu và cải thiện tính dễ đọc của mã nguồn.
• Tự động tạo ra và duy trì các chú thích nội tuyến, file README và tài liệu API.
• Hoàn thành việc tích hợp thông tin được thúc đẩy bởi LLM vào các quy trình làm việc hiện có về CI/CD và xem xét.

Định dạng của Khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm thực tế.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu trình độ trung cấp muốn nâng cao năng suất làm việc của họ với sự trợ giúp của Tabnine.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Tabnine trong môi trường phát triển Python của họ.
• Sử dụng các tính năng tự động hoàn thành của Tabnine để viết mã Python hiệu quả hơn.
• Tùy chỉnh hành vi của Tabnine để phù hợp với phong cách mã hóa và nhu cầu dự án của họ.
• Hiểu cách thức hoạt động của mô hình AI của Tabnine cụ thể với mã Python.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người tham gia ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn hiểu về các trợ lý lập trình AI, khả năng của chúng, cách chúng có thể nâng cao quy trình phát triển và các cân nhắc về đạo đức liên quan đến việc sử dụng chúng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được mục đích và khả năng của các trợ lý lập trình AI.
• Xác định các công cụ trợ lý lập trình AI khác nhau và các tính năng của chúng.
• Sử dụng các trợ lý lập trình AI cho các tác vụ lập trình cơ bản.
• Giải quyết các cân nhắc về đạo đức cơ bản và sử dụng AI có trách nhiệm trong phát triển.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) là một khóa học thực tế khám phá cách trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện từng giai đoạn của quy trình phát triển phần mềm. Từ việc tự động hóa phân tích yêu cầu đến sinh các trường hợp thử nghiệm thông minh và tối ưu hóa triển khai, người tham gia sẽ học cách tích hợp công cụ và kỹ thuật AI trong toàn bộ vòng đời.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn dành cho những nhà lãnh đạo phần mềm ở mức trung cấp muốn hiện đại hóa quy trình phát triển ứng dụng (SDLC) của họ bằng các luồng làm việc và công cụ được hỗ trợ bởi AI.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Sử dụng AI để chuyển đổi đầu vào kinh doanh thành yêu cầu cấu trúc và câu chuyện người dùng.
• Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để cải thiện tài liệu mã nguồn, đánh giá và tinh chỉnh lại mã.
• Tự động hóa việc sinh trường hợp thử nghiệm và phân tích độ bao phủ bằng công cụ AI.
• Áp dụng theo dõi và quyết định triển khai được dẫn dắt bởi AI trong các đường ống CI/CD.

Định dạng của khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Ai trong Giai đoạn Yêu cầu và Kế hoạch

• Sử dụng NLP và LLMs để phân tích yêu cầu
• Chuyển đổi đầu vào của các bên quan tâm thành epic và câu chuyện người dùng
• Công cụ AI cho việc tinh chỉnh câu chuyện và sinh tiêu chí chấp nhận

Tiết Kế và Cơ Cấu Tăng cường bởi AI

• Sử dụng AI để mô hình hóa các thành phần hệ thống và phụ thuộc vào
• Đề xuất vẽ sơ đồ cơ cấu và UML
• Kiểm tra thiết kế thông qua việc lập luận dựa trên gợi ý của hệ thống

Công Việc Phát Triển Được Tăng cường bởi AI

• Tạo mã bằng sự hỗ trợ của AI và tạo cấu trúc cơ sở (boilerplate)
• Đánh giá lại mã nguồn và cải thiện hiệu suất sử dụng LLMs
• Tích hợp công cụ AI vào IDEs (ví dụ: Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)

Thử nghiệm với AI

• Sinh các trường hợp thử nghiệm đơn vị và tích hợp sử dụng mô hình AI
• Hỗ trợ của AI trong phân tích hồi quy và duy trì thử nghiệm
• Tạo điều kiện thăm dò và biên độ thông qua AI

Documentation, Đánh giá và Chia sẻ Kiến Thức

• Định dạng tài liệu tự động từ mã nguồn và API
• Tự động hóa đánh giá mã nguồn bằng các gợi ý của AI và danh sách kiểm tra
• Tạo cơ sở kiến thức và FAQ sử dụng AI đối thoại

AI trong CI/CD và Tự Động Hóa Triển Khai

• Tối ưu hóa đường ống với sự hỗ trợ của AI và thử nghiệm dựa trên rủi ro
• Lưu ý thông minh về việc triển khai Canary và quay lại (rollback)
• Sử dụng AI trong xác nhận triển khai và phân tích sau triển khai

Go quản lý, Đạo đức và Chiến lược Thực hiện

• Đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm và tránh sự thiên vị trong mã được sinh ra
• Kiểm toán và tuân thủ trong các luồng làm việc hỗ trợ bởi AI
• Xây dựng lộ trình cho việc chấp nhận AI theo giai đoạn qua SDLC

Tóm tắt và Bước Tiếp Theo

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) là một khóa học thực tế khám phá cách trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện từng giai đoạn của quy trình phát triển phần mềm. Từ việc tự động hóa phân tích yêu cầu đến sinh các trường hợp thử nghiệm thông minh và tối ưu hóa triển khai, người tham gia sẽ học cách tích hợp công cụ và kỹ thuật AI trong toàn bộ vòng đời.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn dành cho những nhà lãnh đạo phần mềm ở mức trung cấp muốn hiện đại hóa quy trình phát triển ứng dụng (SDLC) của họ bằng các luồng làm việc và công cụ được hỗ trợ bởi AI.

Tại kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Sử dụng AI để chuyển đổi đầu vào kinh doanh thành yêu cầu cấu trúc và câu chuyện người dùng.
• Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để cải thiện tài liệu mã nguồn, đánh giá và tinh chỉnh lại mã.
• Tự động hóa việc sinh trường hợp thử nghiệm và phân tích độ bao phủ bằng công cụ AI.
• Áp dụng theo dõi và quyết định triển khai được dẫn dắt bởi AI trong các đường ống CI/CD.

Định dạng của khóa học

• Buổi giảng dạy tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

• Có hiểu biết về khái niệm vòng đời phát triển phần mềm (SDLC)
• Kinh nghiệm trong kiến trúc phần mềm hoặc lãnh đạo nhóm
• Quen thuộc với DevOps, thực hành Agile, hoặc công cụ SDLC

Tập thể tham gia

• Nhà thiết kế phần mềm
• Lãnh đạo phát triển
• Trưởng nhóm kỹ thuật

Buổi đào tạo trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà phát triển trình độ初学者到中级,希望在开发环境中学习如何利用GitHub Copilot的功能。

完成本培训后，参与者将能够:

• 理解GitHub Copilot的能力和好处。
• 配置并将Copilot集成到开发工作流中。
• 了解Copilot的高级功能，并学习如何有效使用Copilot的最佳实践。

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở trình độ mới bắt đầu, những người muốn nâng cao hiệu quả viết mã của họ với sự trợ giúp của Tabnine.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và thiết lập Tabnine trong IDE ưa thích của họ.
• Sử dụng các tính năng tự động hoàn thành của Tabnine để tăng tốc độ viết mã.
• Tùy chỉnh cài đặt của Tabnine để có được sự hỗ trợ tối ưu.
• Hiểu cách AI của Tabnine học hỏi từ mã của họ để đưa ra các gợi ý tốt hơn.

Buổi workshop một ngày này giúp các đội ngũ phát triển phần mềm tích hợp công cụ AI tiên tiến trong toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm (SDLC). Buổi học được thiết kế dưới dạng một trò chơi tương tác với các "cấp độ" nâng cao, kết hợp giữa việc xây dựng kỹ năng chuyên môn, sự sáng tạo và sự hợp tác.

Các học viên sẽ đối mặt với những thách thức thực tế ở mọi giai đoạn của SDLC - từ thu thập yêu cầu và thiết kế đến lập trình, kiểm thử, triển khai và giám sát - sử dụng công cụ AI như ChatGPT, GitHub Copilot và hệ thống phân tích nhật ký dựa trên ML.

Được thiết kế cho môi trường phát triển hiện đại, buổi workshop này giúp tăng cường sự hiểu biết về AI, sự phối hợp giữa đội ngũ và kiến thức sâu sắc về cách tăng cường các chuỗi cung ứng phần mềm bằng công nghệ AI sinh thành và học máy.