AI Coding Assistants Trainingen in Utrecht

GitHub Copilot is een AI-gedreven code-completiehulp die ontwikkelingen versnelt terwijl de kwaliteit en productiviteit verbetert. In combinatie met kunstmatige intelligentietoepassingen in projecten, infrastructuur en software kunnen managers AI inzetten om het toewijzen van middelen te optimaliseren, werkprocessen te streamlijnen en besluitvorming te versterken.

Deze instructeurgeleide live-training (online of ter locatie) is gericht op managers met geavanceerde kennis die hun inzicht in GitHub Copilot willen vergroten, terwijl ze ook praktische AI-toepassingen in bedrijfsomgevingen ontdekken, met voorbeelden die relevant zijn voor grote projecten en sectoren zoals olie- en gas.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Geavanceerde Copilot-functionaliteiten toe te passen in grote bedrijfsprojecten.
• Copilot te integreren in multidisciplinaire werkprocessen voor maximale efficiency.
• AI-tools in te zetten om projectmanagement, infrastructuur en softwareacquisitie te optimaliseren.
• Gebruik maken van AI-gebaseerde strategieën om plannings-, schatting- en tijds-optimalisatie te verbeteren.
• Praktische AI-toepassingen herkennen in branche-specifieke scenario's zoals olie- en gas.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Handson exercises en casestudies.
• Live-demonstraties van AI-tools en Copilot-werkprocessen.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om de details te bespreken.

GitHub Copilot is een AI-gedreven coderingsassistent die helpt bij het automatiseren van ontwikkelings taken, waaronder DevOps-operaties zoals het schrijven van YAML-configuraties, GitHub Actions en deployscripts.

Deze instructiegeleide, live training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot middelbare professionals die willen leren hoe ze GitHub Copilot kunnen gebruiken om DevOps-taken te optimaliseren, automatisering te verbeteren en productiviteit te verhogen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• GitHub Copilot gebruiken om shellscripts, configuraties en CI/CD-pijplijnen te ondersteunen.
• AI-codevoorstellingen in YAML-bestanden en GitHub Actions benutten.
• Het testen, deployen en automatiseringswerkproces versnellen.
• Copilot verantwoord gebruiken met inzicht in de beperkingen van AI en best practices.

Format van het Cursus

• Interactieve les en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Handson implementatie in een live-labomgeving.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus kunt u contact met ons opnemen om het te regelen.

Deze begeleide, live-training in Utrecht (online of ter plaatse) is gericht op deelnemers met een middelbare tot geavanceerde niveau die teamwerkstroom willen optimaliseren, samenwerking bij codering willen verbeteren en effectief Copilot-gebruik in meercoderomgevingen willen beheren.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• GitHub Copilot voor teamomgevingen in te stellen.
• Copilot te gebruiken om samenwerking bij codering te verbeteren.
• Teamwerkstroom te optimaliseren met de functies van Copilot.
• De integratie van Copilot in meercoderprojecten te beheren.
• Consistente codekwaliteit en -standaarden over teams te onderhouden.
• Geavanceerde Copilot-functies voor teamspecifieke behoeften in te zetten.
• Copilot te combineren met andere samenwerkingshulpmiddelen voor efficiëntie.

Deze instructeur-geleide, live training in Utrecht (online of ter plaatse) is gericht op QA-engineers, ontwikkelaars en teamleiders met een tusseniveau die GitHub Copilot willen inzetten voor efficiëntere foutopsporing, codekwaliteitsverbetering en streamlining van de code review.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• GitHub Copilot in te stellen voor foutopsporing en code review.
• Copilot in te zetten om bugs snel en efficiënt op te lossen.
• De codekwaliteit te verbeteren met AI-assisterende suggesties.
• Code reviewprocessen te streamlinen met de mogelijkheden van Copilot.
• Effectief samen te werken met Copilot in teamomgevingen.

Deze instructeurgeleide, live training in Utrecht (online of ter plekke) is gericht op tusseniveau front-end ontwikkelaars die GitHub Copilot willen gebruiken om herhaalde codingtaken te automatiseren, UI/UX design te verbeteren en front-end workflows te optimaliseren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• GitHub Copilot in te stellen voor front-end ontwikkelingsprojecten.
• Copilot gebruiken om HTML, CSS en JavaScript code efficiënt te genereren.
• UI/UX designprocessen verbeteren met AI-gegenereerde codesuggesties.
• Front-end workflows versterken met praktische Copilot-integratiestrategieën.
• Front-end code oplossen en debuggen met hulp van Copilot.

Cursor is een AI-gebaseerde ontwikkelomgeving die de productiviteit en betrouwbaarheid verhoogt in data- en machine learning-werkstroomprocessen door slimme codegeneratie, contextuele suggesties en gestroomlijnde documentatie.

Deze instructie-leden, live training (online of ter plaatse) is gericht op middenniveau data- en ML-professionals die Cursor willen integreren in hun dagelijkse werkstroomprocessen voor snellere prototyping, schaalbare pipeline-ontwikkeling en verbeterde modeloperaties.

Na het voltooien van deze training kunnen de deelnemers:

• Cursor gebruiken om notebook-ontwikkeling en code-exploratie te versnellen.
• ETL-en feature engineering-pipelines genereren, refactoren en documenteren.
• AI-geassisteerde code gebruiken voor modeltraining, tuning en evaluatie.
• Reproduceerbaarheid, samenwerking en operationele consistentie in ML-werkstroomprocessen verbeteren.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezingen en demonstraties.
• Praktische, hands-on oefeningen in live coderingomgevingen.
• Case studies die Cursor integreren met ML-pipelines en model ops-tools.

Cursus aanpassingsmogelijkheden

• Deze training kan op maat worden aangepast voor specifieke frameworks zoals TensorFlow, PyTorch of scikit-learn, of voor organisatorische MLOps-platforms.

Dit instructeurgeleide, live-training in Utrecht (online of ter plekke) is gericht op beginner- tot intermediate-niveau Python-ontwikkelaars die GitHub Copilot willen gebruiken voor Python-specifieke taken, debugging en het implementeren van machine learning workflows.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• GitHub Copilot in te stellen en te configureren voor Python-ontwikkeling.
• Copilot in te zetten om efficiënte Python-code te schrijven.
• Python-applicaties te debuggen met AI-generatieadviezen.
• Herdrukte coderingstaken te automatiseren en de workflow-efficiëntie te verhogen.
• Copilot te gebruiken voor het implementeren van machine learning-projecten in Python.

Graphite is een platform voor ontwikkelaar productiviteit en code review dat pull request workflows optimaliseert, team samenwerking verbetert en integreert met tools zoals GitHub en AI-gebaseerde code review assistenten.

Deze instructeur-led, live training (online of on-site) is gericht op middelbare software engineering teams die hun development workflows willen streamlijnen, de review efficiëntie willen verbeteren en Graphite effectief willen implementeren binnen enterprise DevOps pipelines.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Graphite te implementeren en te configureren voor enterprise-omgevingen.
• Pull request management te automatiseren en de code review throughput te verbeteren.
• Graphite te integreren met GitHub, CI/CD-systemen en AI-assistenten zoals OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen en Mistral Small.
• Ontwikkelaar productiviteit te meten met behulp van Graphite analytics en dashboards.

Format van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Cursus aanpassingsmogelijkheden

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om dit te regelen.

Cursor is een geavanceerde AI-gedreven ontwikkelomgeving die ingenieurs in staat stelt om de coderingsintelligentie uit te breiden, fijn te stemmen en aan te passen voor gespecialiseerde toepassingen en bedrijfsworkflows.

Dit instructeurgeleide, live-training (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars met een gevorderde levensloop en AI-ingenieurs die aangepaste promptsystemen willen ontwerpen, het gedrag van modellen willen fijnstellen en aangepaste uitbreidingen willen bouwen voor interne ontwikkelingsautomatisering.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Geavanceerde promptsjablonen te ontwerpen en testen voor nauwkeurig AI-gedrag.
• Cursor te verbinden met interne APIs en kennisbanken voor contextgevoelige codegeneratie.
• Fijngetoonde of domein-aangepaste AI-modellen te ontwikkelen voor gespecialiseerde taken.
• Aangepaste tools of adapters veilig te bouwen en te implementeren die de functionaliteit van Cursor uitbreiden.

Format van het Cursus

• Technische presentaties en begeleide demonstraties.
• Praktijkopdrachten voor ontwikkeling en promptoptimalisatie.
• Praktische projecten die Cursor integreren met echte bedrijfssystemen.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Dit cursus kan worden aangepast om specifieke interne architecturen, AI-frameworks of veiligheidscompliance-eisen te voldoen.

Deze trainer geleide, live training in Utrecht (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde deelnemers die GitHub Copilot willen aanpassen voor teamprojecten, de geavanceerde functionaliteiten willen gebruiken en het naadloos willen integreren in CI/CD-pijplijnen voor verbeterde samenwerking en productiviteit.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• GitHub Copilot aan te passen voor specifieke projectbehoeften en teamworkflows.
• Geavanceerde functionaliteiten van Copilot inzetten voor complexe coderingstaken.
• GitHub Copilot te integreren in CI/CD-pijplijnen en samenwerkingsomgevingen.
• Team-samenwerking te optimaliseren met AI-gedreven tools.
• Copilot-instellingen en -machtigingen effectief te beheren en op te lossen.

Deze door een docent geleide, live training op Utrecht (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars van beginners tot experts die AI willen gebruiken voor codegeneratie met Tabnine.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De basisprincipes van AI-gestuurde codegeneratie begrijpen.
• Tabnine installeren en configureren in hun ontwikkelomgeving.
• Tabnine gebruiken voor efficiënte codecompletie en foutcorrectie.
• Aangepaste AI-modellen creëren en trainen met Tabnine voor gespecialiseerde taken.

Vibe coding is een opkomende paradigma waarbij ontwikkelaars samenwerken met grote taalmodellen om code te genereren, verfijnen en optimaliseren via natuurlijke taalinteracties.

Deze instructiegeleide live training (online of ter plaatse) is gericht op ontwikkelaars van midden niveau en technische leiders die willen leren hoe ze AI-coderingsassistenten en open-source taalmodellen kunnen gebruiken om productiviteit, creativiteit en werkstroomautomatisering te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De principes en filosofie van vibe coding begrijpen en het effect ervan op softwareontwikkeling waarderen.
• LLM-gestuurde coderingsomgevingen implementeren met behulp van tools zoals Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral en GitHub Copilot.
• Prompt engineering strategieën ontwerpen en uitvoeren voor effectieve AI-samenwerking.
• Vibe coding werkstroomintegraties in bedrijfs CI/CD-pijplines en governance frameworks realiseren.

Format van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Veel oefeningen en praktijk.
• Hands-on implementatie in een live-lab omgeving.

Aanpassingsmogelijkheden voor de cursus

• Voor een aangepaste training voor deze cursus, neem contact met ons op om afspraken te maken.

Cursor is een AI-gedreven ontwikkelomgeving die team-samenwerking verbetert, code-reviews automatisiert en naadloos in moderne CI/CD-workflows wordt geïntegreerd.

Deze instructiegeleide, live training (online of ter plekke) is gericht op technische professionals van middel niveau die Cursor willen integreren in hun teamomgevingen om samenwerking te verbeteren, reviews te optimaliseren en kwaliteit in geautomatiseerde pipelines te behouden.

Na het voltooien van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Teamomgevingen in Cursor in te stellen en te beheren voor samenwerkende ontwikkeling.
• AI-hulpmiddelen inzetten voor geautomatiseerde code-reviews, pull request-generatie en merge-validatie.
• Code governance, reviewbeleid en beveiligingskaders implementeren met de mogelijkheden van Cursor.
• Cursor integreren in CI/CD-systemen om continu aflevering en consistentie in kwaliteitsstandaarden te garanderen.

Format van het Cursus

• Instructiegeleide presentaties en teamgerichte discussies.
• Hands-on labs met echte teamsamenwerkingsscenario's.
• Live-integratieoefeningen met CI/CD- en versiebeheersystemen.

Cursusaanpassingsmogelijkheden

• Het cursus kan worden aangepast aan specifieke CI/CD-platforms, repository-tools of ondernemingsbeveiligingsvereisten.

Deze door een instructeur geleide, live training op locatie (online of ter plekke) is bedoeld voor beginnende tot gemiddeld gevorderde programmeurs en ontwikkelaars die DeepSeek Coder willen gebruiken om de coderingsefficiëntie en -productiviteit te verbeteren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De mogelijkheden en beperkingen van DeepSeek Coder begrijpen.
• Hoogwaardige codefragmenten genereren met behulp van AI-assistentie.
• DeepSeek Coder gebruiken voor het debuggen en optimaliseren van code.
• Herhalende programmeertaken automatiseren met behulp van AI-tools.

Deze instructiegeleide, live training in Utrecht (online of ter plekke) is gericht op deelnemers van middel niveau die willen leren hoe ze GitHub Copilot kunnen inzetten voor geavanceerde coderingsscenario's, productiviteit kunnen verhogen en Copilot kunnen integreren in hun ontwikkelwerkstromen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Hun gebruik van GitHub Copilot te optimaliseren voor geavanceerde coderingstaken.
• Meer efficiënt, foutloos en onderhoudbare code te schrijven met de suggesties van Copilot.
• GitHub Copilot te integreren in hun favoriete IDE's en werkstromen.
• Copilot te gebruiken voor debugging en code-refactoring.
• De beperkingen en ethische overwegingen van het gebruik van AI-geactiveerde coderingshulpmiddelen te begrijpen.

Dit door een instructeur geleide, live training in Utrecht (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde ontwikkelaars en teamleiders die de geavanceerde functies van Tabnine willen beheersen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Tabnine te implementeren in complexe softwareprojecten.
• De AI-modellen van Tabnine aan te passen en te trainen voor specifieke gebruikscases.
• Tabnine te integreren in teamwerkprocessen en ontwikkelpijplijnen.
• Codekwaliteit te verbeteren en ontwikkelcyclus tijden te versnellen met behulp van de inzichten van Tabnine.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op softwareontwikkelaars op beginnersniveau tot tussen niveau die AI-coderingassistenten in hun ontwikkelingswerkstroom willen integreren.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• De rol en mogelijkheden van AI-coderingassistenten in softwareontwikkeling begrijpen.
• Verschillende AI-coderingassistenttools gebruiken om routinematige codetaken te automatiseren.
• AI-coderingassistenten integreren in hun softwareontwikkelingslevenscyclus.
• Hun productiviteit verbeteren en zich richten op complexe en creatieve programmeertaken.
• Ethische overwegingen en verantwoordelijk gebruik van AI in softwareontwikkeling aanpakken.

Cursor is een AI-gestuurde code editor die ontworpen is om de productiviteit van ontwikkelaars te verhogen door slimme codevoltooiingen, contextuele bewerkingen en aanpasbare assistentie.

Deze instructeur-led live training (online of ter plaatse) is gericht op beginner-niveau ontwikkelaars en ingenieursteams die hun coderingsworkflow willen optimaliseren en AI-suggesties veilig willen gebruiken voor verbeterde efficiëntie.

Na het voltooien van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Cursor te installeren en te configureren voor optimale gebruik in ontwikkelprojecten.
• AI-geassisteerde codevoltooiingen, inline chat, en refactortools te begrijpen en toe te passen.
• AI-generische codesuggesties effectief en veilig te evalueren, accepteren of aanpassen.
• Best practices voor teamonboarding, samenwerking en versiebeheersintegratie te adopteren.

Format van de Cursus

• Interactieve les en discussie.
• Handson demonstraties en begeleide oefeningen.
• Realistische coderingsuitdagingen en labpraktijk met Cursor.

Cursusaanpassingsopties

• Deze cursus kan worden aangepast aan specifieke programmeertalen of frameworks die door uw team worden gebruikt.

Deze instructeur-led, live-training in Utrecht (online of ter plekke) is gericht op beginnersniveau-ontwikkelaars die willen begrijpen wat GitHub Copilot kan doen, het opzetten en effectief gebruiken om hun coderingservaring te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• Begrijpen wat GitHub Copilot is en hoe het werkt.
• GitHub Copilot instellen met een ondersteunde codeeditor.
• GitHub Copilot gebruiken om sneller te schrijven, te refactoren en bugs te vinden.
• Profiteren van Copilot om coderingstechnieken en oplossingen te verkennen.
• Best practices toepassen voor het integreren van GitHub Copilot in dagelijkse werkprocessen.

Dit instructeurgeleide, live training in Utrecht (online of ter plaatse) is gericht op Python-programmeurs en datawetenschappers met een tusseniveau die hun productiviteit willen verhogen met de hulp van Tabnine.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Tabnine te installeren en te configureren in hun Python-ontwikkelomgeving.
• De autocompleterfuncties van Tabnine te gebruiken om Python-code efficiënter te schrijven.
• Het gedrag van Tabnine aan te passen om het aan hun coderingstijl en projectbehoeften aan te passen.
• Inzicht te krijgen in hoe het AI-model van Tabnine specifiek met Python-code werkt.

Deze door een instructeur geleide live-training in Utrecht (online of op locatie) is gericht op beginnende deelnemers die AI coding-assistenten willen begrijpen, hun capaciteiten, hoe ze het ontwikkelingsproces kunnen verbeteren en de ethische overwegingen die ermee samenhangen.

Na afloop van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Het doel en de capaciteiten van AI coding-assistenten te begrijpen.
• Verschillende AI coding-assistenttools en hun kenmerken te identificeren.
• AI coding-assistenten te gebruiken voor basisprogrammeeropdrachten.
• Basisethische overwegingen en verantwoordelijk gebruik van AI in de ontwikkeling te behandelen.

Deze instructiegeleide live-training (online of on-site) is gericht op middelbare softwareontwikkelaars die willen verhogen productiviteit en codekwaliteit met behulp van AI-geassisteerde codering met Cursor.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Cursor te installeren en configureren voor AI-geassisteerde softwareontwikkeling.
• Cursor te integreren met Git-repositories en ontwikkelwerkstromen.
• Natuurlijke taal te gebruiken voor codegeneratie, -debugging en -optimalisatie.
• AI-capaciteiten in te zetten voor refactoring, documentatie en testing.

Deze door een instructeur geleide live training (online of ter plekke) is gericht op beginnende tot gemiddelde ontwikkelaars die willen leren hoe ze de mogelijkheden van GitHub Copilot effectief kunnen benutten binnen moderne ontwikkelingswerkstromen.

Dit instructeurgeleide, live-training in Utrecht (online of ter plekke) is gericht op beginner-niveau ontwikkelaars die hun coderingsefficiëntie willen verhogen met de hulp van Tabnine.

Aan het einde van dit training, zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Tabnine te installeren en in te stellen in hun favoriete IDE.
• De autocomplete-functies van Tabnine te gebruiken om codering te versnellen.
• De instellingen van Tabnine aan te passen voor optimale ondersteuning.
• Inzicht te krijgen in hoe de AI van Tabnine leert van hun code om betere suggesties te geven.