AI Coding Assistants Trainingen in Utrecht

GitHub Copilot is een AI-aangedreven code-completiehulpmiddel dat helpt bij het versnellen van ontwikkeling terwijl de kwaliteit en productiviteit worden verbeterd. Gecombineerd met AI-toepassingen in projecten, infrastructuur en software, kunnen managers AI inzetten om de bronnenbeheer te optimaliseren, werkstromen te stroomlijnen en besluitvorming te verbeteren.

Deze door een instructeur geleide, live-training (online of op locatie) is gericht op gevorderde managers die hun kennis van GitHub Copilot willen verdiepen en tegelijkertijd praktische AI-toepassingen in bedrijfsomgevingen willen onderzoeken, met voorbeelden die relevant zijn voor grootschalige projecten en industrieën zoals olie en gas.

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

• Geavanceerde Copilot-functionaliteiten toe te passen in grootschalige bedrijfsprojecten.
• Copilot te integreren in multidisciplinaire werkstromen voor maximale efficiëntie.
• AI-hulpmiddelen in te zetten om projectbeheer, infrastructuur en software-aankoop te optimaliseren.
• AI-gebaseerde strategieën te implementeren om planning, schatting en tijdoptimalisatie te verbeteren.
• Praktische AI-toepassingen te herkennen in industrie-specifieke scenario's zoals olie en gas.

Formaat van de cursus

• Interactieve lezing en discussie.
• Praktische oefeningen en casusstudies.
• Live-labdemonstraties van AI-hulpmiddelen en Copilot-workflows.

Opties voor cursusaanpassing

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

GitHub Copilot is een AI-gedreven codetool die helpt bij het automatiseren van ontwikkelingstaken, waaronder DevOps-bewerkingen zoals het schrijven van YAML-configuraties, GitHub Actions en deploy-scripts.

Deze door een instructeur begeleide training (online of ter plaatse) is gericht op beginnende tot geavanceerde professionals die GitHub Copilot willen gebruiken om DevOps-taken te vereenvoudigen, automatisering te verbeteren en productiviteit te verhogen.

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

• GitHub Copilot gebruiken voor shell scripting, configuratie en CI/CD-pipelines.
• AI-code-completie in YAML-bestanden en GitHub Actions benutten.
• Testen, deployen en automatiseringsworkflows versnellen.
• Copilot verantwoord gebruiken met inzicht in de beperkingen van AI en best practices.

Formaat van het cursus

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

Cursusaanpassingsopties

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

Dit instructeurgeleide, live-training in Utrecht (online of on-site) is gericht op tussen- tot geavanceerde deelnemers die teamwerkprocessen willen optimaliseren, samenwerking in codering willen verbeteren en het gebruik van Copilot efficiënt willen beheren in omgevingen met meerdere ontwikkelaars.

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

• GitHub Copilot voor teamomgevingen in te stellen.
• Copilot gebruiken om samenwerking in codering te verbeteren.
• Teamwerkprocessen optimaliseren met behulp van Copilots functionaliteiten.
• De integratie van Copilot beheren in projecten met meerdere ontwikkelaars.
• Een consistente codekwaliteit en -standaarden onder teams handhaven.
• Gevorderde Copilot-functies benutten voor teamspecifieke behoeften.
• Copilot combineren met andere samenwerkingshulpmiddelen voor efficiëntie.

Dit instructeurgeleide, live training in Utrecht (online of ter plaatse) is gericht op QA-ingenieurs, ontwikkelaars en teamleiders van middel niveau die GitHub Copilot willen gebruiken voor efficiënter debuggen, het verbeteren van codekwaliteit en gestroomlijnde codereviews.

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

• GitHub Copilot in te stellen voor debug- en codereviewdoeleinden.
• Copilot gebruiken om bugs efficiënt te identificeren en op te lossen.
• Codekwaliteit verbeteren met AI-gestuurde suggesties.
• Codereviewprocessen gestroomlijnd maken met de mogelijkheden van Copilot.
• Effectief samenwerken met Copilot in teamomgevingen.

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

Tegen 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.
• Het UI/UX-designproces verbeteren met AI-gegenereerde codesuggesties.
• Front-end workflows versterken met praktische Copilot-integratiestrategieën.
• Voor front-end code oplossen en debuggen met de 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 ontwikkelaarproductiviteit en code review dat pull request workflows optimaliseert, teamcollaboratie verbetert en is geïntegreerd met tools zoals GitHub en AI-gebaseerde code review assistenten.

Deze instructeur-geloodste, live training (online of ter plaatse) is gericht op middelbare software engineering teams die hun ontwikkelworkflows willen verbeteren, de efficiëntie van reviews willen verhogen en Graphite effectief willen implementeren binnen enterprise DevOps pipelines.

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

• Graphite te deployen en te configureren voor enterprise-ontwikkelomgevingen.
• Pull request management te automatiseren en de doorlooptijd van code reviews te verbeteren.
• Graphite te integreren met GitHub, CI/CD-systemen en AI-assistenten zoals OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen, en Mistral Small.
• Ontwikkelaarproductiviteit te meten met behulp van Graphite-analyse en dashboards.

Formaat van de cursus

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

Cursus aanpassingsmogelijkheden

• Om een aangepaste training voor deze cursus te aanvragen, neem dan contact met ons op om de details te bespreken.

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.

Dit door de instructeur geleide, live training in Utrecht (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde deelnemers die GitHub Copilot willen aanpassen voor teamprojecten, gebruik maken van zijn geavanceerde functionaliteiten en deze soepel integreren in CI/CD-pipelines om samenwerking en productiviteit te verbeteren.

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

• GitHub Copilot aanpassen aan specifieke projectbehoeften en teamwerkprocessen.
• Geavanceerde functionaliteiten van Copilot gebruiken voor complexe codetaakjes.
• GitHub Copilot integreren in CI/CD-pipelines en samenwerkingsomgevingen.
• Teamwerking optimaliseren met AI-gedreven tools.
• Copilot-instellingen en -machtigingen effectief beheren en oplossen.

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.

Dit instructeurgeleide, live-training in Utrecht (online of ter plaatse) is gericht op deelnemers met een geavanceerde kennis die GitHub Copilot willen benutten om geavanceerde programmeringsopdrachten te hanteren, produktiviteit te verbeteren en Copilot in hun ontwikkelwerkstromen te integreren.

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

• Hun gebruik van GitHub Copilot voor geavanceerde programmeringstaken optimaliseren.
• Meer efficiënte, foutloze en onderhoudbare code schrijven met suggesties van Copilot.
• GitHub Copilot in hun favoriete IDE's en werkstromen integreren.
• Copilot gebruiken voor debugging en codeherstructurering.
• De beperkingen en ethische overwegingen van het gebruik van AI-gegenereerde programmeringstools 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.

Dit instructeurgeleide, live-training in Utrecht (online of op locatie) is gericht op beginnersniveau ontwikkelaars die willen begrijpen wat GitHub Copilot kan, het installeren en effectief gebruiken om hun codering ervaring te verbeteren.

Na afloop van dit training kunnen de deelnemers:

• Begrijpen wat GitHub Copilot is en hoe het werkt.
• GitHub Copilot installeren met een ondersteunde code editor.
• GitHub Copilot gebruiken om sneller te coderen, refactoren en debuggeren.
• Copilot inzetten om coderingstechnieken en oplossingen te verkennen.
• Beste praktijken 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.