Cursusaanbod
Inleiding tot Vibe Coding
- Definitie en geschiedenis van Vibe Coding
- De filosofie achter samenwerking tussen mensen en AI via prompts
- Waarin verschilt AI-codering van traditionele ontwikkelmethoden?
Taalmodellen in de context van coderen
- Overzicht van relevante taalmodellen voor ontwikkelaars: GPT-4, DeepSeek, Qwen en Mistral
- Vergelijking tussen open-source- en commercieel beschikbare AI-codertools
- Het lokaal installeren van taalmodellen of het gebruik via API’s
Promptengineering voor ontwikkelaars
- Hoe maak je effectieve prompts om code te genereren of te herstructureren?
- Beheer van context en het handhaven van gespreksgeheugen bij AI-interacties
- Het ontwerpen van herbruikbare prompt-sjablonen voor coderingstaken
Praktische Vibe Coding-omgevingen
- Het gebruik van Replit voor samenwerking bij AI-gestuurde codering
- Integratie van GitHub Copilot en Qwen Coder binnen ontwikkelomgevingen
- Het aanpassen van werkprocessen voor optimale teamwerking
Codekwaliteit en validatie binnen AI-gestuurde processen
- Hoe controleer je code gegenereerd door taalmodellen?
- Het waarborgen van consistentie, onderhoudbaarheid en veiligheid van de code
- Het opnemen van validatietools binnen het ontwikkelproces
Integratie en beleidsregels in een bedrijfsomgeving
- Hoe schaal je Vibe Coding uit binnen verschillende teams?
- Aandachtspunten rond AI-bestuur, ethiek en naleving bij codegeneratie
- Het opstellen van beleid voor organisaties die met AI-gestuurde ontwikkeling werken
Geavanceerde onderwerpen: verder bouwen op Vibe Coding
- Het combineren van meerdere taalmodellen voor hybride AI-werkstromen
- Integratie van Vibe Coding met geautomatiseerde CI/CD-processen
- Toekomstontwikkelingen: multi-agent-ontwikkelingsecosystemen en AI-netwerken
Teamproject en samenwerking in de praktijk
- Het ontwerpen van een reëel AI-gestuurd ontwikkelingsproject
- Samenwerken tussen menselijke ontwikkelaars en AI-systemen
- Resultaten presenteren en de productiviteitsverbetering meten
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Kennis van gangbare softwareontwikkelingsprocessen
- Ervaring met Python, JavaScript of een andere moderne programmeertaal
- Vertrouwdheid met versiebeheersystemen zoals Git
Doelgroep
- Softwareontwikkelaars die zich verdiepen in AI-ondersteunde ontwikkeling
- Technische leiders verantwoordelijk voor de adoptie van AI binnen ontwikkelingsprocessen
- Bedrijfsontwikkelingsteams die LLM’s willen integreren in hun productieomgevingen
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 4800 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
Reviews (1)
Ik heb kennis gemaakt met de Streamlit-bibliotheek voor Python en ik zal zeker proberen deze te gebruiken om de toepassingen van mijn team, die zijn gemaakt met R Shiny, te verbeteren.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Cursus - GitHub Copilot for Developers
Automatisch vertaald