從構想到生產：使用 Claude Code培訓

GitHub Copilot 是一款基於人工智慧的程式碼自動完成工具，能加速開發流程並提升品質與生產力。結合人工智慧在專案、基礎設施和軟體中的應用，管理者可利用 AI 優化資源配置、簡化工作流程並增強決策能力。

本課程由講師現場指導（線上或線下），主要針對進階層級的管理者，旨在深化對 GitHub Copilot 的認識，同時探索企業環境中人工智慧的實際應用，舉例說明大型專案及石油和天然氣等產業的案例。

完成培訓後，學員將能夠：

• 在大型企業專案中應用進階 Copilot 功能。
• 將 Copilot 整合至跨領域工作流程，以達成最高效率。
• 利用 AI 工具優化專案管理、基礎設施和軟體採購。
• 實施基於 AI 的策略，改進規劃、估算和時間優化。
• 識別石油和天然氣等行業特定場景中人工智慧的實際應用。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 實作練習與案例研究。
• AI 工具和 Copilot 工作流的實驗室演示。

客製化選項

• 如需針對此課程提出客製化培訓請求，請聯繫我們安排。

Cursor 是一款進階的 AI 驅動的開發環境，允許工程師擴展、微調並客製化其編碼智慧，以應對專用情境與企業工作流程。

本課程由講師現場引導（線上或線下），旨在幫助中高級開發者與 AI 工程師設計量身打造的提示系統、微調模型行為，並建構內部開發自動化所需的自訂擴展功能。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 設計與測試高階提示模板，實現精確的 AI 行為控制。
• 將 Cursor 連結至內部 API 與知識庫，以產生具情境感知的程式碼。
• 為特定任務開發微調或領域適應型的 AI 模型。
• 建構並部署自訂工具或適配器，安全地擴展 Cursor 的功能。

課程形式

• 技術講授與引導式示範。
• 實作開發與提示優化實驗室練習。
• 結合真實企業系統的實際專案整合。

課程客製化選項

• 本課程可進行客製化調整，以符合特定的內部架構、AI 框架或資安合規要求。

這門在 台灣（線上或線下）舉行的導師帶路即時培訓，旨在為具備進階水平的學員提供客製化 GitHub Copilot 以適應團隊專案、利用其進階功能，並將其無縫整合至 CI/CD 管線中，以提升協作效率和生產力。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 針對特定專案需求和團隊工作流程客製化 GitHub Copilot。
• 利用 Copilot 的進階功能處理複雜的程式碼編寫任務。
• 將 GitHub Copilot 整合至 CI/CD 管線及協作環境中。
• 運用 AI 增強型工具優化團隊協作。
• 有效管理並排除 Copilot 設定與權限方面的問題。

本 台灣 的現場指導培訓（線上或線下）旨在幫助開發人員利用 GitHub Copilot Agent Mode 自主建構功能、執行測試，並管理大型編程任務。

完成本培訓後，學員將能夠啟用代理模式，在代理循環內進行規劃與迭代，執行終端指令，以及實施企業治理。

GitHub Copilot 是一款基於 AI 的編程輔助工具，協助自動化開發任務，包括撰寫 YAML 配置、GitHub Actions 和部署腳本等 DevOps 操作。

此培訓課程由講師引導，提供線上或線下授课形式。目標受眾為初級至中級專業人士，希望透過使用 GitHub Copilot 來簡化 DevOps 任務，提升自動化水平並增強生產力。

完成本課程後，參與者將能夠：

• 利用 GitHub Copilot 輔助 Shell 腳本編寫、配置管理及 CI/CD 流程建置。
• 在 YAML 文件和 GitHub Actions 中運用 AI 代碼自動補全功能。
• 加速測試、部署及自動化工作流程。
• 理解 AI 的局限性與最佳實踐，負責任地應用 Copilot。

課程格式

• 互動式講授與討論。
• 大量的練習與實作環節。
• 在即時實驗環境中進行動手實作。

課程客製化選項

• 如需此課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。

這門課程採用講師在場授課方式，提供線上或線下培訓。目標受眾為希望利用 Cursor 進行 AI 輔助編碼以提升生產力和程式碼質量的中階軟體開發人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 安裝並配置 Cursor，以進行 AI 輔助軟體開發。
• 將 Cursor 整合至 Git 倉庫與開發工作流程中。
• 使用自然語言生成、除錯及最佳化程式碼。
• 利用 AI 能力進行重構、文件編寫和測試。

Cursor 是一款人工智慧驅動的開發環境，透過智能程式碼產生、情境感知建議以及簡化的文件管理，提升資料和機器學習工作流程中的生產力與可靠性。

這門由導師指導的現場培訓課程（線上或線下），旨在協助初級至中級的資料及機器學習專業人士將 Cursor 整合至日常工作流程，以加速原型設計、建立可擴展的管線開發並改善模型運維。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 使用 Cursor 加速筆記本開發與程式碼探索。
• 產生、重構並記錄 ETL 和特徵工程管線。
• 利用 AI 輔助的程式碼進行模型訓練、微調與評估。
• 增強機器學習工作流程中的可重複性、協作能力與運維一致性。

課程格式

• 互動式講授與示範。
• 實際操作練習，於即時編碼環境中進行實作。
• 結合 Cursor 與 ML 管線及模型運維工具的案例研究。

課程客製化選項

• 此培訓可針對特定框架（如 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn）或組織的 MLOps 平台進行調整。

Cursor 是一款由 AI 驅動的程式碼編輯器，旨在透過智能的程式碼自動完成、情境化編輯和適應性協助來增強開發人員的生产力。

本課程由講師帶領進行（提供線上或線下形式），適合初級開發人員和工程團隊，幫助他們簡化編碼工作流並安全地利用 AI 建議以提升效率。

完成培訓後，參與者將能夠：

• 安裝並配置 Cursor 以最佳化開發專案的使用。
• 理解並應用 AI 輔助程式碼自動完成、編輯器內的對話工具以及重構功能。
• 有效且安全地評估、接受或修改由 AI 生成的程式碼建議。
• 採用團隊入職、協作及版本控制整合的最佳實踐方法。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 實作演示與引導練習。
• 使用 Cursor 進行實際編碼挑戰及實驗室練習。

課程客製化選項

• 本課程可根據您團隊使用的特定程式語言或框架進行調整。

Cursor 是一個 AI 驅動開發環境，能提升團隊協作效率、自動化程式碼審查，並無縫融入現代 CI/CD 工作流程。

本課程由講師主導提供線上或線下培訓（Live），主要面向希望將 Cursor 整合至團隊環境中，以改善協作、簡化審查並在自動化管線中維持品質的中階技術專業人員。

完成本課程後，學員將能夠：

• 設定並管理 Cursor 中的團隊環境，以進行協作開發。
• 利用 AI 工具執行自動化程式碼審查、建立拉取請求（Pull Requests）及合併驗證。
• 實作程式碼治理、審查政策及安全防護機制，運用 Cursor 的功能。
• 將 Cursor 與 CI/CD 系統整合，確保持續交付與一致的品質標準。

課程格式

• 講師主導的講授與團隊討論。
• 基於真實世界團隊協作情境的手實操演練習。
• 與 CI/CD 和版本控制工具的即時整合練習。

課程客製化選項

• 課程可調整以適應特定的 CI/CD 平台、儲存庫工具或企業安全需求。

這門由講師帶領的 台灣（線上或線下）現場培訓，旨在讓初級至中階開發人員學習如何在現代開發工作流程中有效利用 GitHub Copilot 的功能。

本課程由講師親自指導的台灣（線上或線下）培訓活動組成，旨在幫助具有初階至進階技術能力的參與者優化團隊工作流程、提升協作程式設計實務，以及在多開發者環境中有效管理 Copilot 的使用方式。

完成本培訓課程後，參與者將能夠：

• 為團隊環境設定 GitHub Copilot。
• 運用 Copilot 強化協作程式設計實務。
• 利用 Copilot 的功能優化團隊工作流程。
• 管理多開發者專案中 Copilot 的整合應用。
• 在各團隊間維持一致的程式碼品質與標準。
• 針對團隊特定需求，運用進階 Copilot 功能。
• 將 Copilot 與其他協作工具結合以提升效率。

本課程為由講師帶領的實作訓練，地點在[loc]（線上或線下），對象是希望藉助Tabnine提升編碼效率的初級開發者。

完成此培訓後，參與者將能夠：

• 在其首選的IDE中安裝和設定Tabnine。
• 利用Tabnine的智慧型自動完成功能，加快程式設計速度。
• 自訂Tabnine的設定，以獲得最佳協助。
• 理解Tabnine的人工智慧如何從您的程式碼中學習，從而提供更精準的建議。

本課程由專業講師在 台灣 (線上或線下) 進行培訓,目標對象為希望精通 Tabnine 進階功能的進階開發人員及團隊主管。

參與完此培訓後,學員將能夠:

• 在複雜的軟體專案中導入 Tabnine。
• 針對特定使用情境,客製化並訓練 Tabnine 的人工智慧模型。
• 將 Tabnine 整合至團隊工作流程與開發管線中。
• 利用 Tabnine 的洞察分析提升程式碼品質,並加速開發週期。

這門在台灣（線上或線下）舉行的導師主導實作培訓，針對從初級到高級的各類開發人員，旨在幫助他們利用Tabnine結合AI實現高效代碼生成。

完成本課程後，學員能夠：

• 了解基於AI的代碼生成基礎知識。
• 在其開發環境中安裝和配置Tabnine。
• 使用Tabnine提高代碼補全效率並進行錯誤修正。
• 通過Tabnine創建並訓練自定義AI模型，以處理特定任務。

本課程採現場講解、即時培訓方式進行（台灣 線上或線下），旨在協助中階 Python 開發人員和資料科學家提升工作效能。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 在其 Python 開發環境中安裝並設定 Tabnine。
• 利用 Tabnine 的自動補全功能，更高效地編寫 Python 程式碼。
• 自訂 Tabnine 的行為模式，以符合個人編碼風格及專案需求。
• 深入了解 Tabnine 的 AI 模型如何專門處理 Python 程式碼。