GitHub Copilot (GH-300T00)

DauerinfoDer für eine Lernmaßnahme erforderliche Zeitaufwand (z. B. ein Monat bei einem Lernaufwand von 32 Stunden)
StudienbelastunginfoDer von einem Teilnehmenden erwartete Gesamtaufwand, der sich aus Unterrichtsstunden und Stunden für das Selbststudium für die gesamte Lernmaßnahme zusammensetzt.

GitHub Copilot (GH-300T00)

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH
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Beschreibung

Kursinhalt

GitHub Copilot Grundlagen Teil 1 von 2

  • Verantwortungsvolle KI mit GitHub Copilot
  • Einführung in GitHub Copilot
  • Einführung in das Prompt Engineering mit GitHub Copilot
  • Einführung in Copilot Spaces
  • Erweiterte GitHub Copilot-Features
  • GitHub Copilot umgebungsübergreifend: IDE, Chat, GitHub.com, Befehlszeilentechniken und die GitHub Copilot App
  • Verwaltungs- und Anpassungsaspekte mit GitHub Copilot
  • Anwendungsfälle für Entwickler für KI mit GitHub Copilot
  • Entwickeln von Komponententests mithilfe von GitHub Copilot Tools

GitHub Copilot Grundlagen Teil 2 von 2

  • Erstellen von Anwendungen mit dem GitHub Copilot-Agentmodus
  • Beschleunigen der Entwicklung mit GitHub Copilot Cloud Agent
  • Einführ…

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Kursinhalt

GitHub Copilot Grundlagen Teil 1 von 2

  • Verantwortungsvolle KI mit GitHub Copilot
  • Einführung in GitHub Copilot
  • Einführung in das Prompt Engineering mit GitHub Copilot
  • Einführung in Copilot Spaces
  • Erweiterte GitHub Copilot-Features
  • GitHub Copilot umgebungsübergreifend: IDE, Chat, GitHub.com, Befehlszeilentechniken und die GitHub Copilot App
  • Verwaltungs- und Anpassungsaspekte mit GitHub Copilot
  • Anwendungsfälle für Entwickler für KI mit GitHub Copilot
  • Entwickeln von Komponententests mithilfe von GitHub Copilot Tools

GitHub Copilot Grundlagen Teil 2 von 2

  • Erstellen von Anwendungen mit dem GitHub Copilot-Agentmodus
  • Beschleunigen der Entwicklung mit GitHub Copilot Cloud Agent
  • Einführung in MCP Server
  • Verbesserung von Code-Reviews und Pull Requests mit GitHub Copilot
  • Verwenden von GitHub Copilot mit JavaScript
  • Verwenden von GitHub Copilot mit Python

Zielgruppe

  • KI-Entwickler und Ingenieure: Experten, die an der Erstellung und Bereitstellung von KI-Systemen beteiligt sind, die die ethischen Auswirkungen und Governance-Frameworks verstehen müssen.
  • Datenwissenschaftler und Analysten: Individuen, die mit Daten- und KI-Modellen arbeiten und sich in ihrer Arbeit auf Transparenz, Fairness und Rechenschaftspflicht konzentrieren.
  • Führungskräfte und Manager: Entscheidungsträger, die KI-Projekte überwachen und verantwortungsvolle KI-Praktiken in ihren Organisationen implementieren müssen.
  • Entscheidungsträger und Regulierungsbehörden: Diejenigen, die für die Erstellung von Richtlinien und Vorschriften rund um die KI-Nutzung verantwortlich sind, sicherstellen, dass KI-Systeme ethisch und sicher entwickelt und verwendet werden.
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