Pelatihan AI for Software Development di Indonesia

GitHub Copilot adalah alat pembuatan kode yang dipandu oleh kecerdasan buatan yang membantu mempercepat pengembangan sambil meningkatkan kualitas dan produktivitas. Bersama dengan aplikasi Kecerdasan Buatan dalam proyek, infrastruktur, dan perangkat lunak, manajer dapat memanfaatkan AI untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya, menyederhanakan alur kerja, dan meningkatkan pengambilan keputusan.

Pelatihan langsung (online atau tatap muka) ini ditujukan kepada manajer tingkat lanjut yang ingin memperdalam pengetahuan mereka tentang GitHub Copilot serta menjelajahi aplikasi AI praktis dalam lingkungan perusahaan, dengan contoh yang relevan dengan proyek skala besar dan industri seperti minyak dan gas.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan fungsi Copilot tingkat lanjut dalam proyek perusahaan skala besar.
• Mengintegrasikan Copilot ke dalam alur kerja multidisiplin untuk efisiensi maksimal.
• Memanfaatkan alat AI untuk mengoptimalkan manajemen proyek, infrastruktur, dan akuisisi perangkat lunak.
• Menerapkan strategi berbasis AI untuk meningkatkan perencanaan, estimasi, dan optimasi waktu.
• Mengidentifikasi aplikasi AI praktis dalam skenario tertentu seperti industri minyak dan gas.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Latihan praktis dan studi kasus.
• Demonstrasi langsung laboratorium dari alat AI dan alur kerja Copilot.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Artificial Intelligence (AI) adalah sekumpulan teknologi yang mensimulasikan kecerdasan manusia dalam mesin dan aplikasi, memungkinkan perangkat lunak yang lebih pintar dan adaptif.

Pelatihan ini (daring atau tatap muka) dipimpin oleh instruktur dan ditujukan untuk pengembang level menengah yang ingin membangun aplikasi berbasis AI menggunakan alat dan platform dunia nyata.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami konsep dasar AI dan machine learning.
• Mengembangkan fitur AI menggunakan Python dan perpustakaan populer.
• Menerapkan teknik AI pada proyek pengembangan perangkat lunak nyata.
• Menilai model dan mendeploy layanan cerdas.

Format Kursus

• Sesi kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi praktik langsung dalam lingkungan lab nyata.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menentukan penjadwalan.

GitHub Copilot adalah asisten coding berdaya AI yang membantu mengotomatiskan tugas-tugas pengembangan, termasuk operasi DevOps seperti penulisan konfigurasi YAML, GitHub Actions, dan skrip deployment.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional tingkat pemula hingga menengah yang ingin menggunakan GitHub Copilot untuk mengoptimalkan tugas-tugas DevOps, meningkatkan otomasi, dan meningkatkan produktivitas.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan GitHub Copilot untuk membantu penulisan shell script, konfigurasi, dan pipa CI/CD.
• Memanfaatkan komplet kode AI dalam file YAML dan GitHub Actions.
• Mempercepat pengujian, deployment, dan alur kerja otomasi.
• Menggunakan Copilot secara bertanggung jawab dengan pemahaman tentang keterbatasan AI dan praktik terbaik.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung dalam lingkungan live-lab.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Huawei Ascend adalah keluarga pemroses AI yang dirancang untuk inferensi dan pelatihan berkinerja tinggi.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini (daring atau di tempat) ditujukan bagi insinyur AI tingkat menengah dan ilmuwan data yang ingin mengembangkan dan memperbaiki model jaringan saraf menggunakan platform Ascend dari Huawei dan kotak alat CANN.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan dan mengonfigurasi lingkungan pengembangan CANN.
• Mengembangkan aplikasi AI menggunakan MindSpore dan aliran kerja CloudMatrix.
• Memperbaiki kinerja di Ascend NPU menggunakan operator custom dan tiling.
• Mendeploy model ke lingkungan edge atau cloud.

Format Kursus

• Sesi presentasi interaktif dan diskusi.
• Penggunaan langsung Huawei Ascend dan kotak alat CANN dalam aplikasi contoh.
• Latihan terarah yang difokuskan pada pembangunan, pelatihan, dan deploy model.

Pilihan Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan kustom berdasarkan infrastruktur atau dataset Anda, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan interaktif ini di Indonesia (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional perangkat lunak tingkat menengah yang ingin memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan efisiensi dan inovasi dalam pengembangan perangkat lunak.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran AI dan pembelajaran mesin dalam otomatisasi tugas pengembangan perangkat lunak.
• Mengimplementasikan alat AI untuk menghasilkan kode, tes, dan dokumentasi.
• Menerapkan teknik AI untuk optimisasi kode, jaminan kualitas, dan debug.
• Menyelaraskan AI ke dalam DevOps dan pipa CI/CD untuk strategi penyebaran yang lebih baik.
• Mengatasi pertimbangan etika dan tantangan dalam pengembangan perangkat lunak berbasis AI.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur dan diselenggarakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk peserta tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin mengoptimalkan alur kerja tim, meningkatkan praktik kolaborasi coding, dan mengelola penggunaan Copilot secara efektif dalam lingkungan multi-pengembang.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur GitHub Copilot untuk lingkungan tim.
• Memanfaatkan Copilot untuk meningkatkan praktik kolaborasi coding.
• Mengoptimalkan alur kerja tim menggunakan fitur-fitur Copilot.
• Mengelola integrasi Copilot dalam proyek multi-pengembang.
• Maintaining kualitas dan standar kode yang konsisten di seluruh tim.
• Memanfaatkan fitur-fitur canggih Copilot untuk kebutuhan spesifik tim.
• Menggabungkan Copilot dengan alat kolaborasi lainnya untuk efisiensi.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk insinyur QA, pengembang, dan pemimpin tim dengan tingkat menengah yang ingin memanfaatkan GitHub Copilot untuk debugging lebih efisien, peningkatan kualitas kode, dan proses review kode yang lebih lancar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menyiapkan GitHub Copilot untuk tujuan debugging dan review kode.
• Menggunakan Copilot untuk mengidentifikasi dan menyelesaikan bug dengan efisien.
• Meningkatkan kualitas kode dengan saran yang didukung AI.
• Melancarkan proses review kode dengan kemampuan Copilot.
• Berkolaborasi secara efektif menggunakan Copilot dalam lingkungan tim.

Opsi Kustomisasi Kursus

Format Kursus

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

Prompt Engineering untuk Pengembangan Perangkat Lunak adalah kursus praktis yang dirancang untuk mengajarkan pengembang cara membuat prompt efektif yang memaksimalkan kegunaan, presisi, dan keselamatan dari output yang dihasilkan oleh AI dalam konteks tugas-tugas insinyur perangkat lunak.

Pelatihan langsung ini (daring atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan teknik engineering prompt ke dalam penggunaan asisten penulisan kode AI, analisis kode, dan alat otomasi cerdas.

• Membuat prompt presisi untuk tugas generasi kode, ulasan, dan optimisasi.
• Menggunakan chaining dan penyempurnaan prompt untuk meningkatkan respons AI dalam alur kerja iteratif.
• Membuat output berstruktur seperti kasus pengujian, SQL query, dan dokumentasi dari input minimal.
• Mengurangi halusinasi dan meningkatkan kendali atas perilaku LLM di lingkungan teknis.

• Diskusi interaktif dan kuliah.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium live.

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang front-end tingkat menengah yang ingin menggunakan GitHub Copilot untuk mengotomatisasi tugas pemrograman berulang, memperbaiki desain UI/UX, dan menyederhanakan alur kerja front-end.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur GitHub Copilot untuk proyek pengembangan front-end.
• Memanfaatkan Copilot untuk menghasilkan kode HTML, CSS, dan JavaScript secara efisien.
• Memperbaiki proses desain UI/UX menggunakan saran kode yang dihasilkan AI.
• Meningkatkan alur kerja front-end dengan strategi integrasi Copilot yang praktis.
• Menyelesaikan dan memperbaiki kode front-end menggunakan bantuan Copilot.

Responsible AI in Software Development adalah kursus dasar yang membahas pertimbangan etika, hukum, dan pengelolaan ketika menggunakan alat AI dalam proses pengembangan perangkat lunak. Kursus ini menekankan transparansi, keadilan, masalah hak cipta, dan penyebaran aman dari kode yang dihasilkan oleh AI.

Pelatihan interaktif ini (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional teknis dan non-teknis tingkat pemula yang ingin memastikan penggunaan AI secara etis, kompatibel, dan waspada terhadap risiko dalam proyek perangkat lunak mereka.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengidentifikasi dan memitigasi risiko etika dan hukum yang terkait dengan pengembangan berbantuan AI.
• Memahami bias dalam kode yang dihasilkan oleh AI dan cara mengevaluasi keadilan.
• Mengelola lisensi perangkat lunak dan atribusi terkait konten yang dihasilkan oleh AI.
• Menetapkan kerangka kerja pengelolaan, kebijakan, dan keterpatuhan untuk penggunaan AI dalam tim pengembangan.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan laboratorium langsung.

Pilihan Kustomisasi Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

AI for Software Requirements and User Story Generation adalah kursus praktis yang fokus pada penggunaan AI generatif untuk mengubah masukan pemangku kepentingan menjadi persyaratan terstruktur, epic, cerita pengguna, dan kriteria penerimaan yang sesuai dengan alur kerja pengembangan Agile.

Pelatihan interaktif langsung ini (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional produk dan proyek tingkat pemula yang ingin menggunakan alat seperti ChatGPT atau Claude untuk meningkatkan kelarutan, kecepatan, dan pelacakan dalam pengumpulan dan penyempurnaan persyaratan.

Setelah mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan prompt AI untuk mengumpulkan dan menyempurnakan persyaratan bisnis.
• Mengubah permintaan fitur menjadi cerita pengguna yang terstruktur dengan baik dan epic.
• Membuat kriteria penerimaan, kasus tepi, dan definisi "selesai" dengan bantuan AI.
• Berkolaborasi dengan tim pengembangan menggunakan dokumentasi yang diatur oleh AI.

Format Kursus

• Sesi kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium live.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk membuat jadwal.

Cursor adalah lingkungan pengembangan berdaya AI yang meningkatkan produktivitas dan keandalan dalam alur kerja data dan pembelajaran mesin melalui generasi kode cerdas, saran kontekstual, dan dokumentasi yang terstruktur.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional data dan ML tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan Cursor ke dalam alur kerja harian mereka untuk prototipe lebih cepat, pengembangan pipa skala besar, dan operasi model yang lebih baik.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan Cursor untuk mempercepat pengembangan notebook dan eksplorasi kode.
• Membangkitkan, refactor, dan mendokumentasikan pipa ETL dan feature engineering.
• Memanfaatkan bantuan kode AI untuk pelatihan model, tuning, dan evaluasi.
• Meningkatkan reproduktibilitas, kolaborasi, dan konsistensi operasional dalam alur kerja ML.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan demonstrasi.
• Latihan praktis, hands-on di lingkungan coding langsung.
• Studi kasus yang mengintegrasikan Cursor dengan pipa ML dan alat model ops.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Pelatihan ini dapat disesuaikan untuk kerangka kerja tertentu seperti TensorFlow, PyTorch, atau scikit-learn, atau platform MLOps organisasi.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang Python tingkat pemula hingga menengah yang ingin memanfaatkan GitHub Copilot untuk tugas-tugas spesifik Python, debugging, dan implementasi alur kerja pembelajaran mesin.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengatur dan mengkonfigurasi GitHub Copilot untuk pengembangan Python.
• Memaksimalkan Copilot untuk menulis kode Python yang efisien.
• Mendebug aplikasi Python menggunakan saran yang dihasilkan AI.
• Mengotomatisasi tugas-tugas pemrograman yang berulang dan meningkatkan efisiensi alur kerja.
• Memanfaatkan Copilot untuk mengimplementasikan proyek pembelajaran mesin dalam Python.

Graphite adalah platform produktivitas pengembang dan peninjauan kode yang mengoptimalkan alur kerja pull request, meningkatkan kolaborasi tim, dan terintegrasi dengan alat seperti GitHub dan asisten peninjauan kode berbasis AI.

Pelatihan ini dipandu oleh instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk tim pengembangan perangkat lunak level menengah yang ingin memperhalus alur kerja pengembangan, meningkatkan efisiensi peninjauan kode, dan mengimplementasikan Graphite secara efektif dalam pipa DevOps enterprise.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengimplementasikan dan mengonfigurasi Graphite untuk lingkungan pengembangan berskala enterprise.
• Mengotomatisasi manajemen pull request dan meningkatkan throughput peninjauan kode.
• Mengintegrasikan Graphite dengan GitHub, sistem CI/CD, dan asisten AI seperti OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen, dan Mistral Small.
• Mengukur produktivitas pengembang menggunakan analitik dan dasbor Graphite.

Format Pelatihan

• Diskusi interaktif dan ceramah.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi tangan pertama dalam lingkungan live-lab.

Opsi Penyesuaian Pelatihan

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menyusunnya.

Cursor adalah lingkungan pengembangan berbasis AI yang canggih yang memungkinkan insinyur untuk memperluas, menyesuaikan, dan menyesuaikan kecerdasan pemrogramannya untuk kasus penggunaan khusus dan alur kerja perusahaan.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang dan insinyur AI tingkat lanjut yang ingin merancang sistem prompt khusus, menyesuaikan perilaku model, dan membangun ekstensi kustom untuk otomatisasi pengembangan internal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Merancang dan menguji templat prompt canggih untuk perilaku AI yang tepat.
• Menghubungkan Cursor ke API internal dan basis pengetahuan untuk pembuatan kode yang menyadari konteks.
• Mengembangkan model AI yang disesuaikan atau diadaptasi domain untuk tugas khusus.
• Membangun dan menampilkan alat atau adapter kustom yang memperluas fungsionalitas Cursor secara aman.

Format Kursus

• Presentasi teknis dan demonstrasi yang dipandu.
• Laboratorium pengembangan dan optimasi prompt tangan pertama.
• Proyek praktis mengintegrasikan Cursor dengan sistem perusahaan dunia nyata.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Kursus ini dapat disesuaikan untuk sesuai dengan arsitektur internal, kerangka AI, atau persyaratan kepatuhan keamanan tertentu.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk peserta tingkat lanjut yang ingin menyesuaikan GitHub Copilot untuk proyek tim, memanfaatkan fitur-fiturnya yang canggih, dan mengintegrasikannya dengan lancar ke dalam pipa CI/CD untuk kolaborasi dan produktivitas yang lebih baik.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyesuaikan GitHub Copilot sesuai dengan kebutuhan proyek tertentu dan alur kerja tim.
• Memanfaatkan fitur-fitur canggih dari Copilot untuk tugas coding yang kompleks.
• Mengintegrasikan GitHub Copilot ke dalam pipa CI/CD dan lingkungan kolaboratif.
• Mempertinggi kolaborasi tim dengan alat berbasis AI.
• Menangani dan menyelesaikan pengaturan dan izin Copilot secara efektif.

Generative AI untuk Pengembangan Front-End mengeksplorasi bagaimana model bahasa yang besar dan alat berbasis AI dapat mempercepat pengembangan front-end melalui generasi kode berbasis prompt, prototip layout, dan optimisasi UI.

Pelatihan langsung (daring atau di tempat) ini ditujukan untuk profesional front-end level pemula hingga menengah yang ingin menggunakan AI generatif untuk membangun dan mengiterasikan antarmuka pengguna lebih cepat dan kreatif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan alat AI untuk menghasilkan HTML, CSS, dan JavaScript dari prompt berbahasa alami.
• Membuat dan memperbaiki komponen UI dan layout menggunakan model generatif.
• Mengembangkan prototipe desain web responsif dengan cepat tanpa menulis semua kode dari awal.
• Memperbaiki kode front-end menggunakan saran dan alur kerja otomatisasi AI.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium langsung.

Pilihan Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur dan dapat diikuti di Indonesia (online atau langsung tatap muka) ditujukan bagi pengembang mulai dari pemula hingga ahli yang ingin memanfaatkan AI untuk pengenalan kode dengan Tabnine.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar pengenalan kode berbasis AI.
• Memasang dan mengkonfigurasi Tabnine dalam lingkungan pengembangan mereka.
• Memanfaatkan Tabnine untuk menyelesaikan kode dan memperbaiki kesalahan secara efisien.
• Membuat dan melatih model AI khusus dengan Tabnine untuk tugas khusus.

Vibe coding adalah paradigma baru di mana pengembang bekerja sama dengan model bahasa besar untuk menghasilkan, menyempurnakan, dan mengoptimalkan kode melalui interaksi bahasa alami.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (daring atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang berlevel menengah dan pemimpin teknis yang ingin menguasai penggunaan asisten coding AI dan LLM open-source untuk meningkatkan produktivitas, kreativitas, dan otomasi alur kerja.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami prinsip-prinsip dan filosofi vibe coding beserta dampaknya pada pengembangan perangkat lunak.
• Mengimplementasikan lingkungan coding yang didukung LLM menggunakan alat seperti Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral, dan GitHub Copilot.
• Membuat dan mengeksekusi strategi teknik prompt untuk kolaborasi AI yang efektif.
• Mengintegrasikan alur kerja vibe coding ke dalam pipeline CI/CD perusahaan dan kerangka tata kelola.

Format Kursus

• Diskusi interaktif dan kuliah.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung dalam lingkungan live-lab.

Pilihan Penyesuaian Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering menjelajahi bagaimana alat inteligensi buatan (AI) dan model bahasa besar (LLMs) dapat meningkatkan cakupan pengujian, mempercepat pembuatan tes, dan memperbaiki proses jaminan kualitas.

Pelatihan langsung berpengajar ini (daring atau tatap muka) ditujukan untuk profesional QA tingkat menengah yang ingin mengotomatiskan dan meningkatkan strategi pengujian mereka menggunakan alat dan praktik yang didorong oleh AI.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Membuat tes unit, integrasi, dan antarmuka pengguna dengan alat dan instruksi AI.
• Menggunakan LLMs untuk pengujian eksploratif, penemuan kasus tepi, dan analisis regresi.
• Menyaring dan menentukan prioritas gagal tes dan anomali menggunakan triase berbantuan AI.
• Mengintegrasikan pengujian berbasis AI ke dalam pipa CI/CD untuk meningkatkan keyakinan rilis.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi langsung dalam lingkungan laboratorium daring.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk menentukan jadwal.

Cursor adalah lingkungan pengembangan yang didukung oleh AI yang meningkatkan kolaborasi tim, mengotomatisasi ulasan kode, dan terintegrasi dengan mulus ke dalam alur kerja CI/CD modern.

Pelatihan ini dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk profesional teknis tingkat menengah yang ingin mengintegrasikan Cursor ke lingkungan tim mereka untuk meningkatkan kolaborasi, mempermudah ulasan, dan menjaga kualitas di seluruh pipeline otomatis.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur dan mengelola lingkungan tim di Cursor untuk pengembangan kolaboratif.
• Memanfaatkan alat AI untuk ulasan kode otomatis, pembuatan permintaan tarik (pull request), dan validasi penggabungan.
• Menerapkan pemerintahan kode, kebijakan ulasan, dan perlindungan keamanan menggunakan kemampuan Cursor.
• Mengintegrasikan Cursor dengan sistem CI/CD untuk memastikan pengiriman berkelanjutan dan standar kualitas yang konsisten.

Format Kursus

• Presentasi yang dipandu instruktur dan diskusi berbasis tim.
• Latihan praktik menggunakan skenario kolaborasi tim dunia nyata.
• Latihan integrasi langsung dengan alat CI/CD dan kontrol versi.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Kursus dapat disesuaikan dengan platform CI/CD tertentu, alat repositori, atau persyaratan keamanan perusahaan.

Ini adalah pelatihan yang dipimpin oleh instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) yang ditujukan untuk programmer dan pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin memanfaatkan DeepSeek Coder untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas penulisan kode.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami kemampuan dan batasan DeepSeek Coder.
• Membuat potongan kode berkualitas tinggi dengan bantuan AI.
• Menggunakan DeepSeek Coder untuk memeriksa dan memoptimalkan kode.
• Mengotomatisasi tugas pemrograman berulang dengan alat AI.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur ini di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan bagi peserta dengan tingkat menengah yang ingin memanfaatkan GitHub Copilot untuk menangani kasus pengkodean lanjutan, meningkatkan produktivitas, dan mengintegrasikan Copilot ke dalam alur kerja pengembangan mereka.

Setelah pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengoptimalkan penggunaan GitHub Copilot untuk tugas pengkodean lanjutan.
• Menulis kode yang lebih efisien, bebas dari kesalahan, dan mudah dipelihara dengan saran Copilot.
• Mengintegrasikan GitHub Copilot ke dalam IDE favorit mereka dan alur kerja.
• Memanfaatkan Copilot untuk pen-debugan dan refactoring kode.
• Mengerti keterbatasan dan pertimbangan etis penggunaan alat pengkodean berbasis AI.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur dan diselenggarakan secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat lanjut dan pemimpin tim yang ingin menguasai fitur-fitur canggih dari Tabnine.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Implementasikan Tabnine dalam proyek perangkat lunak yang kompleks.
• Kustomisasi dan latih model AI Tabnine untuk kasus penggunaan tertentu.
• Integrasikan Tabnine ke dalam alur kerja tim dan pipeline pengembangan.
• Tingkatkan kualitas kode dan percepat siklus pengembangan menggunakan wawasan dari Tabnine.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur, dalam format pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka, ditujukan untuk pengembang perangkat lunak pemula hingga menengah yang ingin mengintegrasikan asisten kodifikasi AI dalam alur kerja pengembangan mereka.

Setelah selesai dengan pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami peran dan kemampuan asisten kodifikasi AI dalam pengembangan perangkat lunak.
• Menggunakan berbagai alat asisten kodifikasi AI untuk mengotomatiskan tugas kodifikasi rutinitas.
• Mengintegrasikan asisten kodifikasi AI ke dalam siklus hidup pengembangan perangkat lunak mereka.
• Meningkatkan produktivitas dan fokus pada tugas pemrograman yang lebih kompleks dan kreatif.
• Mengatasi pertimbangan etika dan penggunaan tanggung jawab AI dalam pengembangan perangkat lunak.

Devstral adalah kerangka kerja sumber terbuka yang dirancang untuk membangun dan menjalankan agen pemrograman yang dapat berinteraksi dengan basis kode, alat pengembang, dan API untuk meningkatkan produktivitas rekayasa.

Pelatihan ini yang dikemudikan instruktur (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk insinyur ML tingkat menengah hingga tingkat lanjut, tim pengembangan alat pengembang, dan SRE yang ingin merancang, menerapkan, dan memoptimalkan agen pemrograman menggunakan Devstral.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyetel dan mengkonfigurasi Devstral untuk pengembangan agen pemrograman.
• Merancang alur kerja agentik untuk eksplorasi dan modifikasi basis kode.
• Mengintegrasikan agen pemrograman dengan alat pengembang dan API.
• Menerapkan praktik terbaik untuk penyebaran agen yang aman dan efisien.

Format Kursus

• Perkuliahan interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktek.
• Implementasi praktis dalam lingkungan lab langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan kustom untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Cursor adalah editor kode berdaya AI yang dirancang untuk meningkatkan produktivitas pengembang melalui penyelesaian kode cerdas, suntingan kontekstual, dan bantuan adaptif.

Pelatihan ini dipimpin instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang pemula dan tim teknik yang ingin mengoptimalkan alur kerja coding mereka serta memanfaatkan saran AI dengan aman untuk efisiensi yang lebih baik.

Setelah menyelesaikan pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengonfigurasi Cursor untuk penggunaan optimal dalam proyek pengembangan.
• Memahami dan menerapkan penyelesaian kode berdaya AI, obrolan di-editor, dan alat refaktoring.
• Mengevaluasi, menerima, atau memodifikasi saran kode yang dibangkitkan oleh AI dengan efektif dan aman.
• Menerapkan praktik terbaik untuk onboard tim, kolaborasi, dan integrasi kontrol versi.

Format Kursus

• Ceramah interaktif dan diskusi.
• Demonstrasi praktis dan latihan terarah.
• Tantangan coding dunia nyata dan praktik laboratorium menggunakan Cursor.

Opsi Penyesuaian Kursus

• Kursus ini dapat disesuaikan untuk bahasa pemrograman atau kerangka kerja tertentu yang digunakan oleh tim Anda.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang tingkat pemula yang ingin memahami kemampuan GitHub Copilot, menginstalnya, dan menggunakan secara efektif untuk meningkatkan pengalaman coding mereka.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Mengerti apa itu GitHub Copilot dan bagaimana cara kerjanya.
• Mengatur GitHub Copilot dengan editor kode yang didukung.
• Menggunakan GitHub Copilot untuk menulis, memfaktorkan ulang, dan mengatasi masalah pada kode lebih cepat.
• Memanfaatkan Copilot untuk mengeksplorasi teknik coding dan solusi.
• Menerapkan praktik terbaik untuk mengintegrasikan GitHub Copilot ke dalam alur kerja harian.

LLMs untuk Pemahaman Kode, Refaktorisasi, dan Documentation adalah kursus teknis yang fokus pada penerapan model bahasa besar (LLMs) untuk meningkatkan kualitas kode, mengurangi utang teknis, dan memperotomatisasi tugas dokumentasi di antara tim perangkat lunak.

Kursus pelatihan langsung ini (online atau offline) ditujukan bagi profesional perangkat lunak tingkat menengah hingga lanjutan yang ingin menggunakan LLMs seperti GPT untuk menganalisis, refaktorisasi, dan mendokumentasikan basis kode kompleks atau lama dengan lebih efektif.

Pada akhir kursus ini, peserta akan dapat:

• Menggunakan LLMs untuk menjelaskan kode, dependensi, dan logika di repositori yang tidak dikenal.
• Mengidentifikasi dan melakukan refaktorisasi anti-pattern serta meningkatkan keterbacaan kode.
• Menghasilkan dan memelihara komentar dalam baris, file README, dan dokumentasi API secara otomatis.
• Menyelipkan wawasan yang didorong oleh LLM ke dalam alur kerja CI/CD dan tinjauan yang sudah ada.

Format Kursus

• Pembicaraan interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Pelaksanaan tangan pertama di lingkungan laboratorium langsung.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur secara langsung di Indonesia (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang Python dan ilmuwan data tingkat menengah yang ingin meningkatkan produktivitas mereka dengan bantuan Tabnine.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengonfigurasi Tabnine di lingkungan pengembangan Python mereka.
• Menggunakan fitur autocompleteness Tabnine untuk menulis kode Python dengan lebih efisien.
• Menyesuaikan perilaku Tabnine sesuai dengan gaya coding dan kebutuhan proyek mereka.
• Memahami bagaimana model AI Tabnine bekerja secara khusus dengan kode Python.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur dan dilakukan secara langsung (pelatihan online langsung atau pelatihan langsung tatap muka) ditujukan untuk peserta pemula yang ingin memahami asisten pemrograman AI, kemampuannya, cara menggunakannya untuk meningkatkan proses pengembangan, dan perhatian etis yang melingkupi penggunaannya.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memahami tujuan dan kemampuan asisten pemrograman AI.
• Mengidentifikasi berbagai alat asisten pemrograman AI dan fiturnya.
• Menggunakan asisten pemrograman AI untuk tugas pemrograman dasar.
• Mengatasi perhatian etis dasar dan penggunaan tanggung jawab AI dalam pengembangan.

AI-Driven Software Development Lifecycle (SDLC) adalah kursus praktis yang mengeksplorasi bagaimana kecerdasan buatan dapat meningkatkan setiap fase dalam proses pengembangan perangkat lunak. Mulai dari otomatisasi analisis persyaratan hingga pembuatan tes cerdas dan optimalisasi deployment, peserta akan belajar cara mengintegrasikan alat dan teknik AI di seluruh siklus hidup.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur (daring atau tatap muka) ditujukan untuk pemimpin perangkat lunak level menengah yang ingin memodernisasi SDLC dengan aliran kerja dan alat bantu AI.

Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Memanfaatkan AI untuk mengubah input bisnis menjadi persyaratan dan cerita pengguna yang terstruktur.
• Menggunakan LLMs untuk meningkatkan dokumentasi kode, tinjauan, dan refaktorisasi.
• Mengotomatisasi pembuatan kasus uji dan analisis coverage menggunakan alat AI.
• Menerapkan pengambilan keputusan pemantauan dan deployment yang didorong oleh AI dalam pipa CI/CD.

Format Kursus

• Sesi kuliah interaktif dan diskusi.
• Banyak latihan dan praktik.
• Implementasi hands-on dalam lingkungan live-lab.

Opsi Kustomisasi Kursus

• Untuk meminta pelatihan yang disesuaikan untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengatur.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ini ditujukan untuk pengembang perangkat lunak berlevel menengah yang ingin meningkatkan produktivitas dan kualitas kode menggunakan pemrograman bantu-AI dengan Cursor.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Cursor untuk pengembangan perangkat lunak bantu-AI.
• Mengintegrasikan Cursor dengan repositori Git dan alur kerja pengembangan.
• Menggunakan bahasa alami untuk menulis, debugging, dan mengoptimalkan kode.
• Memanfaatkan kemampuan AI untuk refactoring, dokumentasi, dan pengujian.

Pelatihan ini, yang dipimpin instruktur, dalam Indonesia (online langsung atau langsung tatap muka) ditujukan untuk pengembang tingkat pemula hingga menengah yang ingin mempelajari cara menggunakan kemampuan GitHub Copilot secara efektif dalam alur kerja pengembangan modern.

Pelatihan ini yang dipandu instruktur (online atau tatap muka) ditujukan untuk pengembang pemula yang ingin meningkatkan efisiensi coding mereka dengan bantuan Tabnine.

Setelah pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menginstal dan mengatur Tabnine di IDE pilihan mereka.
• Memanfaatkan fitur autocompleteness Tabnine untuk mempercepat coding.
• Menyesuaikan pengaturan Tabnine untuk asisten yang optimal.
• Mengerti bagaimana AI Tabnine belajar dari kode mereka untuk memberikan saran yang lebih baik.

Pelatihan interaktif selama satu hari ini memberdayakan tim perangkat lunak untuk mengintegrasikan alat AI terkini di seluruh Siklus Hidup Pengembangan Perangkat Lunak (SDLC). Struktur sebagai permainan interaktif dengan tahap-tahap “level,” pengalaman ini mencampurkan pembangunan keterampilan teknis, kreativitas, dan kerja sama.

Peserta akan menyelesaikan tantangan dunia nyata di semua tahap SDLC — mulai dari pengumpulan kebutuhan dan desain hingga pemrograman, pengujian, penyebaran, dan pemantauan — menggunakan alat berbasis AI seperti ChatGPT, GitHub Copilot, dan sistem analisis log berbasis ML.

Dirancang untuk lingkungan pengembangan modern, pelatihan ini memupuk kefasihan AI, sinergi tim, dan pemahaman mendalam tentang bagaimana meningkatkan pipa penyampaian perangkat lunak dengan kemampuan AI generatif dan pembelajaran mesin.