Kurs GitHub Copilot i Generatywna AI w Programowaniu - od Copilot Chat do Agentic AI
Kurs GitHub Copilot i Generatywna AI w Programowaniu - od Copilot Chat do Agentic AI, odbędzie się 24-25 września 2026 r.
Więcej informacji dostępne na temat szkolenia, kliknij na: SZCZEGÓŁY SZKOLENIA.
Program szkolenia - GitHub Copilot i Generatywna AI w Programowaniu
1. Podstawy wykorzystania AI w programowaniu
Generatywna i agentowa sztuczna inteligencja w procesie tworzenia oprogramowania:
- rozwój i znaczenie narzędzi AI przeznaczonych dla developerów,
- różnice pomiędzy Generative AI a Agentic AI,
- potencjał oraz ograniczenia modeli językowych LLM,
- przegląd narzędzi: GitHub Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini oraz GitHub Models,
- ochrona informacji, bezpieczeństwo danych i kwestie prawne związane z AI,
- sposób działania i architektura GitHub Copilot.
Ekosystem GitHub Copilot:
- porównanie planów Copilot Free, Pro, Business i Enterprise,
- współpraca z Visual Studio Code, Visual Studio, środowiskami JetBrains oraz platformą GitHub,
- przygotowanie i ustawienie środowiska pracy,
- wykorzystanie Copilot Chat,
- praca w trybie Copilot Agent Mode,
- zastosowanie Coding Agent.
2. Skuteczna komunikacja z modelami AI
Prompt Engineering w pracy programisty:
- budowanie precyzyjnych i użytecznych poleceń dla AI,
- dostarczanie modelowi odpowiedniego kontekstu projektu,
- udoskonalanie wyników poprzez kolejne iteracje,
- stosowanie techniki Few-shot Prompting,
- wykorzystanie Chain of Thought,
- Role Prompting,
- Context Engineering.
AI Instructions:
- określanie reguł i sposobu działania modelu,
- przygotowywanie indywidualnych instrukcji dla AI,
- zapewnienie jednolitego stylu oraz standardów tworzonego kodu,
- stosowanie Instructions podczas pracy zespołowej.
3. Tworzenie kodu przy wsparciu GitHub Copilot
Wspomagane przez AI tworzenie aplikacji:
- generowanie klas, funkcji i metod,
- projektowanie oraz implementacja REST API,
- tworzenie elementów i komponentów interfejsu użytkownika,
- przygotowywanie struktur i modeli danych,
- obsługa oraz integracja z bazami danych,
- automatyczne przygotowywanie dokumentacji technicznej.
Praktyczna praca z Copilotem:
- wykorzystywanie informacji dostępnych w repozytorium,
- zrozumienie i interpretowanie istniejącego kodu,
- rozwijanie już funkcjonujących aplikacji,
- generowanie rozwiązań zgodnych z przyjętymi w organizacji zasadami i standardami.
4. Agent Mode oraz Coding Agent
Programowanie z wykorzystaniem agentów:
- zastosowanie trybu Agent Mode,
- przygotowywanie planów dla rozbudowanych modyfikacji,
- realizacja zadań wymagających wielu etapów,
- identyfikowanie zależności pomiędzy elementami projektu,
- automatyzowanie wykonania zaplanowanych działań.
Autonomiczne wsparcie programisty:
- praca z Coding Agent,
- przekazywanie agentowi konkretnych zadań,
- tworzenie planu realizacji funkcjonalności,
- analiza struktury i architektury aplikacji,
- obsługa dużych i wieloetapowych zmian w projekcie.
5. Łączenie AI z narzędziami programistycznymi oraz MCP
Integracja z ekosystemem IT:
- wykorzystanie GitHub Actions,
- praca z GitHub Models,
- integracja z Azure AI,
- wykorzystanie REST API,
- współpraca z Microsoft Graph,
- połączenie z rozwiązaniami Power Platform.
Model Context Protocol (MCP):
- zasady działania i architektura MCP,
- rozszerzanie możliwości AI poprzez zewnętrzne narzędzia,
- konfiguracja i wykorzystanie serwerów MCP,
- udostępnianie modelom dokumentacji i dodatkowych źródeł informacji,
- integracja AI z systemami oraz narzędziami wykorzystywanymi w organizacji.
6. Analiza, refaktoryzacja i testowanie oprogramowania
Wykorzystanie AI do poprawy istniejącego kodu:
- podnoszenie jakości i czytelności kodu,
- identyfikowanie oraz usuwanie antywzorców,
- unowocześnianie starszych systemów i aplikacji,
- wsparcie przy zmianie lub migracji frameworków,
- optymalizacja działania aplikacji i wydajności kodu.
Testowanie z pomocą AI:
- automatyczne przygotowywanie testów jednostkowych,
- tworzenie i rozwijanie testów integracyjnych,
- analiza zakresu pokrycia kodu testami,
- wsparcie w lokalizowaniu i usuwaniu błędów,
- analiza logów aplikacji,
- identyfikowanie potencjalnych luk i problemów związanych z bezpieczeństwem.
7. Tworzenie oprogramowania z udziałem agentów AI
Zaawansowane możliwości GitHub Copilot:
- wykorzystanie Copilot Chat,
- praca w Agent Mode,
- korzystanie z Workspace Context,
- integracja AI z repozytoriami znajdującymi się na GitHub.
Realizacja złożonych zadań programistycznych:
- opracowywanie planu zmian w aplikacji,
- wdrażanie funkcjonalności składających się z wielu etapów,
- automatyzacja rutynowych i powtarzalnych czynności developerskich,
- efektywne łączenie pracy człowieka z możliwościami AI podczas tworzenia i rozwijania oprogramowania.
8. Wsparcie AI w DevOps oraz Code Review
Zastosowanie AI w procesach DevOps:
- automatyczne tworzenie opisów commitów,
- wspomaganie przygotowywania Pull Requestów,
- generowanie Release Notes,
- tworzenie podsumowań wprowadzonych zmian,
- wykorzystanie GitHub Actions w procesach wspieranych przez AI.
AI podczas przeglądu kodu:
- ocena jakości i czytelności kodu,
- wykrywanie potencjalnych błędów i problemów,
- sprawdzanie zgodności ze standardami programistycznymi,
- identyfikacja zagrożeń bezpieczeństwa,
- generowanie sugestii dotyczących usprawnień i poprawek.
9. Warsztat projektowy - praktyczne wykorzystanie GitHub Copilot
Kompleksowa realizacja projektu z wykorzystaniem AI:
- analiza potrzeb i wymagań projektu,
- przygotowanie koncepcji oraz architektury rozwiązania,
- implementacja funkcjonalności przy wykorzystaniu Agent Mode,
- przygotowanie odpowiednich testów,
- refaktoryzacja i usprawnianie kodu,
- stworzenie dokumentacji projektu,
- przeprowadzenie Code Review,
- przygotowanie i opublikowanie zmian w repozytorium.
10. Zasady efektywnego i bezpiecznego korzystania z AI
Dobre praktyki współpracy programisty ze sztuczną inteligencją:
- określanie sytuacji, w których można polegać na sugestiach AI, oraz tych wymagających dodatkowej weryfikacji,
- sprawdzanie poprawności, jakości i bezpieczeństwa kodu wygenerowanego przez AI,
- ochrona kodu źródłowego i informacji wykorzystywanych podczas pracy z modelami,
- właściwe zarządzanie kontekstem projektu oraz instrukcjami dla AI,
- tworzenie i organizowanie własnych bibliotek promptów oraz instrukcji,
- budowanie powtarzalnego i efektywnego procesu współpracy programisty z AI.
Zobacz też: https://www.cognity.pl/blog-5-wskazowek-jak-prezen...
💻 Kurs GitHub Copilot i Generatywna AI w Programowaniu - od Copilot Chat do Agentic AI | Cognity Sp. z o.o.
Cognity Sp. z o.o. "To Know How!"
📍 ul. Morawskiego 5, 30-102 Kraków
📞 Telefon: 577 136 633
📧 E-mail: [email protected]
📌 Wizytówka Google (lokalizacja w Krakowie):
👉 https://maps.app.goo.gl/y8JnBJtnXMZ6r8Ss7
🎓 Kurs GitHub Copilot i Generatywna AI w Programowaniu - Online i cała Polska
Cognity Sp. z o.o. prowadzi szkolenia z GitHub Copilot, Generatywnej AI oraz nowoczesnych narzędzi wspierających programowanie. Kurs skierowany jest do programistów, developerów, zespołów IT oraz osób, które chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do szybszego, skuteczniejszego i bardziej jakościowego tworzenia oprogramowania.
Szkolenie prowadzone jest online, a także może być realizowane jako szkolenie zamknięte dla firm i zespołów IT z całej Polski.
🤖 W ramach szkolenia realizujemy m.in.:
• wykorzystanie GitHub Copilot w codziennej pracy programisty,
• pracę z Copilot Chat i wykorzystanie AI do rozwiązywania problemów programistycznych,
• tworzenie skutecznych promptów dla AI w programowaniu,
• generowanie, refaktoryzację i analizę kodu z wykorzystaniem AI,
• tworzenie testów, dokumentacji i wyjaśnień do kodu,
• wykorzystanie Generatywnej AI w procesie tworzenia oprogramowania,
• pracę z Agentic AI i możliwościami autonomicznych agentów programistycznych,
• dobre praktyki, bezpieczeństwo i kontrolę jakości kodu generowanego przez AI,
• praktyczne zastosowanie AI w środowisku developerskim.
💡 Kurs od Copilot Chat do Agentic AI
Szkolenie pokazuje, jak przejść od podstawowego wykorzystania AI jako asystenta programisty do bardziej zaawansowanych scenariuszy, w których agenci AI mogą wspierać realizację złożonych zadań programistycznych.
👉 Szczegóły oferty szkoleń:
https://www.cognity.pl
👉 Kurs GitHub Copilot i Generatywna AI w Programowaniu:
https://www.cognity.pl/kurs-copilot-genai-w-pracy-developera-automatyzacja-i-wsparcie
🧠 Baza wiedzy - AI, programowanie i IT (blog Cognity)
Na blogu Cognity publikujemy artykuły dotyczące m.in.:
🤖 Generatywnej AI i narzędzi AI dla programistów,
💻 GitHub Copilot i AI w programowaniu,
🧠 tworzenia skutecznych promptów,
⚙️ automatyzacji pracy developerów,
🔐 bezpieczeństwa i dobrych praktyk wykorzystania AI,
📊 technologii Microsoft, Power BI, SQL i narzędzi IT.
👉 Blog Cognity:
https://www.cognity.pl/blog
⭐ Dlaczego kurs GitHub Copilot w Cognity?
✅ doświadczenie profesjonalnej firmy szkoleniowej IT,
✅ szkolenie realizowane online oraz w formule zamkniętej dla firm,
✅ możliwość dopasowania programu do technologii i potrzeb zespołu,
✅ praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem GitHub Copilot i Generatywnej AI,
✅ nacisk na realne zastosowanie AI w pracy programisty,
✅ tematyka obejmująca zarówno Copilot Chat, jak i Agentic AI,
✅ szkolenie dla developerów i zespołów IT z całej Polski.
🚀 Cognity Sp. z o.o. - szkolenia IT, które pomagają zespołom wykorzystywać nowoczesne technologie AI w praktyce.