Lernen Sie, wie Sie mit GitHub Codespaces cloudbasierte Entwicklungsumgebungen einrichten, GPU-beschleunigte KI-Workloads ausführen, GitHub Copilot für KI-gestütztes Programmieren nutzen und CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions automatisieren. Dieser praxisorientierte Kurs führt Sie durch die Einrichtung von Codespaces anhand von Repository-Vorlagen, die Konfiguration von Entwicklungscontainern für verschiedene Maschinentypen und die Ausführung von NVIDIA-GPU-Instanzen für Machine-Learning-Aufgaben. Sie werden Whisper für die Sprach-zu-Text-Transkription auf GPU-fähigen Codespaces nutzen und Hugging Face für das Hosting von Modellen, Datensätze sowie das Feinabstimmen vortrainierter Modelle erkunden. Der Kurs demonstriert GitHub Copilot und Copilot Labs für Code-Vorschläge, Code-Übersetzung und dialogorientierte Entwicklung über Copilot Chat. Außerdem erstellen Sie GitHub-Actions-Workflows mithilfe von YAML-Konfigurationsdateien, um Tests und die Bereitstellung auf Ubuntu-Containern zu automatisieren. Am Ende des Kurses werden Sie Codespaces, Copilot und Actions in einen einheitlichen End-to-End-Entwicklungsworkflow integrieren. Jede Lektion umfasst Live-Demonstrationen in echten GitHub-Repositorys, wodurch Sie praktische Erfahrungen mit den Tools sammeln, die in professionellen Softwareteams zum Einsatz kommen.