Tienes a tu alcance 6 semanas de intensivo de información rigurosa y actual sobre las Arquitecturas Software con Inteligencia Artificial más efectivas” 

La Arquitectura del Software juega un papel fundamental en el proceso de QA Testing por múltiples razones. Por ejemplo, permite la identificación temprana de problemas en el código para ahorrar tiempo y recursos. Asimismo, este recurso facilita la automatización de pruebas, haciendo que los testers creen scripts más eficientes y mantenibles a lo largo del tiempo. En adición, estas estructuras aseguran la estabilidad con el objetivo de satisfacer las necesidades cambiantes de los usuarios. Los profesionales informáticos tienen la posibilidad de evaluar cómo el software se comporta bajo diferentes cargas y verificar así su funcionamiento.  

En este contexto, TECH lanza un exclusivo programa que profundizará en la optimización y gestión del rendimiento en herramientas con Inteligencia Artificial. Para ello, el plan de estudios ahondará detalladamente en conceptos claves, entre los que destacan: escalabilidad, mantenibilidad y rendimiento. Del mismo modo, el temario analizará en las herramientas más innovadoras destinadas al almacenamiento de datos de gran escala. Además, los alumnos explorarán los algoritmos de programación para resolver problemas y calcular resultados. También la capacitación resaltará cómo dotar de seguridad a las aplicaciones web para evitar ciberataques.  

La titulación universitaria aglutina en 150 horas lectivas la información más avanzada para diseñar sistemas de gran escala. Para ello, el claustro docente ha elaborado una propuesta universitaria con numerosos materiales didácticos que incluyen resúmenes interactivos, casos de estudio e infografías. A su vez, gracias al método Relearning, el alumnado conseguirá afianzar los conceptos clave y disminuir las horas invertidas en la memorización. También tendrá mayor libertad para autogestionar el tiempo de acceso al temario, ya que esta capacitación presenta una metodología 100% online. Los estudiantes que cursen este programa tan solo necesitan un móvil, tablet u ordenador con conexión a Internet para ingresar en el Campus Virtual. Por lo tanto, los profesionales tienen ante sí una opción idónea para estar al corriente de los avances en este campo mediante una propuesta universitaria vanguardista. 

¿Buscas ahondar en el almacenamiento de datos de gran escala? Esta titulación universitaria te ofrecerá las herramientas más sofisticadas para conseguirlo”   

Este Postgraduate certificate en Definition of Artificial Intelligence Software Architectures contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:  

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en la Programación 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Profundizarás en las estrategias más efectivas para el desarrollo de software seguro en aplicaciones web. ¡Y solo en 150 horas gracias a esta capacitación!”   

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.  

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.  

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.   

Gracias al método Relearning no tendrás que invertir largas horas al estudio y la memorización"

TECH se adapta a tu agenda, por eso ha diseñado un programa flexible y 100% online"

This Postgraduate certificate will delve into the fundamental aspects of Software Architecture. Therefore, the curriculum will delve into factors such as performance, stability and maintainability. The curriculum will analyze the design of large-scale systems, while focusing on the storage of massive data with an approach based on Artificial Intelligence. In line with this, the teaching materials will provide students with state-of-the-art algorithms and data structures. Furthermore, the program will address key design patterns and encourage secure development practices to specialize highly competent computer scientists.

You will integrate into your computing practice the latest programming algorithms for product development using Machine Learning"

Module 1. Software Architecture with AI

1.1. Optimization and Performance Management in AI Tools

1.1.1. Performance Analysis and Profiling in AI Tools
1.1.2. Algorithm Optimization Strategies and AI Models
1.1.3. Implementation of Caching and Parallelization Techniques to Improve Performance
1.1.4. Tools and Methodologies for Continuous Real-Time Performance Monitoring

1.2. Scalability in AI Applications

1.2.1. Design of Scalable Architectures for AI Applications
1.2.2. Implementation of Partitioning and Load Distribution Techniques
1.2.3. Workflow and Workload Management for Scalable Systems
1.2.4. Strategies for Horizontal and Vertical Expansion in Variable Demand Environments

1.3. Maintainability of AI Applications

1.3.1. Design Principles to Facilitate Maintainability in AI Projects
1.3.2. Specific Documentation Strategies for AI Models and Algorithms
1.3.3. Implementation of Unit and Integration Tests to Facilitate Maintenance
1.3.4. Methods for Refactoring and Continuous Improvement in Systems with AI Components

1.4. Design of Large-Scale Systems

1.4.1. Architectural Principles for the Design of Large-Scale Systems
1.4.2. Decomposition of Complex Systems into Microservices
1.4.3. Implementation of Specific Design Patterns for Distributed Systems
1.4.4. Strategies for Complexity Management in Large-Scale Architectures with AI Components

1.5. Large-Scale Data Warehousing for AI Tools

1.5.1. Selection of Scalable Data Warehousing Technologies
1.5.2. Designing Database Schemas for Efficient Management of Large Data Volumes
1.5.3. Partitioning and Replication Strategies in Massive Data Storage Environments
1.5.4. Implementation of Data Management Systems to Ensure Integrity and Availability in AI Projects

1.6. Data Structures with AI

1.6.1. Adaptation of Classical Data Structures for Use in AI Algorithms
1.6.2. Designing and Optimizing Specific Data Structures for Machine Learning Models
1.6.3. Integration of Efficient Data Structures in Data Intensive Systems
1.6.4. Strategies for Real-Time Data Manipulation and Storage in AI Data Structures

1.7. Programming Algorithms for AI Products

1.7.1. Development and Implementation of Application-Specific Algorithms for AI Applications
1.7.2. Algorithm Selection Strategies according to Problem Typwe and Product Requirements
1.7.3. Adaptation of Classical Algorithms for Integration into Artificial Intelligence Systems
1.7.4. Evaluation and Comparison of Performance between Different Algorithms in AI Development Contexts

1.8. Design Patterns for AI Development

1.8.1. Identification and Application of Common Design Patterns in Projects with AI Components
1.8.2. Development of Specific Patterns for the Integration of Models and Algorithms into Existing Systems
1.8.3. Pattern Implementation Strategies for Improving Reusability and Maintainability in AI Projects
1.8.4. Case Studies and Best Practices in the Application of Design Patterns in AI Architectures

1.9. Implementation of Clean Architecture

1.9.1. Fundamental Principles and Concepts of Clean Architecture
1.9.2. Adaptation of Clean Architecture to Projects with AI Components
1.9.3. Implementation of Layers and Dependencies in Systems with Clean Architecture
1.9.4. Benefits and Challenges of Implementing Clean Architecture in AI Software Development

1.10. Secure Software Development in Web Applications with AI

1.10.1. Principles of Security in Software Development with AI Components
1.10.2. Identifying and Mitigating Potential Vulnerabilities in AI Models and Algorithms
1.10.3. Implementation of Secure Development Practices in Web Applications with Artificial Intelligence Functionalities
1.10.4. Strategies for the Protection of Sensitive Data and Prevention of Attacks in AI Projects

A high-intensity program that will allow our students to advance quickly and efficiently in their learning. Enroll now!”