A TECH criou este curso universitário flexível e 100% online para atender às necessidades reais dos profissionais” 

O desenvolvimento de aplicativos Web com aprendizado de máquina é de grande importância para as organizações, pois traz muitas vantagens para os aplicativos Web. Um exemplo disso é que esses recursos servem para personalizar a experiência do usuário, adaptando-se às suas preferências e ao seu comportamento. Isso resulta em interações mais relevantes e satisfatórias. Além disso, os programas da Web com Inteligência Artificial são capazes de analisar grandes volumes de dados e fornecer insights valioso para a tomada de decisões estratégicas. Isso ajuda as empresas a entender melhor seus clientes, mercados e até mesmo seus concorrentes.

Nesse contexto, a TECH implementa um curso universitário que fornecerá as estratégias mais avançadas para melhorar o desempenho e a segurança em aplicativos da Web com Inteligência Artificial. O plano de estudos se aprofundará na configuração de ambientes de desenvolvimento de aplicativos, integrando bibliotecas e frameworks. Além disso, o programa de estudos abordará os padrões de design de produtos, para que os alunos possam aprimorar a experiência do usuário. Em relação a isso, os materiais didáticos se concentrarão na criação de um projeto com Inteligência Artificial para ambientes LAMP. Os profissionais implementarão estratégias para garantir a otimização e a manutenção dos aplicativos. 

Para esse aprendizado, eles terão uma plataforma 100% online e uma variedade de recursos multimídia. Por sua vez, a metodologia Relearning da TECH favorecerá o desenvolvimento de competências e o domínio de conceitos complexos de forma mais rápida, eficiente e flexível. Tudo isso com uma formação que não estará sujeita a horários rígidos para que cada graduado possa escolher o tempo e o lugar para se concentrar nesse curso universitário. Basta que os alunos tenham em mãos um dispositivo eletrônico com acesso à Internet para que possam acessar o Campus Virtual e desfrutar do conteúdo didático mais dinâmico do mercado acadêmico.

Deseja otimizar o processo de implantação em sites? Consiga isso em apenas 6 semanas graças a este programa revolucionário” 

Este Cursode Desenvolvimento de Aplicativos Web com Inteligência Artificial conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial na Programação. 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras  
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Você se aprofundará nos padrões de design em produtos com Inteligência Artificial e contribuirá com as propostas mais inovadoras” 

O corpo docente deste curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestígio.  

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.  

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.   

Alcance seus objetivos graças às ferramentas didáticas da TECH , incluindo vídeos explicativos e resumos interativos"

Você terá acesso a um sistemade aprendizagem baseado na repetição, por meio de um ensino natural e progressivo ao longo de todo o programa"

Essa capacitação se concentrará na aplicação prática da aprendizagem automática em projetos da Web. Portanto, o caminho acadêmico abrangerá desde a preparação do ambiente de trabalho até a implantação eficiente. Ao mesmo tempo, o programa de estudos se aprofundará nos componentes de front-end e back-end, para que os formandos possam oferecer aplicativos funcionais. A capcitação também examinará a computação em nuvem, oferecendo estratégias para o gerenciamento eficiente 
de recursos e custos nesses ambientes. De acordo com isso, o programa ajudará os especialistas a adquirir experiência diversificada no trabalho em projetos em ambientes LAMP e MEVN. 

Você aplicará as técnicas mais avançadas para melhorar a velocidade e a eficiência de seus sites” 

Módulo 1. Projetos Web com IA

1.1. Preparação do ambiente de trabalho para o desenvolvimento web com IA

1.1.1. Configuração de ambientes de desenvolvimento web para projetos de inteligência artificial 
1.1.2. Seleção e preparação de ferramentas essenciais para o desenvolvimento web com IA 
1.1.3. Integração de bibliotecas e frameworks específico para projetos da Web com inteligência artificial 
1.1.4. Implementação de práticas recomendadas na configuração de ambientes de desenvolvimento colaborativo 

1.2. Criação de Workspace para Projetos de IA com Github copilot

1.2.1. Projeto e organização eficazes de workspaces para projetos da Web com componentes de inteligência artificial
1.2.2. Uso de ferramentas de gestão de projetos e controle de versões no workspace 
1.2.3. Estratégias para colaboração e comunicação eficientes na equipe de desenvolvimento 
1.2.4. Adaptação do  workspace às necessidades específicas dos projetos web de IA 

1.3. Padrões de design em produtos de Github copilot

1.3.1. Identificação e aplicação de padrões de design comuns em interfaces de usuário com elementos de inteligência artificial 
1.3.2. Desenvolvimento de padrões específicos para melhorar a experiência do usuário em projetos da Web com IA 
1.3.3. Integração de padrões de design na arquitetura geral de projetos da Web com Inteligência Artificial 
1.3.4. Avaliação e seleção de padrões de design apropriados de acordo com o contexto do projeto 

1.4. Desenvolvimento de front-end com o GitHub Copilot

1.4.1. Integração de modelos de IA na camada de apresentação de projetos da Web
1.4.2. Desenvolvimento de interfaces de usuário adaptáveis com elementos de inteligência artificial 
1.4.3. Implementação de funcionalidades de processamento de linguagem natural (NLP) no front-end 
1.4.4. Estratégias para otimização do desempenho no desenvolvimento de front-end com IA

1.5. Criação de banco de dados usando o GitHub Copilot 

1.5.1. Seleção de tecnologias de banco de dados para projetos da Web com inteligência artificial 
1.5.2. Projeto de esquema de banco de dados para armazenar e gerenciar dados relacionados à IA 
1.5.3. Implementação de sistemas de armazenamento eficientes para grandes volumes de dados gerados por modelos de IA 
1.5.4. Estratégias para segurança e proteção de dados confidenciais em bancos de dados em projetos da Web com IA 

1.6. Desenvolvimento de BackEnd-end com o GitHub Copilot

1.6.1. Integração de serviços e modelos de IA à lógica de negócios de back-end 
1.6.2. Desenvolvimento de APIs e endpoints específicos para comunicação entre os componentes de front-end e IA 
1.6.3. Implementação da lógica de processamento de dados e tomada de decisões no back-end com inteligência artificial 
1.6.4. Estratégias para escalabilidade e desempenho no desenvolvimento de back-end de projetos da Web com IA

1.7. Otimização do processo de implantação na Web

1.7.1. Automatização do processo de criação e implantação de projetos da Web com o ChatGPT 
1.7.2. Implementação de pipelines de CI/CD adaptados a aplicativos da Web com Github copilot 
1.7.3. Estratégias para a gestão eficiente de versões e atualizações em implementações contínuas 
1.7.4. Monitoramento e análise pós-implantação para melhoria contínua do processo

1.8. IA na computação em nuvem

1.8.1. Integração de serviços de inteligência artificial em plataformas de computação em nuvem 
1.8.2. Desenvolvimento de soluções dimensionáveis e distribuídas usando serviços de nuvem com recursos de IA 
1.8.3. Estratégias para o manejo eficiente de recursos e custos em ambientes de nuvem com aplicativos da Web habilitados para IA 
1.8.4. Avaliação e comparação de provedores de serviços em nuvem para projetos da Web habilitados para IA

1.9. Criação de um projeto com IA para ambientes LAMP com a ajuda do CHATGPT

1.9.1. Adaptação de projetos da Web baseados na pilha LAMP para incluir componentes de IA 
1.9.2. Integração de bibliotecas e frameworks específicos de IA em ambientes LAMP 
1.9.3. Desenvolvimento de funcionalidades de IA que complementam a arquitetura LAMP tradicional
1.9.4. Estratégias para otimização e manutenção em projetos web de IA em ambientes LAMP

1.10. Criação de um projeto com IA para ambientes MEVN usando o ChatGPT

1.10.1. Integração de tecnologias e ferramentas da pilha MEVN com componentes de IA 
1.10.2. Desenvolvimento de aplicativos da Web modernos e dimensionáveis em ambientes MEVN com recursos de IA 
1.10.3. Implementação de funcionalidades de processamento de dados e aprendizado de máquina em projetos MEVN 
1.10.4. Estratégias para melhorar o desempenho e a segurança de aplicativos da Web habilitados para IA em ambientes MEVN 

Adquira um conhecimento sem limitações geográficas e cronograma pré-estabelecido"