Aborde o desenvolvimento front-end na melhor universidade digital do mundo, de acordo com a Forbes”  

O aumento da produtividade no desenvolvimento de software com a aprendizagem automática tem um impacto significativo na qualidade dos projetos de TI. Por exemplo, seus sistemas permitem que os aplicativos melhorem com o tempo e se adaptem às necessidades dos usuários. Assim, os profissionais implementam processos de desenvolvimento mais eficientes e econômicos. Nesse sentido, as empresas obtêm vantagens competitivas por serem capazes de se adaptar rapidamente às necessidades do mercado em constante mudança e fornecer bens ou serviços imediatamente. Isso permite que se diferenciem de seus concorrentes e, ao mesmo tempo, lancem produtos inovadores para chamar a atenção do público.

Para otimizar esses procedimentos através da IA, a TECH lançou um programa exclusivo voltado para profissionais de TI. O plano de estudos se concentrará na integração do aprendizado de máquina no gerenciamento de banco de dados, permitindo que os alunos pesquisem possíveis bugs no software e criem testes de unidade. Também abordará em profundidade como os alunos podem otimizar os processos de implantação em sites. Além disso, o material didático abordará os diversos benefícios da computação na nuvem, inclusive a maior escalabilidade dos recursos de forma flexível. O curso foi desenvolvido para oferecer 450 horas de capacitação, e todo o conhecimento teórico e prático é apresentado por meio de um conteúdo multimídia de alta qualidade, masterclasses e técnicas de vídeo que permitem a troca de informações e conhecimentos. 

Esse programa é oferecido em um formato online e usa a metodologia Relearning com base na reiteração de conceitos fundamentais ao longo do programa de estudos para facilitar a integração do conhecimento de forma natural e progressiva. Além disso, o profissional poderá acessar o material e as ferramentas a qualquer momento e de qualquer lugar. Dessa forma, você poderá conciliar suas tarefas profissionais e sua vida pessoal com uma capacitação de alto nível.  

Você desenvolverá estratégias avançadas destinadas a otimizar a implantação de seus sites, respondendo rapidamente às demandas do mercado”

Este Programa avançado de Desenvolvimento de Aplicativos Multiplataforma através da 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 extremamente prático fornece informações científicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para o exercício profissional
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é usado para aprimorar 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

Deseja se especializar na configuração do Firebase? Alcance seus objetivos com este programa inovador em apenas 6 meses”

A equipe de professores do programa inclui profissionais do setor que trazem para esta capacitação a experiência do seu trabalho, além de especialistas reconhecidos de sociedades 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.  

Você se aprofundará na tradução automática entre diferentes linguagens de programação, criando aplicativos que funcionam em diversas plataformas”

O sistema Relearning aplicado pela TECH em seus programas reduz as longas horas de estudo tão frequentes em outros métodos de ensino”

Este itinerário acadêmico abrangerá desde a configuração do ambiente de desenvolvimento até o gerenciamento de repositórios. O material didático destacará a integração de elementos de IA no Visual Studio Code e a otimização de código com o ChatGPT. Ao mesmo tempo, o programa de estudos se aprofundará na aplicação prática da aprendizagem automática em projetos web, promovendo implementações altamente eficientes. Nessa linha, os alunos trabalharão em projetos com LAMP e MEVN para ganhar experiência diversificada. O curso também orientará os alunos no desenvolvimento de aplicativos móveis, na criação de espaços com o Gothub Copilut e na configuração adequada do Firebase. 

Você otimizará os códigos usando o ChatGPT e gerará documentações automáticas para facilitar a compreensão” 

Módulo 1. Melhoria da Produtividade no Desenvolvimento de Software com IA

1.1. Preparar um ambiente de desenvolvimento adequado

1.1.1. Seleção de ferramentas essenciais para o desenvolvimento de IA
1.1.2. Configuração das ferramentas escolhidas
1.1.3. Implementação de pipelines de CI/CD adaptados a projetos de IA
1.1.4. Gestão eficiente de dependências e versões em ambientes de desenvolvimento

1.2. Extensões de IA indispensáveis para o Visual Studio Code

1.2.1. Explorando e selecionando extensões de IA para o Visual Studio Code
1.2.2. Integração de ferramentas de análise estática e dinâmica na IDE
1.2.3. Automação de tarefas repetitivas com extensões específicas
1.2.4. Personalização do ambiente de desenvolvimento para aumentar a eficiência

1.3. Design no-code da interface do usuário com o Flutterflow

1.3.1. Princípios de design no-code e sua aplicação em interfaces de usuário
1.3.2. Incorporação de elementos de IA no design da interface visual
1.3.3. Ferramentas e plataformas para a criação no-code de interfaces inteligentes
1.3.4. Avaliação e aprimoramento contínuo de interfaces no-code com IA

1.4. Otimização de código usando o ChatGPT

1.4.1. Identificar códigos duplicados
1.4.2. Refatoração
1.4.3. Criar códigos legíveis
1.4.4. Entender o que o código faz
1.4.5. Nomes de variáveis e funções aprimorados
1.4.6. Criação de documentação automática

1.5. Gestão de repositórios com IA usando o ChatGPT

1.5.1. Automatização de processos de controle de versão com técnicas de IA
1.5.2. Detecção de conflitos e resolução automática em ambientes colaborativos
1.5.3. Análise preditiva de alterações e tendências em repositórios de código
1.5.4. Aprimoramentos na organização e categorização de repositórios usando IA

1.6. Integração da IA na gestão de bancos de dados com AskYourDatabase

1.6.1. Otimização de consultas e desempenho usando técnicas de IA
1.6.2. Análise preditiva dos padrões de acesso ao banco de dados
1.6.3. Implementação de sistemas de recomendação para otimizar a estrutura do banco de dados
1.6.4. Monitoramento proativo e detecção de possíveis problemas no banco de dados

1.7. Localização de falhas e criação de testes unitários com IA usando o ChatGPT

1.7.1. Geração automática de casos de teste usando técnicas de IA
1.7.2. Detecção antecipada de vulnerabilidades e bugs usando análise estática com IA
1.7.3. Melhoria da cobertura de testes identificando áreas críticas por meio de IA

1.8. Pair Programming com GitHub Copilot

1.8.1. Integração e uso eficaz do GitHub Copilot em sessões de Pair Programming
1.8.2. Integração. Melhoria da comunicação e colaboração do desenvolvedor com o GitHub Copilot
1.8.3. Estratégias de integração para aproveitar ao máximo as dicas de código geradas pelo GitHub Copilot
1.8.4. Integração de estudos de caso e boas práticas em Pair Programming assistido por IA

1.9. Tradução automática entre linguagens de programação usando o ChatGPT

1.9.1. Ferramentas e serviços de tradução automática específicos do idioma para linguagens de programação
1.9.2. Adaptação de algoritmos de tradução automática a contextos de desenvolvimento
1.9.3. Aprimoramento da interoperabilidade entre diferentes idiomas por meio da tradução automática
1.9.4. Avaliação e atenuação dos possíveis desafios e limitações da tradução automática

1.10. Ferramentas da IA recomendadas para aumentar a produtividade

1.10.1. Análise comparativa de ferramentas de IA para desenvolvimento de software
1.10.2. Integração de ferramentas de IA em fluxos de trabalho
1.10.3. Automação de tarefas rotineiras com ferramentas de IA
1.10.4. Avaliação e seleção de ferramentas com base no contexto e nos requisitos do projeto

Módulo 2. Projetos Web com IA

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

2.1.1. Configuração de ambientes de desenvolvimento web para projetos de inteligência artificial
2.1.2. Seleção e preparação de ferramentas essenciais para o desenvolvimento web com IA
2.1.3. Integração de bibliotecas e frameworks específico para projetos web com inteligência artificial
2.1.4. Implementação de práticas recomendadas na configuração de ambientes de desenvolvimento colaborativo

2.2. Criação de Workspace para Projetos de IA com GitHub Copilot

2.2.1. Projeto e organização eficazes de workspaces para projetos web com componentes de inteligência artificial
2.2.2. Uso de ferramentas de gestão de projetos e controle de versões no workspace
2.2.3. Estratégias para colaboração e comunicação eficientes na equipe de desenvolvimento
2.2.4. Adaptação do workspace às necessidades específicas dos projetos web com IA

2.3. Padrões de design de produto com GitHub Copilot

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

2.4. Desenvolvimento front-end com GitHub Copilot

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

2.5. Criação de banco de dados usando GitHub Copilot

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

2.6. Desenvolvimento back-end com GitHub Copilot

2.6.1. Integração de serviços e modelos de IA à lógica de negócios de back-end
2.6.2. Desenvolvimento de APIs e pontos de extremidade específicos para comunicação entre os componentes de front-end e IA
2.6.3. Implementação da lógica de processamento de dados e tomada de decisões no back-end com inteligência artificial
2.6.4. Estratégias para escalabilidade e desempenho no desenvolvimento de back-end de projetos da Web com IA

2.7. Otimização do processo de implantação na Web

2.7.1. Automatização do processo de criação e implantação de projetos web com IA
2.7.2. Implementação de pipelines de CI/CD adaptados a aplicativos web com GitHub Copilot
2.7.3. Estratégias para a gestão eficiente de versões e atualizações em implementações contínuas
2.7.4. Monitoramento e análise pós-implantação para melhoria contínua do processo

2.8. IA na computação em nuvem

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

2.9. Criação de um projeto com IA para ambientes LAMP com a ajuda do ChatGPT

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

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

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

Módulo 3. Aplicativos Móveis com IA 

3.1. Preparação de um ambiente de trabalho para o desenvolvimento móvel com IA

3.1.1. Configuração de ambientes de desenvolvimento móvel para projetos de IA
3.1.2. Seleção e preparação de ferramentas específicas para o desenvolvimento de aplicativos móveis com IA
3.1.3. Integração de bibliotecas e frameworks de IA em ambientes de desenvolvimento móvel
3.1.4. Configuração de emuladores e dispositivos reais para testar aplicativos móveis com componentes de inteligência artificial

3.2. Criação de um workspace com Github Copilot

3.2.1. Integração do GitHub Copilot em ambientes de desenvolvimento móvel
3.2.2. Uso eficaz do GitHub Copilot para geração de código em projetos de IA
3.2.3. Estratégias para colaboração do desenvolvedor ao usar o GitHub Copilot no workspace
3.2.4. Práticas recomendadas e limitações no uso do GitHub Copilot no desenvolvimento de aplicativos móveis com IA

3.3. Configuração do Firebase

3.3.1. Configuração inicial de um projeto Firebase para desenvolvimento móvel
3.3.2. Integração do Firebase em aplicativos móveis com recursos de IA
3.3.3. Uso dos serviços do Firebase como banco de dados, autenticação e notificações em projetos de IA
3.3.4. Estratégias para a gestão de dados e eventos em tempo real em aplicativos móveis com o Firebase

3.4. Conceitos de Clean Architecture, DataSources, Repositories

3.4.1. Princípios fundamentais de Clean Architecture no desenvolvimento móvel com IA
3.4.2. Implementação de camadas de DataSources e Repositórios com GitHub Copilot
3.4.3. Design e estruturação de componentes em projetos móveis com GitHub Copilot
3.4.4. Benefícios e desafios da implementação de Clean Architecture em aplicativos móveis com IA

3.5. Criação de telas de autenticação com Github copilot

3.5.1. Projeto e desenvolvimento de interfaces de usuário para telas de autenticação em aplicativos móveis habilitados para IA
3.5.2. Integração de serviços de autenticação com o Firebase na tela de login
3.5.3. Uso de técnicas de segurança e proteção de dados na tela de autenticação
3.5.4. Personalização e customização da experiência do usuário na tela de autenticação

3.6. Criação de Dashboard e navegação com o GitHub Copilot

3.6.1. Projeto e desenvolvimento de Dashboards com elementos de Inteligência Artificial
3.6.2. Implementação de sistemas de navegação eficientes em aplicativos móveis com IA
3.6.3. Integração de funcionalidades de IA no Dashboard para melhorar a experiência do usuário

3.7. Criação de telas usando Github Copilot

3.7.1. Desenvolvimento de interfaces de usuário para telas de listagem em aplicativos móveis habilitados para IA
3.7.2. Integração de algoritmos de recomendação e filtragem na tela de listagem
3.7.3. Uso de padrões de design para apresentação eficaz de dados na listagem
3.7.4. Estratégias para carregamento eficiente de dados em tempo real na tela com listagem

3.8. Criação de tela de detalhe com Github Copilot

3.8.1. Projeto e desenvolvimento de interfaces de usuário detalhadas para a apresentação de informações específicas
3.8.2. Integração de funcionalidades de IA para enriquecer a tela de detalhes
3.8.3. Implementação de interações e animações na tela de detalhes
3.8.4. Estratégias para otimizar o desempenho de carregamento e exibição em aplicativos móveis habilitados para IA 

3.9. Criação de tela de Settings com Github copilot

3.9.1. Desenvolvimento de interfaces de usuário para configuração e definições em aplicativos móveis com IA
3.9.2. Integração de configurações personalizadas relacionadas a componentes de inteligência artificial
3.9.3. Implementação de opções de personalização e preferências na tela de configuração
3.9.4. Estratégias de usabilidade e clareza na apresentação de opções na tela de settings

3.10. Crie ícones, splash e recursos gráficos para seu aplicativo com IA

3.10.1. Design e criação de ícones atraentes para representar o aplicativo móvel com IA
3.10.2. Desenvolvimento de telas (splash) com recursos visuais impactantes
3.10.3. Seleção e adaptação de recursos gráficos para melhorar a estética do aplicativo móvel 
3.10.4. Estratégias para consistência e marca visual em elementos gráficos de aplicativos de IA 

Uma experiência de capacitação única, fundamental e decisiva para impulsionar seu crescimento profissional”