Um Programa Avançado que lhe dará flexibilidade graças ao seu formato 100% online. A TECH se adapta às agendas de profissionais ocupados!

A combinação do backend com o aprendizado de máquina é benéfica em vários contextos. Portanto, os programadores podem automatizar tarefas altamente repetitivas, como a extração de informações relevantes de grandes conjuntos de dados. Na mesma linha, a IA serve para aumentar o desempenho dos aplicativos, prevendo padrões de uso, ajustando a alocação de recursos e tomando decisões em tempo real para aumentar a eficiência. Este mecanismo também usa algoritmos de recomendação para oferecer conteúdo personalizado aos usuários, incluindo sugestões de produtos ou informações com base em preferências. 

Ciente de sua importância, a TECH desenvolveu um Programa Avançado que se aprofundará na implementação de projetos da Web usando IA. Projetado por um grupo de professores com experiência nesse assunto, a grade curricular fornecerá estratégias avançadas para a criação de padrões de design, bancos de dados e espaços workspace.  

Além disso, a grade curricular incentivará os profissionais a detectar possíveis falhas durante seus processos, com o objetivo de criar testes unitários. Ao mesmo tempo, o conteúdo didático será orientado para a otimização e a gestão do desempenho, usando ferramentas de aprendizado de máquina de última geração. Além disso, os alunos projetarão sistemas de grande escala que servirão para armazenar os dados mais relevantes. 

Ao mesmo tempo, para consolidar o domínio do programa de estudos, esta capacitação universitária aplica o sistema revolucionário de ensino Relearning, da qual a TECH é pioneira. Isso promove a assimilação de conceitos complexos por meio da reiteração natural e progressiva dos mesmos. Da mesma forma, o programa é respaldado por materiais em vários formatos, como infográficos e vídeos explicativos. Tudo isso em um conveniente modo 100% online, que permite que cada pessoa ajuste seu horário às suas responsabilidades. Os alunos só precisam de um dispositivo eletrônico com acesso à Internet. 

Desarrollarás estrategia avanzadas destinadas a optimizar el despliegue de tus webs, respondiendo con rapidez a las demandas del mercado” 

Esta Programa avançado en Desenvolvimento de Aplicativos Multiplataforma através da Inteligência Artificial  contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma mediante IA 
• 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 

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

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestigio.  

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 implementará os procedimentos de Clean Architecture para tornar seus projetos de software mais sustentáveis, escaláveis e adaptáveis a mudanças futuras"

Graças ao sistema Relearning utilizado pela TECH, você reduzirá as longas horas de estudo e memorização"

Graças a esta capacitação, o programador poderá dominar a configuração do ambiente de desenvolvimento relacionado ao software com IA, como a gestão de repositórios. Além disso, ele destacará a integração de elementos de Machine Learning no Visual Studio Code, bem como a otimização de código usando o ChatGPT. O profissional também se aprofundará nos aspectos da arquitetura de software, incluindo desempenho, estabilidade e capacidade de manutenção.  O plano de estudos se aprofundará nas práticas de desenvolvedores de TI altamente competentes e enfatizará a otimização do processo de implantação, bem como à computação em nuvem.  

Você obterá uma visão abrangente da aplicação da Inteligência Artificial no desenvolvimento de software.  E em apenas 6 meses!"

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. Projeto no-code de interfaces de usuário com elementos de IA

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

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

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

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 pela IA

1.9. Tradução automática entre linguagens de programação

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 da 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

2.2.1. Projeto e organização eficazes de workspaces para projetos da 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 de IA

2.3. Padrões de design em produtos de IA

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 IA

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

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 em projetos da Web com IA

2.6. Desenvolvimento de back-end com IA

2.6.1. Integração de serviços e modelos de IA à lógica de negócios de back-end
2.6.2. Desenvolvimento de APIs e endpoints 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 da Web com IA
2.7.2. Implementação de pipelines de CI/CD adaptados a aplicativos da Web com componentes de inteligência artificial
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

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

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 em arquiteturas limpas
3.4.3. Design e estruturação de componentes em projetos móveis com foco em arquitetura limpa
3.4.4. Benefícios e desafios da implementação de Clean Architecture em aplicativos móveis com IA

3.5. Criação da tela de autenticação

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

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 uma tela de listagem

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 da tela de detalhes

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 da tela de Settings

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 e preferências de personalização na tela de configuração
3.9.4. Estratégias de usabilidade e clareza na apresentação de opções na tela de settings

3.10. Criar ícones, Splash 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"