O sistema Relearning reduzirá as longas horas de estudo que são tão comuns em outros métodos de ensino"

As ferramentas de Inteligência Artificial desempenham um papel significativo no aumento da produtividade, tanto na programação quanto no desenvolvimento de software. Os aplicativos incluem detecção e correção de erros mais eficientes, reduzindo o tempo investido na depuração manual. De acordo com isso, esses mecanismos procuram vulnerabilidades de segurança e realizam auditorias de segurança abrangentes, o que significa que a proteção do aplicativo é otimizada. Assim, os especialistas em TI podem considerar aspectos como previsão de tempo e alocação de recursos para melhorar seu planejamento.

Neste contexto, a TECH elaborou uma capacitação pioneira, que fornecerá estratégias para melhorar a produtividade no desenvolvimento de software com Inteligência Artificial. Assim, o programa de estudos se aprofundará em aspectos como gestão de repositórios, integração do Machine Learning com bancos de dados e tradução automática entre linguagens de programação.

Também será dada ênfase à implementação da Clean Architecture nos procedimentos de TI, pois ela melhora a qualidade do código e permite um desenvolvimento mais colaborativo. Por outro lado, os materiais fornecerão as ferramentas para criar projetos com a computação inteligente, tanto em ambientes LAMP quanto MEVN. Além disso, serão incluídos vários estudos de caso e exercícios reais, para aproximar o desenvolvimento do programa da prática cotidiana da computação.

O plano de estudos será baseado em uma perspectiva teórico-prática, oferecendo ao profissional um aprendizado intensivo em projetos web com Inteligência Artificial. Dessa forma, os alunos assimilarão o conteúdo graças aos resumos em vídeo de cada tópico, às leituras especializadas e aos infográficos. Além disso, graças ao sistema Relearning da TECH, os programadores progredirão de forma natural, consolidando novos conceitos mais facilmente, reduzindo assim as longas horas de estudo. O único requisito para esta capacitação universitária será ter um dispositivo eletrônico com conexão à Internet, para acessar o Campus Virtual a qualquer momento. 

Você se aprofundará em diferentes estratégias que lhe ajudarão na manutenção de aplicativos com Machine Learning"

Este Programa avançado de Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial no Ciclo de Vida de Projetos de Software conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas na Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial no Ciclo de Vida de Projetos de Software.
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil fornece informações científicas e práticas sobre aquelas disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições 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 na otimização de código usando o ChatGPT, uma das últimas tendências que revolucionaram o cenário de TI"

O corpo docente do programa conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições 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 preparará os ambientes de desenvolvimento ideais para seus processos de TI, tudo graças a esse programa inovador 100% online"

Você alcançará seus objetivos por meio das ferramentas didáticas da TECH, incluindo vídeos explicativos e resumos interativos"

Este programa acadêmico apresentará os fundamentos do desenvolvimento de software usando Inteligência Artificial e a gestão eficaz de repositórios. Para isso, analisaremos em profundidade o design no-code de interfaces, a tradução entre linguagens de programação e o uso de ferramentas inteligentes para aumentar a produtividade do software.  O armazenamento de dados massivos também será analisado em detalhes, abordando algoritmos e estruturas avançadas. Além disso, os materiais didáticos explorarão o ciclo de vida do testing, oferecendo aos alunos uma visão completa que garantirá a eficiência e a confiabilidade dos produtos. 

Você aprenderá através de casos reais e da resolução de situações complexas em ambientes simulados de aprendizagem.

Módulo 1. Melhoria da Produtividade no Desenvolvimento de Software com Inteligência Artificial

1.1. Preparar um ambiente de desenvolvimento adequado

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

1.2. Extensões de Inteligência Artificial indispensáveis para o Visual Studio Code

1.2.1. Explorando e selecionando extensões de Inteligência Artificial 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 Inteligência Artificial

1.3.1. Princípios de design No-code e sua aplicação em interfaces de usuário
1.3.2. Incorporação de elementos de Inteligência Artificial 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 Inteligência Artificial

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 Inteligência Artificial

1.5.1. Automatização de processos de controle de versão com técnicas de Inteligência Artificial
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 Inteligência Artificia

1.6. Integração da Inteligência Artificial na gestão de bancos de dados

1.6.1. Otimização de consultas e desempenho usando técnicas de Inteligência Artificial
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 Inteligência Artificial

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

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 Estudos de caso e boas práticas em Pair Programming assistido pela Inteligência Artificial

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 Inteligência Artificial recomendadas para aumentar a produtividade

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

Módulo 2. Arquitetura de software com Inteligência Artificial

2.1. Otimização e gestão de desempenho em ferramentas de Inteligência Artificial

2.1.1. Análise e criação de perfis de desempenho de ferramentas de Inteligência Artificial
2.1.2. Estratégias de otimização para algoritmos e modelos de Inteligência Artificial
2.1.3. Implementação de técnicas de caching e paralelização para melhorar o desempenho
2.1.4. Ferramentas e metodologias para monitoramento contínuo do desempenho em tempo real

2.2. Escalabilidade em aplicações da Inteligência Artificial

2.2.1. Projetar arquiteturas dimensionáveis para aplicativos de Inteligência Artificial
2.2.2. Implementação de técnicas de particionamento e compartilhamento de carga
2.2.3. Fluxo de trabalho e gestão de carga de trabalho em sistemas dimensionáveis
2.2.4. Estratégias para expansão horizontal e vertical em ambientes de demanda variável

2.3. Capacidade de manutenção de Aplicação com Inteligência Artificial

2.3.1. Princípios de design para facilitar a capacidade de manutenção em projetos de Inteligência Artificial
2.3.2. Estratégias de documentação específicas para modelos e algoritmos de Inteligência Artificial
2.3.3. Implementação de testes unitários e de integração para facilitar a manutenção
2.3.4. Métodos para refatoração e melhoria contínua em sistemas com componentes de Inteligência Artificial

2.4. Projeto de Sistema de grande escala

2.4.1. Princípios de arquitetura para o projeto de sistemas de grande escala
2.4.2. Decomposição de sistemas complexos em microsserviços
2.4.3. Implementação de padrões de projeto específicos para sistemas distribuídos
2.4.4. Estratégias de gestão da complexidade para arquiteturas de grande escala com componentes de Inteligência Artificial

2.5. Armazenamento de dados em grande escala para ferramentas de Inteligência Artificial

2.5.1. Seleção de tecnologias de armazenamento de dados dimensionáveis
2.5.2. Projeto de esquema de banco de dados para o manejo eficiente de grandes volumes de dados
2.5.3. Estratégias de particionamento e replicação em ambientes de armazenamento em massa
2.5.4. Implementação de sistemas de gestão de dados para garantir a integridade e a disponibilidade em projetos de Inteligência Artificial

2.6. Estruturas de dados Cone Inteligência Artificial

2.6.1. Adaptação de estruturas de dados clássicas para uso em algoritmos de Inteligência Artificial
2.6.2. Projeto e otimização de estruturas de dados específicas para modelos de aprendizado de máquina
2.6.3. Integração de estruturas de dados eficientes em sistemas com uso intensivo de dados
2.6.4. Estratégias para manipulação e armazenamento de dados em tempo real em estruturas de dados com Inteligência Artificial

2.7. Algoritmos de programação para produtos de Inteligência Artificial

2.7.1. Desenvolvimento e implementação de algoritmos específicos para aplicativos de Inteligência Artificial
2.7.2. Estratégias de seleção de algoritmos de acordo com o tipo de problema e os requisitos do produto
2.7.3. Adaptação de algoritmos clássicos para integração em sistemas de inteligência artificial
2.7.4. Avaliação e comparação do desempenho entre diferentes algoritmos em contextos de desenvolvimento de Inteligência Artificial

2.8. Padrões de design para desenvolvimento de Inteligência Artificial

2.8.1. Identificar e aplicar padrões de design comuns em projetos com componentes de Inteligência Artificial
2.8.2. Desenvolvimento de padrões específicos para a integração de modelos e algoritmos em sistemas existentes.
2.8.3. Estratégias de implementação de padrões para melhorar a reutilização e a capacidade de manutenção em projetos de Inteligência Artificial
2.8.4. Estudos de caso e práticas recomendadas na aplicação de padrões de design em arquiteturas de Inteligência Artificial

2.9. Implementação de Clean Architecture

2.9.1. Princípios e conceitos fundamentais de Clean Architecture
2.9.2. Adaptação de Clean Architecture a projetos com componentes de Inteligência Artificial
2.9.3. Implementação de camadas e dependências em sistemas com arquitetura limpa
2.9.4. Benefícios e desafios da implementação de Clean Architecture em desenvolvimento de software de Inteligência Artificial

2.10. Desenvolvimento seguro de software em aplicativos da Web com Inteligência Artificial

2.10.1. Princípios de segurança no desenvolvimento de software com componentes de Inteligência Artificial
2.10.2. Identificação e atenuação de possíveis vulnerabilidades em modelos e algoritmos de Inteligência Artificial
2.10.3. Implementação de práticas de desenvolvimento seguro em aplicativos da Web com funcionalidades de Inteligência Artificial
2.10.4. Estratégias para proteger dados confidenciais e evitar ataques em projetos de Inteligência Artificial

Módulo 3. Inteligência artificial para QA Testing

3.1. Ciclo de vida de testing

3.1.1. Descrição e compreensão do ciclo de vida de testing no desenvolvimento de software
3.1.2. Fases do ciclo de vida de testing e sua importância na garantia de qualidade
3.1.3. Integração da inteligência artificial em diferentes estágios do ciclo de vida de testing
3.1.4. Estratégias para a melhoria contínua do ciclo de vida de testing por meio do uso de Inteligência Artificial

3.2. Test Cases e detecção de bugs

3.2.1. Design e redação eficazes de casos de teste no contexto de QA Testing
3.2.2. Identificação de bugs e erros durante a execução do caso de teste
3.2.3. Aplicação de técnicas de detecção antecipada de bugs por meio de análise estática
3.2.4. Uso de ferramentas de inteligência artificial para identificação automática de bugsem test cases

3.3. Tipos de testing

3.3.1. Exploração de diferentes tipos de testing no campo de QA
3.3.2. Testes unitários, de integração, funcionais e de aceitação: recursos e aplicativos
3.3.3. Estratégias para a seleção e combinação apropriada de tipos de testing em projetos de Inteligência Artificial
3.3.4. Adaptação dos tipos de testing convencional para projetos com componentes de inteligência artificial

3.4. Criar um plano de teste

3.4.1. Projetar e estruturar um plano de teste abrangente
3.4.2. Identificação de requisitos e cenários de teste em projetos de Inteligência Artificial
3.4.3. Estratégias para planejamento de testes manuais e automatizados
3.4.4. Avaliação e ajuste contínuos do plano de teste de acordo com o desenvolvimento do projeto

3.5. Detecção e relatório de Bugs com Inteligência Artificial

3.5.1. Implementação de técnicas de detecção automática de bugs usando algoritmos de aprendizado de máquina
3.5.2. Uso de ferramentas de inteligência artificial para análise dinâmica de código para procurar possíveis bugs
3.5.3. Estratégias para geração automática de relatórios detalhados sobre bugsdetectados por Inteligência Artificial
3.5.4. Colaboração eficaz entre as equipes de desenvolvimento e de controle de qualidade no tratamento de bugs identificados por Inteligência Artificial

3.6. Criação de testes automatizados com Inteligência Artificial

3.6.1. Desenvolvimento de scripts de teste automatizados para projetos com componentes de inteligência artificial
3.6.2. Integração de ferramentas de automação de testes baseadas em Inteligência Artificial
3.6.3. Uso de algoritmos de machine learning para geração dinâmica de casos de teste automatizados
3.6.4. Estratégias para execução e manutenção eficientes de testes automatizados em projetos de Inteligência Artificial

3.7. API Testing

3.7.1. Conceitos fundamentais de API testing e sua importância no controle de qualidade
3.7.2. Desenvolvimento de testes para a verificação de APIs em ambientes com componentes de Inteligência Artificial
3.7.3. Estratégias para validação de dados e resultados em API testing com Inteligência Artificial
3.7.4. Uso de ferramentas específicas para testing de API em projetos com IA

3.8. Ferramentas de Inteligência Artificial para Web Testing

3.8.1. Exploração de ferramentas de inteligência artificial para automação de testes em ambientes Web
3.8.2. Integração de tecnologias de reconhecimento de elementos e análise visual em web testing
3.8.3. Estratégias para detecção automática de alterações e problemas de desempenho em aplicativos da Web usando Inteligência Artificial
3.8.4. Avaliação de ferramentas específicas para aumentar a eficiência em web testingcom Inteligência Artificial

3.9. Mobile Testing através da Inteligência Artificial

3.9.1. Desenvolvimento de estratégias de testing para aplicativos móveis com componentes de inteligência artificial
3.9.2. Integração de ferramentas de testing específicas para plataformas móveis baseadas em Inteligência Artificial
3.9.3. Uso de algoritmos de aprendizado de máquina para detectar problemas de desempenho em aplicativos móveis
3.9.4. Estratégias para a validação de interfaces e funções específicas de aplicativos móveis usando Inteligência Artificial

3.10. Ferramentas de QA Cone Inteligência Artificial

3.10.1. Exploração de ferramentas e plataformas de controle de qualidade que incorporam funcionalidades de inteligência artificial
3.10.2. Avaliação de ferramentas para gestão e execução eficientes de testes em projetos de Inteligência Artificial
3.10.3. Uso de algoritmos de machine learning para geração e otimização de casos de teste
3.10.4. Estratégias para a seleção e adoção efetiva de ferramentas de controle de qualidade habilitadas para Inteligência Artificial

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