Affronta lo Sviluppo Frontend nella migliore università digitale del mondo secondo Forbes" 

Il miglioramento della produttività nello sviluppo di software con l'Apprendimento Automatico ha un impatto significativo sulla qualità dei progetti IT. Ad esempio, i loro sistemi consentono alle applicazioni di migliorare nel tempo e adattarsi alle esigenze degli utenti. In questo modo i professionisti mettono in atto processi di sviluppo più efficaci e redditizi. In questo senso, le imprese acquisiscono vantaggi competitivi perché sono in grado di adattarsi rapidamente alle mutevoli esigenze del mercato e fornire immediatamente beni o servizi. Questo permette loro di differenziarsi dai concorrenti, mentre lancia prodotti innovativi per catturare l'attenzione del pubblico.

Al fine di ottimizzare questi processi tramite IA, TECH propone un programma esclusivo rivolto ai professionisti dell'Informatica. Il piano di studi si concentrerà sull'integrazione del Machine Learning nella gestione con i database, consentendo agli studenti di cercare potenziali difetti nel software e creare test unitari. Il programma approfondirà anche come gli studenti possono ottimizzare i processi di distribuzione sui siti web. Inoltre, i materiali didattici approfondiranno i molteplici vantaggi del cloud computing, tra cui spicca una maggiore scalabilità delle risorse in modo flessibile. Il titolo è progettato per fornire una formazione di 540 ore di studio e in essa tutte le conoscenze teoriche-pratiche sono presentate attraverso contenuti multimediali, master class e tecniche video che consentono lo scambio degli insegnamenti.

Questo programma è insegnato in formato online e utilizza la metodologia Relearning basata sulla ripetizione dei concetti fondamentali lungo tutto l'argomento per facilitare l'integrazione delle conoscenze in modo naturale e progressivo. Inoltre, il professionista potrà accedere ai materiali e agli strumenti in qualsiasi momento e da qualsiasi luogo. In questo modo, sarà in grado di conciliare il lavoro e la vita personale con una formazione di aggiornamento di alto livello.  

Implementerai strategie efficaci con cui ottimizzare l'implementazione dei tuoi siti web e rispondendo con immediatezza ai requisiti del mercato”

Questo Esperto universitario in Sviluppo di Applicazioni Multipiattaforma tramite Intelligenza Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale nella Programmazione
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Vuoi specializzarti nella regolazione degli Firebase? Raggiungi i tuoi obiettivi con questo programma innovativo in soli 6 mesi"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale. 

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso accademico. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama. 

Approfondirai la traduzione automatica tra diversi linguaggi di programmazione creando applicazioni che funzionano su una varietà di piattaforme"

Il sistema Relearning applicato da TECH nei suoi programmi riduce le lunghe ore di studio così frequenti in altri metodi di insegnamento" 

Il presente percorso accademico comprenderà dalla configurazione dell'ambiente di sviluppo alla gestione dei repository. I materiali didattici evidenzieranno l'integrazione di elementi di IA in Visual Studio Code e l'ottimizzazione del codice con ChatGPT. Il programma, a sua volta, approfondirà l'applicazione pratica del Machine Learning nei progetti web, promuovendo implementazioni altamente efficienti. In questa linea, gli studenti lavoreranno su progetti con LAMP e MEVN per acquisire un'esperienza diversificata. La formazione guiderà inoltre gli studenti nello sviluppo di applicazioni mobili, creando spazi con Gothub Copilut e configurando correttamente Firebase. 

Ottimizzerai i codici utilizzando ChatGPT e genererai documentazioni automatiche per una facile comprensione" 

Modulo 1. Migliorare la produttività nello sviluppo del software con la IA

1.1. Preparazione dell'ambiente di sviluppo adeguati

1.1.1. Selezione degli strumenti essenziali per lo sviluppo dell'IA
1.1.2. Configurazione degli strumenti scelti
1.1.3. Implementazione di pipeline CI/CD adatte ai progetti di IA
1.1.4. Gestione efficiente delle dipendenze e delle versioni negli ambienti di sviluppo

1.2. Estensioni indispensabili per l'IA in Visual Studio Code

1.2.1. Esplorazione e selezione delle estensioni AI per Visual Studio Code
1.2.2. Integrazione degli strumenti di analisi statica e dinamica nell'IDE
1.2.3. Automatizzare le attività ripetitive con estensioni specifiche
1.2.4. Personalizzazione dell'ambiente di sviluppo per migliorare l'efficienza

1.3. Progettazione No-code di Interfacce di Utente con Flutterflow

1.3.1. Principi di progettazione No-code e la loro applicazione nelle interfacce utente
1.3.2. Incorporazione di elementi di IA nella progettazione di interfacce visive
1.3.3. Strumenti e piattaforme per la creazione No-code di interfacce intelligenti
1.3.4. Valutazione e miglioramento continuo delle interfacce No-code con IA

1.4. Ottimizzazione del codice con ChatGPT

1.4.1. Identificazione di codice duplicato
1.4.2. Rifattorizzazione
1.4.3. Creazione di codice leggibile
1.4.4. Capire cosa fa il codice
1.4.5. Migliorare la denominazione di variabili e funzioni
1.4.6. Creare documentazione automatica

1.5. Gestire i repository con l’IA ChatGPT

1.5.1. Automazione dei processi di controllo di versione con tecniche di IA
1.5.2. Rilevamento dei conflitti e risoluzione automatica in ambienti collaborativi
1.5.3. Analisi predittiva delle modifiche e delle tendenze nei repository di codice
1.5.4. Miglioramento del controllo di versione con l’IA

1.6. Integrazione dell'IA nella gestione con i database con AskYourDatabase

1.6.1. Ottimizzazione delle query e delle prestazioni con tecniche di IA
1.6.2. Analisi predittiva dei modelli di accesso ai database
1.6.3. Implementazione di sistemi di raccomandazione per ottimizzare la struttura dei database
1.6.4. Monitoraggio e rilevamento proattivo di potenziali problemi del database

1.7. Individuazione dei guasti e creazione di test unitari con IA ChatGPT

1.7.1. Generazione automatica di casi di test con tecniche di IA
1.7.2. Individuazione precoce di vulnerabilità e bug mediante l'analisi statica con l'IA
1.7.3. Miglioramento della copertura dei test attraverso l'identificazione di aree critiche mediante l'IA

1.8. Pair Programming con GitHub Copilot

1.8.1. Integrazione e utilizzo efficace di GitHub Copilot in sessioni di Pair Programming
1.8.2. Integrazione e Miglioramenti alla comunicazione e alla collaborazione degli sviluppatori con GitHub Copilot
1.8.3. Integrazione di strategie per sfruttare al meglio i suggerimenti di codice generati da GitHub Copilot
1.8.4. Integrazione di casi di studio e best practice in Pair Programming assistita da IA

1.9. Traduzione automatica tra linguaggi di programmazione utilizzando ChatGPT

1.9.1. Strumenti e servizi di traduzione automatica specifici per i linguaggi di programmazione
1.9.2. Adattamento degli algoritmi di traduzione automatica ai contesti di sviluppo
1.9.3. Miglioramento dell'interoperabilità tra lingue diverse attraverso la traduzione automatica
1.9.4. Valutare e mitigare le potenziali sfide e limitazioni della traduzione automatica

1.10. Strumenti di IA consigliati per migliorare la produttività

1.10.1. Analisi comparativa degli strumenti di IA per lo sviluppo di software
1.10.2. Integrazione degli strumenti di IA nei flussi di lavoro
1.10.3. Automazione di attività di routine con strumenti di IA
1.10.4. Valutazione e selezione degli strumenti in base al contesto e ai requisiti del progetto

Modulo 2. Progetti web con IA

2.1. Preparazione dell'ambiente di lavoro per lo sviluppo web con IA

2.1.1. Configurazione di ambienti di sviluppo web per progetti con intelligenza artificiale
2.1.2. Selezione degli strumenti essenziali per Il sito lo sviluppo e preparazione dell'IA
2.1.3. Integrazione di librerie e frameworks specifici per progetti web con intelligenza artificiale
2.1.4. Implementare buone pratiche nella configurazione di ambienti di sviluppo collaborativi

2.2. Creazione di Workspace per Progetti di IA con GitHub Copilot

2.2.1. Progettazione e organizzazione efficace di workspaces per progetti web con componenti di intelligenza artificiale
2.2.2. Utilizzo di strumenti di gestione dei progetti e controllo delle versioni nel workspace
2.2.3. Strategie di collaborazione e comunicazione efficienti nel team di sviluppo
2.2.4. Adattamento del workspace alle esigenze specifiche dei progetti web con IA

2.3. Modelli di di progettazione in prodotti con Github Copilot

2.3.1. Identificazione e applicazione di modelli di progettazione comuni nelle interfacce utente con elementi di intelligenza artificiale
2.3.2. Sviluppo di modelli specifici per migliorare l'esperienza utente nei progetti Web con IA
2.3.3. Integrazione dei modelli di progettazione nell'architettura generale dei progetti web con l'intelligenza artificiale
2.3.4. Valutazione e selezione di modelli di progettazione appropriati in base al contesto del progetto

2.4. Sviluppo Frontend con GitHub Copilot

2.4.1. Integrazione dei modelli IA nel livello di presentazione dei progetti Web
2.4.2. Sviluppo di interfacce utente adattive con elementi di intelligenza artificiale
2.4.3. Implementazione delle funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (PLN) in Frontend
2.4.4. Strategie per l'ottimizzazione delle prestazioni nello sviluppo di Frontend con IA

2.5. Creazione di Database usando GitHub Copilot

2.5.1. Selezione di tecnologie di database per progetti web con intelligenza artificiale
2.5.2. Progettazione di schemi di database per l'archiviazione e la gestione dei dati relativi all'IA
2.5.3. Implementazione di sistemi di archiviazione efficienti per grandi volumi di dati generati da modelli IA
2.5.4. Strategie per la sicurezza e la protezione dei dati sensibili nei database di progetti web con IA

2.6. Sviluppo Frontend con GitHub Copilot

2.6.1. Integrazione di modelli e servizi IA nella logica di business del backend
2.6.2. Sviluppo di API ed endpoint specifici per la comunicazione tra Frontend e componenti IA
2.6.3. Implementazione della logica di elaborazione dati e del processo decisionale nel backend con l'intelligenza artificiale
2.6.4. Strategie per la scalabilità e le prestazioni nello sviluppo Backend di progetti web con IA

2.7. Ottimizzare il processo di implementazione del tuo sito web

2.7.1. Automazione dei processi di costruzione e implementazione di progetti web con ChatGPT
2.7.2. Implementazione di pipeline CI/CD adattate alle applicazioni web con Github Copilot
2.7.3. Strategie per una gestione efficiente delle versioni e degli aggiornamenti nelle distribuzioni continue
2.7.4. Monitoraggio e analisi post-implementazione per il miglioramento continuo del processo

2.8. IA del Cloud Computing

2.8.1. Integrazione dei servizi di intelligenza artificiale nelle piattaforme di cloud computing
2.8.2. Sviluppo di soluzioni scalabili e distribuite utilizzando servizi cloud con funzionalità IA
2.8.3. Strategie per una gestione efficiente delle risorse e dei costi in ambienti cloud con applicazioni web con IA
2.8.4. Valutazione e confronto dei fornitori di servizi cloud per progetti web con Intelligenza Artificiale

2.9. Creare un Progetto con IA per ambienti LAMP con l'aiuto di ChatGPT

2.9.1. Adattamento di progetti web basati su stack LAMP per includere componenti IA
2.9.2. Integrazione delle biblioteche e frameworks specifici dell'IA in ambienti LAMP
2.9.3. Sviluppo di funzionalità IA che completano l'architettura LAMP tradizionale
2.9.4. Strategie per l'ottimizzazione e la manutenzione di progetti web con IA in ambienti LAMP

2.10. Creare un Progetto con AI per ambienti MEVN usando ChatGPT

2.10.1. Integrazione di tecnologie e strumenti dello stack MEVN con componenti di Intelligenza Artificiale
2.10.2. Sviluppo di applicazioni web moderne e scalabili in ambienti MEVN con funzionalità IA
2.10.3. Implementazione delle funzionalità di elaborazione dati e machine learning nei progetti MEVN
2.10.4. Strategie per migliorare le prestazioni e la sicurezza delle applicazioni web con AI in ambienti MEVN

Modulo 3. Applicazioni mobili con l'IA 

3.1. Preparazione di ambiente di lavoro per lo sviluppo mobile con IA

3.1.1. Configurazione di ambienti di sviluppo mobile per progetti con intelligenza artificiale
3.1.2. Selezione e preparazione di strumenti specifici per lo sviluppo di applicazioni mobili con IA
3.1.3. Integrazione delle biblioteche e framework dell'IA in ambienti di sviluppo mobile
3.1.4. Configurazione di emulatori e dispositivi reali per testare applicazioni mobili con componenti di intelligenza artificiale

3.2. Creazione di un Workspace con GitHub Copilot

3.2.1. Integrazione di GitHub Copilot in ambienti di sviluppo mobile
3.2.2. Utilizzo efficace di GitHub Copilot per la generazione di codice nei progetti con IA
3.2.3. Strategie per la collaborazione tra sviluppatori quando si utilizza GitHub Copilot nello workspace
3.2.4. Buone pratiche e limitazioni nell'uso di GitHub Copilot nello sviluppo di applicazioni mobili con IA

3.3. Impostazioni di Firebase

3.3.1. Configurazione iniziale di un progetto in Firebase per lo sviluppo mobile
3.3.2. Integrazione di Firebase nelle app mobili con funzionalità di Intelligenza Artificiale
3.3.3. Utilizzo dei servizi Firebase come database, autenticazione e notifiche nei progetti IA
3.3.4. Strategie per la gestione di eventi e dati in tempo reale nelle app mobili con Firebase

3.4. Concetti di Clean Architecture, DataSources, Repositories

3.4.1. Principi fondamentali di Clean Architecture nello sviluppo mobile con IA
3.4.2. Distribuzione di livelli DataSources e repository con GitHub Copilot
3.4.3. Progettazione e strutturazione di componenti in progetti mobili con particolare Github Copilot
3.4.4. Vantaggi e sfide dell'implementazione di Clean Architecture nello sviluppo di software con IA

3.5. Creazione di le schermate di autenticazione con GitHub Copilot

3.5.1. Progettazione e sviluppo di interfacce utente per le schermate di autenticazione nelle applicazioni mobili con IA
3.5.2. Integrazione dei servizi di autenticazione con Firebase nella schermata di accesso
3.5.3. Utilizzo di tecniche di sicurezza e protezione dei dati nella schermata di autenticazione
3.5.4. Personalizzazione e adattamento dell'esperienza utente nella schermata di autenticazione

3.6. Creazione di e navigazione con GitHub Copilot

3.6.1. Progettazione e sviluppo di Dashboard con elementi di intelligenza artificiale
3.6.2. Implementazione di sistemi di navigazione efficienti nelle applicazioni mobili con IA
3.6.3. Integrazione delle funzionalità IA nel Dashboard per migliorare l'esperienza dell'utente

3.7. Creazione di le schermate con Elenco GitHub Copilot

3.7.1. Sviluppo di interfacce utente per display con elenchi in applicazioni mobili con IA
3.7.2. Integrazione di algoritmi di raccomandazione e filtraggio nella schermata di elenco
3.7.3. Utilizzo di modelli di progettazione per una presentazione efficace dei dati nell'elenco
3.7.4. Strategie per il caricamento efficiente dei dati in tempo reale sullo schermo con elenco

3.8. Creazione di le schermate di Dettagli con GitHub Copilot

3.8.1. Progettazione e sviluppo di interfacce utente dettagliate per la presentazione di informazioni specifiche
3.8.2. Integrazione delle funzionalità della IA per arricchire la schermata di dettaglio
3.8.3. Implementare interazioni e animazioni nella schermata di dettaglio
3.8.4. Strategie per l'ottimizzazione delle prestazioni di caricamento e visualizzazione dei dettagli nelle app mobili con IA 

3.9. Creazione di le schermate di Settings con GitHub Copilot

3.9.1. Sviluppo di interfacce utente per configurazione e dei mettere a in applicazioni mobili con IA
3.9.2. Integrazione di impostazioni personalizzate relative ai componenti di intelligenza artificiale
3.9.3. Implementazione delle opzioni di personalizzazione e delle preferenze nella schermata di configurazione
3.9.4. Strategie per l'usabilità e la chiarezza nella presentazione delle opzioni sullo schermo di settings

3.10. Creare Icone, Splash e Risorse Grafiche per l’app con IA

3.10.1. Design e creazione di icone accattivanti per rappresentare l'app mobile con IA
3.10.2. Sviluppo di schermate di avvio (splash) con elementi visivi di impatto
3.10.3. Selezione e adattamento delle risorse grafiche per migliorare l'estetica dell'app mobile 
3.10.4. Strategie per la coerenza e il branding visivo negli elementi grafici dell'app con IA 

Cogli l’opportunità di conoscere gli ultimi progressi in questo ambito e applicali al tuo lavoro quotidiano”