Una qualifica che ti darà flessibilità grazie al suo formato 100% online. TECH si adatta alle agende dei professionisti impegnati!

La combinazione del backend con l'Apprendimento Automatico è vantaggioso in una varietà di contesti. I programmatori possono quindi automatizzare attività estremamente ripetitive, come l'estrazione di informazioni rilevanti da grandi set di dati. Nello stesso spirito, l'IA serve a migliorare le prestazioni delle applicazioni, prevedendo modelli di utilizzo, regolando l'allocazione delle risorse e prendendo decisioni in tempo reale per aumentare il livello di efficienza. Questo meccanismo utilizza anche algoritmi di raccomandazione per offrire contenuti personalizzati agli utenti, comprendere i suggerimenti di prodotti o notizie basati nelle loro preferenze. 

Consapevole della sua importanza, TECH ha sviluppato un Esperto universitario che approfondirà la realizzazione di progetti web tramite IA. Progettato da un personale docente specializzato in questa materia, il piano di studi fornirà strategie avanzate per la creazione di modelli di progettazione, database e spazi workspace.  

Inoltre, i moduli spingeranno i professionisti a rilevare possibili guasti durante i loro processi, per creare test unitari. Allo stesso tempo, i contenuti didattici saranno orientati, sia all'ottimizzazione che alla gestione delle prestazioni, attraverso i più moderni strumenti di Machine Learning. Inoltre, gli studenti progetteranno sistemi su larga scala che serviranno per memorizzare i dati più rilevanti. 

D'altra parte, per rafforzare la padronanza del l'ordine del giorno, questo Esperto universitario applica il rivoluzionario sistema di insegnamento Relearning, di cui la TECH è pioniera. Ciò promuove l'assimilazione di concetti complessi attraverso la naturale e progressiva ripetizione degli stessi. Allo stesso modo, il programma si nutre di materiali in vari formati, come infografiche o video esplicativi. Il tutto in una comoda modalità online al 100%, che permette di adattare gli orari di ogni persona alle proprie responsabilità. L'unica cosa di cui hanno bisogno gli studenti è un dispositivo elettronico con accesso a Internet. 

Svilupperai strategie avanzate per ottimizzare l'implementazione dei tuoi siti web, rispondendo rapidamente alle richieste del mercato” 

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

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Sviluppo di Applicazioni Multipiattaforma tramite IA
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche 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

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

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. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Implementerai nelle tue procedure la Clean Architecture, per rendere i tuoi progetti software più mantenibili, scalabili e adattabili ai cambiamenti futuri"

Grazie al sistema Relearning che utilizza TECH, ridurrai le lunghe ore di studio e memorizzazione"

Grazie a questa formazione, il programmatore padroneggerà sia la configurazione dell'ambiente di sviluppo relativa al software con IA, come la gestione dei repository. Inoltre, metterà in evidenza l'integrazione di elementi di apprendimento automatico in Visual Studio Code, nonché l'ottimizzazione del codice utilizzando ChatGPT. Inoltre, il professionista approfondirà gli aspetti dell'architettura del software, tra cui prestazioni, stabilità e manutenibilità. Si approfondirà anche il lavoro degli sviluppatori informatici altamente competenti, con particolare attenzione all'ottimizzazione il processo di implementazione e il cloud computing. 

Ottieni una panoramica completa sull'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nello sviluppo di software. E in soli 6 mesi!” 

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 Utente con Elementi di IA

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

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 dei database

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

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

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 i progetti di IA

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 IA

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 di Frontend con IA

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

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 di Backend con IA

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 IA
2.7.2. Implementazione di pipeline CI/CD adattate alle applicazioni web con componenti di intelligenza artificiale
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 AI per ambienti LAMP

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

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 frameworks 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 su architetture pulite
3.4.3. Progettazione e strutturazione di componenti in progetti mobili con particolare attenzione all'architettura pulita
3.4.4. Vantaggi e sfide dell'implementazione di Clean Architecture nello sviluppo di software con IA

3.5. Creazione della schermata di autenticazione

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 Dashboard e Navigazione

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 Schermo con Elenco

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 schermate di dettaglio

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 schermate di settings

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"