Эта университетская программа дает вам возможность усовершенствовать свои навыки в области искусственного интеллекта с максимальной научной точностью и в учебном заведении, находящемся на самом передовом рубеже технологий" 

Среди наиболее распространенных практик разработки программного обеспечения — сочетание Pai Programming с GitHub Copilot. Таким образом, два программиста работают вместе, пока один учит и направляет другого. Например, более опытные программисты могут подсказывать код остальным, чтобы передать свои знания. Кроме того, когда два ИТ-специалиста работают одновременно, они обеспечивают более высокий уровень производительности за меньшее время. Однако для того, чтобы эффективно использовать эти инструменты, экспертам необходимо хорошо понимать, как они работают.

Чтобы помочь им в решении этой задачи, TECH разрабатывает инновационную программу, в рамках которой будут изучены самые передовые механизмы повышения производительности при разработке программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта. Под руководством опытного преподавателя курс будет посвящен оптимизации кодов с помощью современного приложения ChatGPT. В то же время в учебных материалах будут проанализированы основные расширения машинного обучения для Visual Studio Code. Программа также будет посвящена интеграции компьютерных систем с базами данных, что позволит студентам безопасно хранить информацию о пользователях.

В течение 6 недель курса команда преподавателей будет направлять студентов и разрешать любые сомнения, которые могут возникнуть в процессе обучения. Таким образом, благодаря удобной 100% онлайн-форме, TECH способствует обучению профессионалов, которые хотят совмещать свою работу и личную жизнь. Благодаря системе Relearning, основанной на повторении содержания, и платформе с обширным мультимедийным содержанием (включая интерактивные конспекты, инфографику или мотивационные видеоролики), студенты получат знания, необходимые им для продвижения в профессиональной карьере. 
Таким образом, студенты смогут воспользоваться всеми возможностями, которые предоставляет бурно развивающаяся и постоянно растущая ИТ-индустрия.

После прохождения Университетского курса вы сможете управлять крупными базами данных и надежно хранить их в любое время" 

Данный Университетский курс в области разработки программных приложений с помощью искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в программировании
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Вы освоите самые эффективные системы машинного обучения, позволяющие обнаруживать сбои и находить креативные решения" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.   

Обучение на 100% в онлайн-режиме, без фиксированного расписания и с учебным планом, доступным с первого дня. Установите свой собственный темп обучения!"

Вы укрепите свои ключевые знания с помощью инновационной методики Relearning для эффективного усвоения предмета"

С помощью комплексного модуля эта учебная программа предоставит специалистам целостное представление о конфигурации среды разработки программного обеспечения с ИИ. Таким образом, в учебном плане будет рассмотрено управление репозиториями, основанное на сочетании элементов Visual Studio Code и ChatGPT. Для того чтобы студенты могли повысить производительность своих проектов, в ходе обучения будут подробно рассмотрены вопросы проектирования интерфейсов без кода, а также машинного перевода между различными языками программирования. По окончании обучения профессионалы будут предлагать самые инновационные ИТ-решения.

TECH представляет вам уникальную программу, которая поможет вам всего за 6 недель сделать рывок вперед в своей профессии" 

Модуль 1. Повышение производительности при разработке программного обеспечения с помощью ИИ

1.1. Подготовить подходящую среду разработки

1.1.1. Выбор необходимых инструментов для разработки ИИ
1.1.2. Конфигурация выбранных инструментов
1.1.3. Внедрение конвейеров CI/CD, адаптированных к проектам с использованием ИИ
1.1.4. Эффективное управление зависимостями и версиями в средах разработки

1.2. Обязательные расширения ИИ для Visual Studio Code

1.2.1. Изучение и выбор расширений ИИ для Visual Studio Code
1.2.2. Интеграция инструментов статического и динамического анализа в IDE
1.2.3. Автоматизация повторяющихся задач с помощью специальных расширений
1.2.4. Настройка среды разработки для повышения эффективности

1.3. Бескодовое проектирование пользовательских интерфейсов с элементами ИИ

1.3.1. Принципы бескодового проектирования и их применение в пользовательских интерфейсах
1.3.2. Включение элементов ИИ в визуальный дизайн интерфейса
1.3.3. Инструменты и платформы для создания интеллектуальных интерфейсов без кода
1.3.4. Оценка и постоянное совершенствование интерфейсов без кода с помощью ИИ

1.4. Оптимизация кода с помощью ChatGPT

1.4.1. Выявлять дублирующийся код
1.4.2. Рефакторить
1.4.3. Создавать читабельный код
1.4.4. Понимать, что делает код
1.4.5. Улучшение имен переменных и функций
1.4.6. Автоматическое создание документации

1.5. Управление репозиториями с помощью ИИ с использованием ChagGPT

1.5.1. Автоматизация процессов управления версиями с помощью методов ИИ
1.5.2. Обнаружение и автоматическое разрешение конфликтов в средах совместной работы
1.5.3. Прогнозируемый анализ изменений и тенденций в репозиториях кода
1.5.4. Улучшенная организация и категоризация репозиториев с помощью ИИ

1.6. Интеграция ИИ в управление базами данных с помощью AskYourDatabase

1.6.1. Оптимизация запросов и производительности с помощью методов ИИ
1.6.2. Предиктивный анализ шаблонов доступа к базам данных
1.6.3. Внедрение рекомендательных систем для оптимизации структуры баз данных
1.6.4. Проактивный мониторинг и обнаружение потенциальных проблем с базой данных

1.7. Поиск неисправностей и создание модульных тестов на основе ИИ с помощью ChatGPT

1.7.1. Автоматическая генерация тестовых примеров с использованием методов ИИ
1.7.2. Раннее обнаружение уязвимостей и ошибок с помощью статического анализа с помощью ИИ
1.7.3. Улучшение тестового покрытия путем выявления критических областей с помощью ИИ

1.8. Парное программирование c GitHub Copilot

1.8.1. Интеграция и эффективное использование GitHub Copilot в сессиях парного программирования 
1.8.2. Интеграция и улучшение коммуникации и сотрудничества между разработчиками с помощью GitHub Copilot
1.8.3. Интеграция и стратегии использования подсказок по коду, генерируемых GitHub Copilot
1.8.4. Интеграция и примеры и лучшие практики парного программирования с помощью ИИ

1.9. Автоматический перевод между языками программирования с использованием ChatGPT

1.9.1. Инструменты и сервисы машинного перевода для конкретных языков программирования
1.9.2. Адаптация алгоритмов машинного перевода к контекстам разработки
1.9.3. Улучшение совместимости между различными языками с помощью машинного перевода
1.9.4. Оценка и устранение потенциальных проблем и ограничений в машинном переводе

1.10. Рекомендуемые инструменты ИИ для повышения производительности

1.10.1. Сравнительный анализ инструментов ИИ для разработки программного обеспечения
1.10.2. Интеграция инструментов ИИ в рабочие процессы
1.10.3. Автоматизация рутинных задач с помощью инструментов ИИ
1.10.4. Оценка и выбор инструментов в зависимости от контекста проекта и требований

Воспользуйтесь возможностью узнать о последних достижениях в этой области и применить их в своей повседневной практике"