Университетская программа, которая обеспечит вам гибкость благодаря 100% онлайн-формату. TECH адаптируется к графикам занятых профессионалов!"   

Сочетание бэкенда с машинным обучением полезно в самых разных контекстах. Таким образом, программисты могут автоматизировать повторяющиеся задачи, например, извлечение нужной информации из больших массивов данных. Кроме того, искусственный интеллект позволяет повысить производительность приложений, прогнозируя характер использования, корректируя распределение ресурсов и принимая решения в режиме реального времени для повышения эффективности. Этот механизм также использует алгоритмы рекомендаций для предоставления пользователям персонализированного контента, включая предложения товаров или новостей на основе их предпочтений. 

Осознавая его важность, TECH разработал Курс профессиональной подготовки, который будет посвящен реализации веб-проектов с использованием искусственного интеллекта. Разработанная преподавателями, специализирующимися на этом предмете, программа обучения предоставит передовые стратегии создания шаблонов дизайна, баз данных и рабочих пространств.  

Кроме того, учебная программа поможет специалистам выявлять возможные сбои в процессе работы, чтобы создавать модульные тесты. В то же время дидактические материалы будут ориентированы как на оптимизацию, так и на управление производительностью с использованием современных инструментов машинного обучения. Студенты будут проектировать крупномасштабные системы, которые будут служить для хранения наиболее актуальных данных. 

Кроме того, для закрепления усвоения учебного плана в этой университетской программе применяется инновационная система обучения Relearning, пионером которой является TECH. Такой метод способствует усвоению сложных понятий путем их естественного и постепенного повторения. Программа подкрепляется материалами в различных форматах, например, инфографикой или пояснительными видео. И все это в удобном 100% онлайн-режиме, который позволяет каждому подстроить свое расписание под свои обязанности. Все, что нужно студентам, — это электронное устройство с доступом в Интернет. 

Вы разработаете передовые стратегии, направленные на оптимизацию развертывания ваших веб-сайтов, быстро реагируя на запросы рынка" 

Данный Курс профессиональной подготовки в области разработки многоплатформенных 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 разработки многоплатформенных приложений с помощью ИИ
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, 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 будете изучать машинный перевод между различными языками программирования, создавать приложения, работающие на различных платформах"

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, 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.

Вы будете внедрять "чистую архитектуру" в свои процедуры, чтобы сделать ваши программные проекты более обслуживаемыми, масштабируемыми и адаптируемыми к будущим изменениям"

Благодаря системе Relearning, используемой в TECH, вы сократите долгие часы учебы и запоминания"

Благодаря этому обучению программист освоит как настройку среды разработки программ с помощью ИИ, так и управление репозиториями. Программа также расскажет об интеграции элементов машинного обучения в Visual Studio Code, а также об оптимизации кода с помощью ChatGPT. Кроме того, специалист углубится в аспекты архитектуры программного обеспечения, включая производительность, стабильность и ремонтопригодность. Кроме того, речь пойдет о практике высококвалифицированных ИТ-разработчиков и оптимизации процесса развертывания, а также об облачных вычислениях.

Вы получите полное представление о применении искусственного интеллекта в разработке программного обеспечения. И всего за 6 месяцев! "   

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

Модуль 2. Веб-проекты с помощью ИИ

2.1. Подготовка рабочей среды для веб-разработки с помощью ИИ

2.1.1. Настройка среды веб-разработки для проектов ИИ
2.1.2. Выбор и подготовка необходимых инструментов для веб-разработки ИИ
2.1.3. Интеграция специальных библиотек и фреймворков для веб-проектов ИИ
2.1.4. Внедрение лучших практик конфигурирования сред совместной разработки

2.2. Создание рабочего пространства для проектов ИИ с помощью GitHub Copilot

2.2.1. Эффективное проектирование и организация рабочих пространств для веб-проектов с компонентами искусственного интеллекта
2.2.2. Использование инструментов управления проектами и контроля версий в рабочем пространстве
2.2.3. Стратегии эффективного сотрудничества и коммуникации в команде разработчиков
2.2.4. Адаптация рабочего пространства к специфическим потребностям веб-проектов с помощью ИИ

2.3. Паттерны проектирования продуктов с помощью GitHub Copilot

2.3.1. Выявление и применение общих паттернов дизайна в пользовательских интерфейсах с элементами ИИ
2.3.2. Разработка специфических паттернов для улучшения пользовательского опыта в веб-проектах с помощью ИИ
2.3.3. Интеграция паттернов дизайна в общую архитектуру веб-проектов с помощью ИИ
2.3.4. Оценка и выбор подходящих паттернов проектирования в соответствии с контекстом проекта

2.4. Разработка фронтенда с помощью GitHub Copilot

2.4.1. Интеграция моделей ИИ в презентационный слой веб-проектов
2.4.2. Разработка адаптивных пользовательских интерфейсов с элементами ИИ
2.4.3. Реализация функциональных возможностей обработки естественного языка (NLP) во фронтенде
2.4.4. Стратегии оптимизации производительности при разработке фронтендов с поддержкой ИИ

2.5. Создание базы данных с помощью GitHub Copilot

2.5.1. Выбор технологий баз данных для веб-проектов с искусственным интеллектом
2.5.2. Разработка схем баз данных для хранения и управления данными, связанными с ИИ
2.5.3. Реализация эффективных систем хранения больших объемов данных, генерируемых моделями ИИ
2.5.4. Стратегии обеспечения безопасности и защиты конфиденциальных данных в базах данных веб-проектов ИИ

2.6. Разработка бэкенда с помощью GitHub Copilot

2.6.1. Интеграция сервисов и моделей ИИ в бизнес-логику бэкенда
2.6.2. Разработка специальных API и конечных точек для взаимодействия между фронтендом и компонентами ИИ
2.6.3. Реализация логики обработки данных и принятия решений в бэкенде с помощью ИИ
2.6.4. Стратегии масштабируемости и производительности при разработке бэкенда веб-проектов с помощью ИИ

2.7. Оптимизировать процесс развертывания вашего сайта

2.7.1. Автоматизация процесса создания и развертывания веб-проектов с помощью ChatGPT
2.7.2. Реализация конвейеров CI/CD, адаптированных к веб-приложениям с помощью Github Copilot
2.7.3. Стратегии эффективного управления релизами и обновлениями в непрерывных развертываниях
2.7.4. Мониторинг и анализ после развертывания для непрерывного улучшения процессов

2.8. ИИ в облачных вычислениях

2.8.1. Интеграция сервисов ИИ в платформы облачных вычислений
2.8.2. Разработка масштабируемых и распределенных решений с использованием облачных сервисов с поддержкой ИИ
2.8.3. Стратегии эффективного управления ресурсами и затратами в облачных средах с помощью веб-приложений с поддержкой ИИ
2.8.4. Оценка и сравнение поставщиков облачных услуг для веб-проектов с помощью искусственного интеллекта

2.9. Создание проекта с ИИ для сред LAMP с помощью ChatGPT

2.9.1. Адаптация веб-проектов на базе стека LAMP для включения компонентов искусственного интеллекта
2.9.2. Интеграция специфических для ИИ библиотек и фреймворков в среды LAMP
2.9.3. Разработка функциональных возможностей ИИ, дополняющих традиционную архитектуру LAMP
2.9.4. Стратегии оптимизации и сопровождения веб-проектов с помощью ИИ в средах LAMP

2.10. Создание проекта с ИИ для MEVN-сред с использованием ChatGPT

2.10.1. Интеграция технологий и инструментов из стека MEVN с компонентами искусственного интеллекта
2.10.2. Разработка современных, масштабируемых веб-приложений в среде MEVN с возможностями ИИ
2.10.3. Реализация функций обработки данных и машинного обучения в проектах MEVN
2.10.4. Стратегии повышения производительности и безопасности веб-приложений с помощью ИИ в средах MEVN

Модуль 3. Мобильные приложения с помощью ИИ

3.1. Подготовка рабочей среды для мобильной разработки ИИ

3.1.1. Создание мобильных сред разработки для проектов ИИ
3.1.2. Выбор и подготовка специальных инструментов для разработки мобильных приложений с ИИ
3.1.3. Интеграция библиотек и фреймворков ИИ в мобильные среды разработки
3.1.4. Настройка эмуляторов и реальных устройств для тестирования мобильных приложений с компонентами искусственного интеллекта

3.2. Создание рабочего пространства с помощью GitHub Copilot

3.2.1. Интеграция GitHub Copilot в мобильные среды разработки
3.2.2. Эффективное использование GitHub Copilot для генерации кода в проектах ИИ
3.2.3. Стратегии совместной работы разработчиков при использовании GitHub Copilot в рабочем пространстве
3.2.4. Лучшие практики и ограничения использования GitHub Copilot при разработке мобильных приложений с ИИ

3.3. Конфигурация Firebase

3.3.1. Первоначальная настройка проекта Firebase для мобильной разработки
3.3.2. Интеграция Firebase в мобильные приложения с возможностями искусственного интеллекта
3.3.3. Использование сервисов Firebase, таких как база данных, аутентификация   и уведомления, в проектах с искусственным интеллектом
3.3.4. Стратегии управления данными и событиями в реальном времени в мобильных приложениях с использованием Firebase

3.4. Концепции чистой архитектуры, источников данных, репозиториев

3.4.1. Фундаментальные принципы чистой архитектуры в мобильной разработке с использованием ИИ
3.4.2. Реализация слоев DataSources и Repositories с помощью GitHub Copilot
3.4.3. Проектирование и структурирование компонентов в мобильных проектах с помощью GitHub Copilot
3.4.4. Преимущества и проблемы реализации чистой архитектуры в мобильных приложениях с ИИ

3.5. Создание экрана аутентификации с помощью GitHub Copilot

3.5.1. Проектирование и разработка пользовательских интерфейсов для экранов аутентификации в мобильных приложениях с ИИ
3.5.2. Интеграция сервисов аутентификации Firebase в экран авторизации
3.5.3. Использование технологий безопасности и защиты данных в экране аутентификации
3.5.4. Персонализация и настройка пользовательского опыта на экране аутентификации

3.6. Создание приборной панели и навигация с помощью GitHub Copilot

3.6.1. Дизайн и разработка приборной панели с элементами искусственного интеллекта
3.6.2. Реализация эффективных систем навигации в мобильных приложениях с использованием ИИ
3.6.3. Интеграция функций ИИ в приборную панель для улучшения пользовательского опыта

3.7. Создание экрана листинга с помощью GitHub Copilot

3.7.1. Разработка пользовательских интерфейсов для экранов листинга в мобильных приложениях с ИИ
3.7.2. Интеграция алгоритмов рекомендации и фильтрации в экран листинга
3.7.3. Использование паттернов проектирования для эффективного представления данных в списке
3.7.4. Стратегии эффективной загрузки данных в режиме реального времени на экран листинга

3.8. Создание подробного экрана с помощью GitHub Copilot

3.8.1. Проектирование и разработка детальных пользовательских интерфейсов для представления конкретной информации
3.8.2. Интеграция функциональных возможностей искусственного интеллекта для обогащения экрана детализации
3.8.3. Реализация взаимодействий и анимации на экране детализации
3.8.4. Стратегии оптимизации производительности при отображении и загрузке деталей мобильного приложения с поддержкой ИИ

3.9. Создание экрана настроек с помощью GitHub Copilot

3.9.1. Разработка пользовательских интерфейсов для настройки и конфигурирования в мобильных приложениях с использованием ИИ
3.9.2. Интеграция пользовательских настроек, связанных с компонентами искусственного интеллекта
3.9.3. Реализация опций и предпочтений настройки на экране конфигурации
3.9.4. Стратегии удобства и ясности в представлении опций на экране настроек 

3.10. Создание значков, splash и графических ресурсов для вашего приложения с помощью ИИ

3.10.1. Разработка и создание привлекательных иконок для представления мобильного приложения с помощью ИИ
3.10.2. Разработка заставки (splash) с впечатляющими визуальными эффектами
3.10.3. Выбор и адаптация графических ресурсов, улучшающих эстетику мобильного приложения
3.10.4. Стратегии согласованности и визуального брендинга в графических элементах приложений с помощью ИИ

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