Занимайтесь разработкой фронтенда в лучшем цифровом университете мира по версии Forbes”  

Повышение производительности при разработке программного обеспечения с помощью машинного обучения оказывает значительное влияние на качество IT-проектов. Например, его системы позволяют приложениям совершенствоваться с течением времени и адаптироваться к потребностям пользователей. Таким образом, профессионалы внедряют процессы разработки, которые становятся более эффективными и экономичными. В этом смысле компании получают конкурентные преимущества за счет способности быстро адаптироваться к меняющимся потребностям рынка и незамедлительно поставлять товары или услуги. Это позволяет им отличаться от конкурентов и выпускать инновационные продукты, чтобы привлечь внимание общественности.

Чтобы оптимизировать эти процедуры с помощью искусственного интеллекта, TECH запускает уникальную программу, предназначенную для ИТ-специалистов. Учебная программа будет посвящена интеграции машинного обучения в управление базами данных, что позволит студентам искать потенциальные ошибки в программном обеспечении и создавать модульные тесты. В учебном плане также будет рассмотрен вопрос о том, как студенты могут оптимизировать процессы развертывания веб-сайтов. Помимо этого, учебные материалы будут посвящены многочисленным преимуществам облачных вычислений, в том числе большей гибкости масштабирования ресурсов. Программа рассчитана на 540 часов обучения, а все теоретические и практические знания представлены с помощью высококачественного мультимедийного содержания, мастер-классов и видеотехники, позволяющей делиться учебным материалом.

Программа проводится в формате онлайн и использует методику Relearning, основанную на повторении фундаментальных концепций в течение всего курса обучения, что способствует естественной и постепенной интеграции знаний. Кроме того, специалист сможет получить доступ к материалам и инструментам в любое время и из любого места. Таким образом, вы сможете совместить свои профессиональные задачи и личную жизнь с первоклассным обучением.  

Вы будете внедрять эффективные стратегии для оптимизации развертывания веб-сайтов и мгновенно реагировать 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 искусственного интеллекта в программировании
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по необходимым дисциплинам 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

Хотите специализироваться на конфигурировании системы Firebase? Достигните своих целей с помощью этой инновационной программы всего за 6 месяцев”

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 изучите машинный перевод между различными языками программирования, чтобы создавать приложения, работающие на различных платформах"

Система Relearning, применяемая TECH в своих программах, позволяет сократить длительное время обучения, столь частое при других методах преподавания"

Этот академический план будет охватывать все, начиная с настройки среды разработки и заканчивая управлением репозиториями. Дидактические материалы будут посвящены интеграции элементов искусственного интеллекта в Visual Studio Code и оптимизации кода с помощью ChatGPT. В то же время учебная программа будет посвящена практическому применению машинного обучения в веб-проектах, способствующему высокоэффективному развертыванию. В рамках этого направления студенты будут работать над проектами на LAMP и MEVN, чтобы получить разносторонний опыт. Кроме того, в ходе обучения студенты освоят разработку мобильных приложений, создание пространств с помощью Gothub Copilut и правильную настройку системы Firebase.

Вы будете оптимизировать коды с помощью ChatGPT и генерировать автоматическую документацию для облегчения понимания” 

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 кейс-стади 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 проектирования 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"