С помощью системы Relearning вы будете интегрировать понятия естественным и постепенным образом. Забудьте о заучивании!"

Определение архитектуры программного обеспечения с использованием машинного обучения стало важным процессом в разработке систем. Эти механизмы определяют как структуру, так и дизайн программного обеспечения, которое позволит интегрировать и внедрять алгоритмы в приложения. Важно, что эти структуры обеспечивают основу для интеграции, управления, безопасности и производительности ИИ в контексте более широкого решения. Таким образом, организации получают все преимущества потенциала искусственного интеллекта и используют его для улучшения процесса принятия решений.

Столкнувшись с этой реальностью, TECH разрабатывает Университетский курс, предназначенный для ИТ-специалистов, в рамках которого будет углубленно изучаться архитектура программного обеспечения на основе искусственного интеллекта. Академический план будет посвящен оптимизации и управлению производительностью в инструментах машинного обучения. Это позволит специалистам внедрить методы кэширования и распараллеливания для повышения производительности. В то же время в рамках программы будут рассмотрены вопросы проектирования крупномасштабных систем с учетом их архитектурных принципов и реализации конкретных паттернов для распределенных систем. В программе также будут рассмотрены алгоритмы планирования для продуктов, предлагающие стратегии выбора в зависимости от типа задач и требований статьи.

В курсе используется передовая и эксклюзивная методология Relearning, позволяющая студентам быстро и гибко усваивать сложные концепции и навыки. В то же время его содержание не привязано к жесткому расписанию или графику непрерывных оценок. Таким образом, у каждого студента есть возможность подстроить учебное время под свои личные или профессиональные обязанности. Так, студентам не придется отказываться от других учебных программ или текущей работы, что позволит избежать ненужных поездок. Одним словом, все материалы будут доступны с любого портативного устройства 24 часа в сутки, 7 дней в неделю.

Хотите внедрить чистую архитектуру в свои процедуры? Эта программа позволит вам создавать легко обслуживаемые, масштабируемые и гибкие приложения”

Данный Университетский курс в области определения архитектур программного обеспечения 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 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 применять наиболее эффективные стратегии горизонтального и вертикального расширения в средах с переменным спросом”  

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.  

Благодаря этому обучению вы сможете управлять рабочими процессами и нагрузками в масштабируемых системах всего за 6 недель"

В вашем распоряжении будет богатая библиотека мультимедийных ресурсов в различных аудиовизуальных форматах, включая интерактивные конспекты"

Эта университетская программа погружает студентов в фундаментальные аспекты архитектуры программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта. В учебном плане будут рассмотрены такие ключевые факторы, как производительность, стабильность и ремонтопригодность. Кроме того, в рамках программы будет рассмотрен выбор масштабируемых технологий хранения данных, чтобы студенты могли эффективно работать с большими объемами данных. Помимо этого, в учебных материалах будет рассмотрена реализация чистой архитектуры, с учетом ее принципов и адаптации к проектам с компонентами ИИ. В программе также будут изучаться паттерны проектирования и поощряться безопасные методы разработки для подготовки высококомпетентных компьютерных ученых.

Вы будете развивать свою вычислительную практику с помощью самых передовых алгоритмов программирования для создания продуктов с использованием машинного обучения”

Модуль 1. Архитектура программного обеспечения с помощью ИИ

1.1. Оптимизация и управление производительностью в инструментах с помощью ИИ с использованием ChatGPT 

1.1.1. Анализ производительности и профилирование в инструментах искусственного интеллекта
1.1.2. Стратегии оптимизации алгоритмов и моделей ИИ
1.1.3. Внедрение кэширования и распараллеливания для повышения производительности
1.1.4. Инструменты и методологии для непрерывного мониторинга производительности в реальном времени

1.2. Масштабируемость в приложениях ИИ с использованием ChatGPT

1.2.1. Проектирование масштабируемых архитектур для приложений ИИ
1.2.2. Реализация методов разбиения на разделы и распределения нагрузки
1.2.3. Управление рабочими процессами и рабочими нагрузками в масштабируемых системах
1.2.4. Стратегии горизонтального и вертикального расширения в условиях переменного спроса

1.3. Обслуживаемость приложений ИИ с использованием ChatGPT

1.3.1. Принципы проектирования для обеспечения обслуживаемости в проектах ИИ
1.3.2. Стратегии документирования, характерные для моделей и алгоритмов ИИ
1.3.3. Реализация модульных и интеграционных тестов для облегчения обслуживаемости
1.3.4. Методы рефакторинга и непрерывного совершенствования систем с компонентами ИИ

1.4. Проектирование крупномасштабных систем

1.4.1. Архитектурные принципы проектирования крупномасштабных систем
1.4.2. Декомпозиция сложных систем на микросервисы
1.4.3. Реализация специфических паттернов проектирования распределенных систем
1.4.4. Стратегии управления сложностью в крупномасштабных архитектурах с компонентами ИИ

1.5. Крупномасштабные хранилища данных для инструментов ИИ

1.5.1. Выбор масштабируемых технологий хранения данных
1.5.2. Проектирование схем баз данных для эффективной работы с большими объемами данных
1.5.3. Стратегии разделения и репликации в средах хранения массовых данных
1.5.4. Внедрение систем управления данными для обеспечения целостности и доступности в проектах ИИ

1.6. Структуры данных ИИ с помощью ChatGPT

1.6.1. Адаптация классических структур данных для использования в алгоритмах ИИ
1.6.2. Проектирование и оптимизация специфических структур данных с помощью ChatGPT 
1.6.3. Интеграция эффективных структур данных в системы с интенсивным использованием данных
1.6.4. Стратегии манипулирования и хранения данных в реальном времени в структурах данных ИИ

1.7. Алгоритмы программирования для продуктов ИИ

1.7.1. Разработка и реализация алгоритмов, специфичных для приложений ИИ
1.7.2. Стратегии выбора алгоритмов в зависимости от типа задачи и требований к продукту
1.7.3. Адаптация классических алгоритмов для интеграции в системы ИИ
1.7.4. Оценка и сравнение производительности различных алгоритмов в контексте разработки ИИ

1.8. Модели проектирования для разработки ИИ

1.8.1. Выявление и применение общих паттернов проектирования в проектах с компонентами ИИ
1.8.2. Разработка специальных паттернов для интеграции моделей и алгоритмов в существующие системы
1.8.3. Стратегии реализации паттернов для улучшения многократного использования и поддерживаемости в проектах ИИ
1.8.4. Кейс-стади и лучшие практики применения паттернов проектирования в архитектурах ИИ

1.9. Реализация чистой архитектуры с помощью ChatGPT

1.9.1. Основополагающие принципы и концепции чистой архитектуры
1.9.2. Адаптация чистой архитектуры к проектам с компонентами ИИ
1.9.3. Внедрение слоев и зависимостей в системах с чистой архитектурой
1.9.4. Преимущества и проблемы внедрения чистой архитектуры при разработке программного обеспечения для ИИ

1.10. Безопасная разработка программного обеспечения в веб-приложениях с помощью DeepCode

1.10.1. Принципы обеспечения безопасности при разработке программного обеспечения с использованием компонентов ИИ
1.10.2. Выявление и устранение потенциальных уязвимостей в моделях и алгоритмах ИИ
1.10.3. Внедрение практик безопасной разработки в веб-приложениях с функциями искусственного интеллекта
1.10.4. Стратегии защиты конфиденциальных данных и предотвращения атак в проектах с использованием ИИ

С первого дня у вас будет доступ к библиотеке мультимедийных ресурсов и всему учебному плану. Никаких фиксированных графиков и необходимости присутствовать!”