Управляйте адаптацией алгоритмов машинного перевода в лучшем цифровом университете мира по версии Forbes”  

Разработка программных приложений с помощью машинного обучения представляет собой подход, направленный на оптимизацию процесса разработки программного обеспечения. Важность этой технологии заключается в нескольких ключевых преимуществах, которые она дает при разработке приложений. Например, она способна автоматизировать повторяющиеся или утомительные задачи при выполнении приложений. Это освобождает разработчиков от рутины и позволяет им сосредоточиться на более стратегических аспектах проекта. Кроме того, инструменты ИИ используются для более быстрого поиска и исправления ошибок, что значительно сокращает время вывода программного обеспечения на рынок.

В связи с этим TECH создал инновационную программу для специалистов в области компьютерных наук, которая даст им ключи к повышению производительности в разработке программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта. Разработанная экспертами в данной области, учебная программа будет посвящена наиболее важным расширениям для Visual Studio Code, которые позволят студентам настраивать среду разработки для повышения эффективности. В то же время в учебном плане будет подробно проанализировано управление репозиториями – от автоматизации технических процессов контроля версий до интеграции ИИ в управление базами данных. Также в рамках обучения будут представлены самые инновационные инструменты для автоматического перевода на различные языки программирования.

Одно из преимуществ участия в этой уникальной академической программе заключается в удобстве и адаптируемости. TECH является первопроходцем в реализации педагогической методологии Relearning, которая предоставляет дидактическое и мультимедийное содержание неоднократно, чтобы расширить и улучшить усвоение концепций. Все это дополняется практическими кейсами, представленными лучшими экспертами в данной области. Таким образом, это идеальная возможность совместить обучение с личной жизнью.

Вы освоите самые передовые инструменты искусственного интеллекта для повышения производительности”  

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 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

С помощью GitHub Copilot вы улучшите коммуникацию и сотрудничество между разработчиками”

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.  

Вы будете проводить раннее обнаружение уязвимостей и ошибок с помощью статического анализа"

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

Эта программа позволит специалистам по информатике получить целостное представление о конфигурации среды разработки программного обеспечения с использованием искусственного интеллекта. Для достижения этой цели учебная программа будет посвящена управлению репозиториями, сочетая элементы Visual Studio Code и ChatGPT. Это позволит студентам проводить предиктивный анализ изменений для внедрения улучшений в организации. Аналогичным образом, в программе будет проанализирован дизайн пользовательских интерфейсов No-code для оптимизации производительности в проектах. Кроме того, студенты смогут улучшить взаимодействие между различными языками с помощью автоматического перевода.

Уникальный, ключевой и решающий опыт обучения, который поможет вам повысить свой профессиональный уровень всего за 6 недель"

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 использованием 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

Наслаждайтесь самыми актуальными учебными материалами на образовательной сцене, доступными в инновационных мультимедийных форматах, чтобы оптимизировать ваше обучение"