Maneja la adaptación de algoritmos de traducción automática en la mejor universidad digital del mundo según Forbes” 

El Desarrollo Asistido de Aplicaciones Software mediante Aprendizaje Automático es un enfoque destinado a optimizar el proceso de creación de los programas informáticos. La importancia de esta tecnología radica en varios beneficios clave que aporta al desarrollo de aplicaciones. Por ejemplo, es capaz de automatizar tareas repetitivas o tediosas en la ejecución de las aplicaciones. Esto libera a los desarrolladores de labores rutinarias y les permite enforcarse en aspectos más estratégicos del proyecto. Además, las herramientas de IA sirven para localizar y solucionar errores de manera más rápida, lo que reduce considerablemente el tiempo necesario para lanzar los programas al mercado.

En este contexto, TECH crea un revolucionario programa destinado a expertos de la Informática que ofrecerá las claves para mejorar la productividad en el Desarrollo de Software con IA. Diseñado por expertos en la materia, el plan de estudios profundizará en las extensiones más importantes para Visual Studio Code, lo que permitirá a los egresados personalizar los entornos de desarrollo para mejorar la eficiencia. A su vez, el temario analizará en detalle la gestión de repositorios, abarcando desde la automatización de procesos de control de versiones técnicas hasta la integración de IA en gestión con bases de datos. También la capacitación brindará las herramientas más innovadoras para la traducción automática para los distintos lenguajes de la programación.  

Una de las ventajas de formar parte de esta oportunidad académica única se basa en la comodidad y adaptabilidad que se proporciona. TECH es pionera en la implantación de la metodología pedagógica Relearning, la cual brinda contenido didáctico y multimedia de forma reiterada para ampliar y mejorar la asimilación de los conceptos. Todo ello complementado con casos prácticos refutados por los mejores expertos en la materia. Por consiguiente, es la ocasión perfecta para poder compaginar el aprendizaje con la vida personal.

Dominarás las herramientas de Inteligencia Artificial más avanzadas para mejorar la productividad”  

Este Postgraduate certificate en Assisted Development of Software Applications using Artificial Intelligence contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son: 

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial en la Programación
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet

Integrarás mejoras en la comunicación y colaboración entre desarrolladores con GitHub Copilot”

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

Realizarás una detección temprana de vulnerabilidades y errores usando el Análisis Estático”

Gracias al sistema Relearning que emplea TECH reducirás las largas horas de estudio y memorización”  

This program will provide computer scientists with a holistic view of the configuration of the software development environment using AI. To achieve this, the curriculum will delve into repository management by combining elements in Visual Studio Code and ChatGPT. This will allow students to perform predictive analysis of changes, to implement improvements in the organization. Likewise, the syllabus will analyze the design of the No-code User Interfaces in order to optimize productivity in the projects. In this sense, graduates will improve interoperability between different languages through automatic translation.

A unique, key and decisive learning experience that will boost your professional development in just 6 weeks"

Module 1. Improving Software Development Productivity with AI         

1.1. Prepare a Suitable Development Environment

1.1.1. Selection of Essential Tools for AI Development
1.1.2. Configuration of the Chosen Tools
1.1.3. Implementation of CI/CD Ppipelines Adapted to AI Projects
1.1.4. Efficient Management of Dependencies and Versions in Development Environments

1.2. Essential AI Extensions for Visual Studio Code

1.2.1. Exploring and Selecting AI Extensions for Visual Studio Code
1.2.2. Integration of Static and Dynamic Analysis Tools in the SDI
1.2.3. Automation of Repetitive Tasks with Specific Extensions
1.2.4. Customization of the Development Environment to Improve Efficiency

1.3. No-code Design of User Interfaces with AI Elements

1.3.1. No-code Design Principles and Their Application to User Interfaces
1.3.2. Incorporation of AI Elements in the Visual Design of Interfaces
1.3.3. Tools and Platforms for No-code Creation of Intelligent Interfaces
1.3.4. Evaluation and Continuous Improvement of No-code Interfaces with AI

1.4. Code Optimization using ChatGPT    

1.4.1. Identifying Duplicate Code
1.4.2. Refactor     
1.4.3. Create Readable Code    
1.4.4. Understanding What Code Does
1.4.5. Improving Variable and Function Names
1.4.6. Automatic Documentation Creation

1.5. Repository Management with AI

1.5.1. Automation of Version Control Processes with AI Techniques
1.5.2. Conflict Detection and Automatic Resolution in Collaborative Environments
1.5.3. Predictive Analysis of Changes and Trends in Code Repositories
1.5.4. Improved Organization and Categorization of Repositories using AI

1.6. Integration of AI in Database Management

1.6.1. Query and Performance Optimization Using AI Techniques
1.6.2. Predictive Analysis of Database Access Patterns
1.6.3. Implementation of Recommender Systems to Optimize Database Structure
1.6.4. Monitoring and Proactive Detection of Potential Problems in Databases

1.7. Fault Finding and Creation of Unit Tests with AI

1.7.1. Automatic Generation of Test Cases Using AI Techniques
1.7.2. Early Detection of Vulnerabilities and Bugs using Static Analysis with AI
1.7.3. Improving Test Coverage by Identifying Critical Areas with AI

1.8. Pair Programming with GitHub Copilot

1.8.1. Integration and Effective Use of GitHub Copilot in Pair Programming Sessions
1.8.2. Integration Improvements in Communication and Collaboration between Developers with GitHub Copilot
1.8.3. Integration Strategies for Making the Most of Code Hints Generated by GitHub Copilot
1.8.4. Integration Case Studies and Best Practices in AI-assisted Pair Programming

1.9. Automatic Translation between Programming Languages

1.9.1. Programming Language Specific Machine Translation Tools and Services
1.9.2. Adapting Machine Translation Algorithms to Development Contexts
1.9.3. Improving Interoperability between Different Languages by Machine Translation
1.9.4. Assessing and Mitigating Potential Challenges and Limitations of Machine Translation

1.10. Recommended AI Tools to Improve Productivity

1.10.1. Comparative Analysis of AI Tools for Software Development
1.10.2. Integration of AI Tools in Workflows
1.10.3. Automation of Routine Tasks with AI Tools
1.10.4. Evaluating and Selecting Tools Based on Context and Project Requirements

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