Esta titulación universitaria te da la oportunidad de actualizar tus competencias sobre Inteligencia Artificial con el máximo rigor científico y desde una institución de vanguardia tecnológica”

Entre las prácticas de desarrollo de software más habituales, destaca la combinación del Pai Programming con el GitHub Copilot. De esta forma, dos programadores trabajan juntos mientras uno enseña y guía al otro. Por ejemplo, los programadores más experimentados pueden aportar al resto sugerencia de códigos para transferir así su conocimiento. Igualmente, cuando dos informáticos trabajan simultáneamente, garantizan un mayor nivel de productividad en menos tiempo. Sin embargo, para emplear estos instrumentos con eficacia los expertos requieren un discernimiento profundo sobre su funcionamiento.

Para ayudarlos con esta labor, TECH desarrolla un innovador programa que ahondará en los mecanismos más vanguardistas para mejorar la productividad en el desarrollo de software con IA. Bajo la supervisión de un versado cuadro docente, el temario profundizará en la optimización de los códigos utilizando la moderna aplicación de ChatGPT. Al mismo tiempo, los materiales didácticos analizarán las principales extensiones del Aprendizaje Automático para el Visual Studio Code. También el programa se centrará en la integración de los Sistemas Computarizados con bases de datos, permitiendo así al alumnado almacenar de forma segura las informaciones de los usuarios.

Durante las 6 semanas de duración de esta enseñanza, el equipo docente guiará al alumnado y resolverá todas las dudas que puedan surgirle durante su proceso de aprendizaje. Así pues, mediante una cómoda modalidad 100% online, TECH favorece el aprendizaje de los profesionales que deseen compatibilizar su vida laboral y personal. Apoyado por el sistema Relearning, basado en la reiteración de contenido, y una plataforma con amplio contenido multimedia (entre los que figuran resúmenes interactivos, infografías o vídeos motivacionales), los estudiantes adquirirán el conocimiento que necesitan para avanzar en su carrera profesional. De este modo, los egresados podrán aprovechar todas las oportunidades que ofrece una industria informática en pleno auge y en constante expansión.

Serás capaz de gestionar bases de datos a gran escala y almacenarlos garantizando la seguridad en todo momento tras completar este Postgraduate certificate”

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

Manejarás los sistemas de Aprendizaje Automático más efectivos para detectar fallos y buscar soluciones altamente creativas”

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.

Una enseñanza 100% online, sin horarios fijos y con un temario disponible desde el primer día. ¡Marca tu propio ritmo de aprendizaje!”

Reforzarás tus conocimientos clave mediante la innovadora metodología Relearning para una asimilación efectiva de la materia”

Through a complete module, this curriculum will provide experts with a comprehensive view of the configuration of the AI software development environment. In this way, the syllabus will highlight repository management, based on the combination of elements in Visual Studio Code and ChatGPT. In order for the graduates to be able to improve productivity in their projects, the program will address in depth the no-code design of interfaces, as well as the automatic translation between different programming languages. At the end of the program, the professionals will provide the most innovative software solutions.

TECH presents a unique program that will help you, in just 6 weeks, to make a leap in your profession”

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 ProgrammingSessions 
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

The teaching materials of this program, elaborated by these specialists, have contents that are completely applicable to your professional experiences”