Aborda el Desarrollo Frontend en la mejor universidad digital del mundo según Forbes” 

La mejora de la productividad en el desarrollo de software con Aprendizaje Automático tiene un impacto significativo en la calidad de los proyectos informáticos. Por ejemplo, sus sistemas permiten a las aplicaciones mejorar con el tiempo y adaptarse a las necesidades de los usuarios. Así pues, los profesionales implementan procesos de desarrollo tanto más eficaces como rentables. En este sentido, las empresas adquieren ventajas competitivas al ser capaces de adaptarse con rapidez a las necesidades cambiantes del mercado y entregar de forma inmediata los bienes o servicios. Esto les permite diferenciarse de sus competidores, mientras lanza productos innovadores para captar la atención del público.
 
Con el fin de optimizar estos procedimientos mediante IA, TECH lanza un exclusivo programa dirigido a profesionales de la Informática. El plan de estudios se centrará en la integración del Aprendizaje Automático en gestión con bases de datos, permitiendo al alumnado buscar posibles fallos en el software y crear test unitarios. También el temario profundizará en cómo los estudiantes pueden optimizar los procesos de despliegues en las páginas webs. Por otra parte, los materiales didácticos se adentrarán en los múltiples beneficios de la computación en la nube, entre las que sobresale una mayor escalabilidad de los recursos de forma flexible. La titulación está diseñada para proporcionar una capacitación de 450 horas de estudio, y en ella todos los conocimientos teórico-prácticos se presentan mediante contenidos multimedia de alta calidad, clases magistrales y técnicas de vídeo que permiten intercambiar las enseñanzas.

Este programa se imparte en formato online y utiliza la metodología Relearning basada en la reiteración de los conceptos fundamentales a lo largo de todo el temario para facilitar la integración de los conocimientos de manera natural y progresiva. Además, el profesional podrá acceder a los materiales y herramientas en cualquier momento y desde cualquier lugar. De esta manera, podrá compaginar sus tareas profesionales y su vida personal con una capacitación de actualización de primer nivel.  

Implementarás estrategias efectivas con las que optimizarás el despliegue de tus webs y responderás con inmediatez a las exigencias del mercado”

Este Experto Universitario en Desarrollo de Aplicaciones Multiplataforma mediante Inteligencia Artificial 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

¿Quieres especializarte en la Configuración de Firebase? Logra tus metas con este innovador programa en solo 6 meses”

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.  

Ahondarás en la traducción automática entre diferentes lenguajes de programación para crear aplicaciones que funcionen en una variedad de plataformas”

El sistema Relearning aplicado por TECH en sus programas reduce las largas horas de estudio tan frecuentes en otros métodos de enseñanza”  

El presente itinerario académico comprenderá desde la configuración del entorno de desarrollo hasta la gestión de repositorios. Los materiales didácticos destacarán la  integración de elementos de IA en Visual Studio Code y la optimización de código con ChatGPT. A su vez, el temario profundizará en la aplicación práctica del Aprendizaje Automático en proyectos web, promoviendo despligues altamente eficientes. En esta línea, los alumnos trabajarán en proyectos con LAMP y MEVN para ganar experiencia diversificada. También la capacitación guiará a los estudiantes en el desarrollo de aplicaciones móviles, creando espacios con Gothub Copilut y configurando adecuadamente el Firebase.

Optimizarás los códigos empleando ChatGPT y generarás documentaciones automáticas para facilitar su comprensión” 

Módulo 1. Mejora de la productividad en Desarrollo de software con IA  

1.1. Preparar un entorno de desarrollo adecuado 

1.1.1. Selección de herramientas esenciales para desarrollo con IA  
1.1.2. Configuración de las herramientas elegidas 
1.1.3. Implementación de pipelines de CI/CD adaptados a proyectos con IA 
1.1.4. Gestión eficiente de dependencias y versiones en entornos de desarrollo 

1.2. Extensiones imprescindibles de IA para Visual Studio Code  

1.2.1. Exploración y selección de extensiones de IA para Visual Studio Code 
1.2.2. Integración de herramientas de análisis estático y dinámico en el IDE 
1.2.3. Automatización de tareas repetitivas con extensiones específicas 
1.2.4. Personalización del entorno de desarrollo para mejorar la eficiencia 

1.3. Diseño No-code de Interfaces de Usuario con Flutterflow 

1.3.1. Principios del diseño No-code y su aplicación en interfaces de usuario 
1.3.2. Incorporación de elementos de IA en el diseño visual de interfaces 
1.3.3. Herramientas y plataformas para la creación No-code de interfaces inteligentes 
1.3.4. Evaluación y mejora continua de interfaces No-code con IA 

1.4. Optimización de código usando ChatGPT 

1.4.1. Identificar código duplicado  
1.4.2. Refactorizar  
1.4.3. Crear códigos legibles  
1.4.4. Entender lo que hace un código  
1.4.5. Mejora nombre de variables y funciones  
1.4.6. Creación de documentación automática  

1.5. Gestión de repositorios con IA usando ChagGPT 

1.5.1. Automatización de procesos de control de versiones con técnicas de IA 
1.5.2. Detección de conflictos y resolución automática en entornos colaborativos  
1.5.3. Análisis predictivo de cambios y tendencias en repositorios de código 
1.5.4. Mejoras en la organización y categorización de repositorios mediante IA 

1.6. Integración de IA en gestión con bases de datos con AskYourDatabase  

1.6.1. Optimización de consultas y rendimiento utilizando técnicas de IA 
1.6.2. Análisis predictivo de patrones de acceso a bases de datos 
1.6.3. Implementación de sistemas de recomendación para optimizar la estructura de la base de datos 
1.6.4. Monitoreo y detección proactiva de posibles problemas en bases de datos 

1.7. Búsqueda de fallos y creación de test unitarios con IA usando ChatGPT  

1.7.1. Generación automática de casos de prueba mediante técnicas de IA 
1.7.2. Detección temprana de vulnerabilidades y errores utilizando análisis estático con IA 
1.7.3. Mejora de la cobertura de pruebas mediante la identificación de áreas críticas por IA 

1.8. Pair Programming con GitHub Copilot  

1.8.1. Integración y uso efectivo de GitHub Copilot en sesiones de Pair Programming 
1.8.2. Integración Mejoras en la comunicación y colaboración entre desarrolladores con GitHub Copilot 
1.8.3. Integración Estrategias para aprovechar al máximo las sugerencias de código generadas por GitHub Copilot 
1.8.4. Integración Casos de estudio y buenas prácticas en Pair Programming asistido por IA 

1.9. Traducción automática entre lenguajes de programación usando ChatGPT 

1.9.1. Herramientas y servicios de traducción automática específicos para lenguajes de programación 
1.9.2. Adaptación de algoritmos de traducción automática a contextos de desarrollo 
1.9.3. Mejora de la interoperabilidad entre diferentes lenguajes mediante traducción automática 
1.9.4. Evaluación y mitigación de posibles desafíos y limitaciones en la traducción automática 

1.10. Herramientas de IA recomendadas para mejorar la productividad  

1.10.1. Análisis comparativo de herramientas de IA para el desarrollo de software 
1.10.2. Integración de herramientas de IA en flujos de trabajo
1.10.3. Automatización de tareas rutinarias con herramientas de IA  
1.10.4. Evaluación y selección de herramientas basada en el contexto y los requerimientos del proyecto 

Módulo 2. Proyectos web con IA  

2.1. Preparación del Entorno de Trabajo para Desarrollo Web con IA  

2.1.1. Configuración de entornos de desarrollo web para proyectos con inteligencia artificial 
2.1.2. Selección y preparación de herramientas esenciales para el desarrollo web con IA 
2.1.3. Integración de bibliotecas y frameworks específicos para proyectos web con inteligencia artificial 
2.1.4. Implementación de buenas prácticas en la configuración de entornos de desarrollo colaborativos 

2.2. Creación de Workspace para Proyectos de IA con GitHub Copilot  

2.2.1. Diseño y organización efectiva de workspaces para proyectos web con componentes de inteligencia artificial  
2.2.2. Uso de herramientas de gestión de proyectos y control de versiones en el workspace 
2.2.3. Estrategias para la colaboración y comunicación eficientes en el equipo de desarrollo 
2.2.4. Adaptación del workspace a las necesidades específicas de proyectos web con IA 

2.3. Patrones de Diseño en Productos con GitHub Copilot 

2.3.1. Identificación y aplicación de patrones de diseño comunes en interfaces de usuario con elementos de inteligencia artificial 
2.3.2. Desarrollo de patrones específicos para mejorar la experiencia de usuario en proyectos web con IA 
2.3.3. Integración de patrones de diseño en la arquitectura general de proyectos web con Inteligencia Artificial 
2.3.4. Evaluación y selección de patrones de diseño adecuados según el contexto del proyecto 

2.4. Desarrollo Frontend con GitHub Copilot  

2.4.1. Integración de modelos de IA en la capa de presentación de proyectos web  
2.4.2. Desarrollo de interfaces de usuario adaptativas con elementos de inteligencia artificial 
2.4.3. Implementación de funcionalidades de procesamiento de lenguaje natural (PLN) en el Frontend 
2.4.4. Estrategias para la optimización del rendimiento en el desarrollo Frontend con IA  

2.5. Creación de Base de Datos usando GitHub Copilot  

2.5.1. Selección de tecnologías de bases de datos para proyectos web con inteligencia artificial 
2.5.2. Diseño de esquemas de bases de datos para almacenar y gestionar datos relacionados con IA 
2.5.3. Implementación de sistemas de almacenamiento eficientes para grandes volúmenes de datos generados por modelos de IA 
2.5.4. Estrategias para la seguridad y protección de datos sensibles en bases de datos de proyectos web con IA 

2.6. Desarrollo Backend con GitHub Copilot  

2.6.1. Integración de servicios y modelos de IA en la lógica de negocio del Backend 
2.6.2. Desarrollo de APIs y endpoints específicos para la comunicación entre el Frontend y los componentes de IA 
2.6.3. Implementación de lógica de procesamiento de datos y toma de decisiones en el Backend con Inteligencia Artificial 
2.6.4. Estrategias para la escalabilidad y rendimiento en el desarrollo Backend de proyectos web con IA  

2.7. Optimizar el Proceso de Despliegue de Tu Web  

2.7.1. Automatización de procesos de construcción y despliegue de proyectos web con ChatGPT  
2.7.2. Implementación de pipelines de CI/CD adaptados a aplicaciones web con GitHub Copilot  
2.7.3. Estrategias para la gestión eficiente de versiones y actualizaciones en despliegues continuos 
2.7.4. Monitoreo y análisis post-despliegue para la mejora continua del proceso  

2.8. IA en la Computación en la Nube  

2.8.1. Integración de servicios de inteligencia artificial en plataformas de computación en la nube 
2.8.2. Desarrollo de soluciones escalables y distribuidas utilizando servicios de nube con capacidades de IA 
2.8.3. Estrategias para el manejo eficiente de recursos y costos en entornos de nube con aplicaciones web con IA 
2.8.4. Evaluación y comparación de proveedores de servicios en la nube para proyectos web con Inteligencia Artificial  

2.9. Creación de un Proyecto con IA para Entornos LAMP con la ayuda de ChatGPT  

2.9.1. Adaptación de proyectos web basados en la pila LAMP para incluir componentes de Inteligencia Artificial 
2.9.2. Integración de bibliotecas y frameworks específicos de IA en entornos LAMP 
2.9.3. Desarrollo de funcionalidades de IA que complementan la arquitectura LAMP tradicional  
2.9.4. Estrategias para la optimización y mantenimiento en proyectos web con IA en entornos LAMP

2.10. Creación de un Proyecto con IA para Entornos MEVN usando ChatGPT 

2.10.1. Integración de tecnologías y herramientas de la pila MEVN con componentes de Inteligencia Artificial 
2.10.2. Desarrollo de aplicaciones web modernas y escalables en entornos MEVN con capacidades de IA 
2.10.3. Implementación de funcionalidades de procesamiento de datos y aprendizaje automático en proyectos MEVN 
2.10.4. Estrategias para la mejora del rendimiento y la seguridad en aplicaciones web con IA en entornos MEVN 

Módulo 3. Aplicaciones móviles con IA   

3.1. Preparación de Entorno de Trabajo para Desarrollo Móvil con IA  

3.1.1. Configuración de entornos de desarrollo móvil para proyectos con Inteligencia Artificial  
3.1.2. Selección y preparación de herramientas específicas para el desarrollo de aplicaciones móviles con IA 
3.1.3. Integración de bibliotecas y frameworks de IA en entornos de desarrollo móvil 
3.1.4. Configuración de emuladores y dispositivos reales para pruebas de aplicaciones móviles con componentes de inteligencia artificial 

3.2. Creación de un Workspace con GitHub Copilot  

3.2.1. Integración de GitHub Copilot en entornos de desarrollo móvil 
3.2.2. Uso efectivo de GitHub Copilot para la generación de código en proyectos con IA 
3.2.3. Estrategias para la colaboración entre desarrolladores al utilizar GitHub Copilot en el workspace 
3.2.4. Buenas prácticas y limitaciones en el uso de GitHub Copilot en el desarrollo de aplicaciones móviles con IA.  

3.3. Configuración de Firebase  

3.3.1. Configuración inicial de un proyecto en Firebase para el desarrollo móvil 
3.3.2. Integración de Firebase en aplicaciones móviles con funcionalidades de Inteligencia Artificial 
3.3.3. Uso de servicios de Firebase como base de datos, autenticación y notificaciones en proyectos con IA 
3.3.4. Estrategias para la gestión de datos y eventos en tiempo real en aplicaciones móviles con Firebase  

3.4. Conceptos de Clean Architecture, DataSources, Repositories  

3.4.1. Principios fundamentales de Clean Architecture en el desarrollo móvil con IA 
3.4.2. Implementación de capas de DataSources y Repositories con GitHub Copilot  
3.4.3. Diseño y estructuración de componentes en proyectos móvile con GitHub Copilot 
3.4.4. Beneficios y desafíos de la implementación de Clean Architecture en aplicaciones móviles con IA 

3.5. Creación de Pantalla de Autenticación con GitHub Copilot  

3.5.1. Diseño y desarrollo de interfaces de usuario para pantallas de autenticación en aplicaciones móviles con IA 
3.5.2. Integración de servicios de autenticación con Firebase en la pantalla de inicio de sesión  
3.5.3. Uso de técnicas de seguridad y protección de datos en la pantalla de autenticación 
3.5.4. Personalización y adaptación de la experiencia de usuario en la pantalla de autenticación 

3.6. Creación de Dashboard y Navegación con GitHub Copilot  

3.6.1. Diseño y desarrollo de Dashboards con elementos de Inteligencia Artificial 
3.6.2. Implementación de sistemas de navegación eficientes en aplicaciones móviles con IA 
3.6.3. Integración de funcionalidades de IA en el Dashboard para mejorar la experiencia del usuario  

3.7. Creación de Pantalla con Listado usando GitHub Copilot 

3.7.1. Desarrollo de interfaces de usuario para pantallas con listados en aplicaciones móviles con IA 
3.7.2. Integración de algoritmos de recomendación y filtrado en la pantalla de listado 
3.7.3. Uso de patrones de diseño para la presentación efectiva de datos en el listado 
3.7.4. Estrategias para la carga eficiente de datos en tiempo real en la pantalla con listado 

3.8. Creación de Pantalla de Detalle con GitHub Copilot 

3.8.1. Diseño y desarrollo de interfaces de usuario detalladas para la presentación de información específica  
3.8.2. Integración de funcionalidades de IA para enriquecer la pantalla de detalle 
3.8.3. Implementación de interacciones y animaciones en la pantalla de detalle 
3.8.4. Estrategias para la optimización del rendimiento en la carga y visualización de detalles en aplicaciones móviles con IA 

3.9. Creación de Pantalla de Settings con GitHub Copilot 

3.9.1. Desarrollo de interfaces de usuario para configuración y ajustes en aplicaciones móviles con IA 
3.9.2. Integración de ajustes personalizados relacionados con componentes de inteligencia artificial 
3.9.3. Implementación de opciones de personalización y preferencias en la pantalla de configuración 
3.9.4. Estrategias para la usabilidad y claridad en la presentación de opciones en la pantalla de settings 

3.10. Crear Iconos, Splash y Recursos Gráficos para Tu App con IA  

3.10.1. Diseño y creación de iconos atractivos para representar la aplicación móvil con IA 
3.10.2. Desarrollo de pantallas de inicio (splash) con elementos visuales impactantes 
3.10.3. Selección y adaptación de recursos gráficos que mejoren la estética de la aplicación móvil 
3.10.4. Estrategias para la consistencia y branding visual en los elementos gráficos de la aplicación con IA

Estudiando a través de vídeos, resúmenes interactivos o test evaluativos asimilarás todos los conocimientos una forma rápida y amena"