تقوم جامعة TECH بإنشاء شهادات جامعية مرنة 100% عبر الإنترنت للاستجابة للاحتياجات الحقيقية للمحترفين"

يعد تطوير تطبيقات الويب مع التعلم الآلي ذا أهمية كبيرة للمؤسسات، حيث أنه يجلب العديد من المزايا لتطبيقات الويب. أحد الأمثلة على ذلك هو أن هذه الموارد تعمل على تخصيص تجربة المستخدم، والتكيف مع كل من تفضيلات المستخدم وسلوكه. ينتج عن ذلك تفاعلات أكثر ملاءمة وإرضاءً. بالإضافة إلى ذلك، فإن برامج الويب المزودة بالذكاء الاصطناعي قادرة على تحليل كميات كبيرة من البيانات وتقديم رؤى insights قيمة لاتخاذ القرارات الاستراتيجية. وهذا يساعد الشركات على فهم أفضل لعملائها وأسواقها وحتى منافسيها.

وفي هذا السياق، تقوم جامعة TECHبتنفيذ محاضرة جامعية في هذا السياق تقدم أكثر الاستراتيجيات تقدمًا لتحسين الأداء والأمان في تطبيقات الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي. سيتعمق المنهج في تكوين بيئات تطوير التطبيقات، ودمج المكتبات وأطر frameworks العمل. بيئات تطوير التطبيقات، ودمج المكتبات والأطر. بالإضافة إلى ذلك، سيتناول المنهج أنماط تصميم المنتجات، بحيث يمكن للخريجين تحسين تجربة المستخدم. وفيما يتعلق بهذا الأمر، ستركز المواد التعليمية على إنشاء مشروع مع الذكاء الاصطناعي لبيئات LAMP. سيقوم المحترفون بتنفيذ استراتيجيات لضمان تحسين التطبيقات وصيانتها. 

لهذا التعلم سيكون لديهم منصة بنسبة 100%على الإنترنت ومجموعة متنوعة من موارد الوسائط المتعددة. في المقابل، ستعمل منهجية إعادة التعلم (Relearning) الخاصة بـ TECH على تعزيز تطوير المهارات وإتقان المفاهيم المعقدة بطريقة أسرع وأكثر كفاءة ومرونة. كل هذا، مع مؤهل علمي لن يخضع لجداول زمنية ثابتة ليتمكن كل خريج من اختيار الزمان والمكان الذي سيركز فيه على هذه المحاضرة الجامعية. كل ما يتطلبه الأمر هو أن يكون لدى الطلاب جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت في متناول أيديهم، حتى يتمكنوا من الوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي والاستمتاع بالمحتوى التعليمي الأكثر ديناميكية في السوق الأكاديمية.

هل تريد تحسين عملية النشر على المواقع الإلكترونية؟ حقق ذلك في 6 أسابيع فقط بفضل هذا البرنامج الثوري“

تحتوي محاضرة جامعية في تطوير تطبيقات الويب بالذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في الذكاء الاصطناعية في البرمجة 
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية 
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم 
تركيزها على المنهجيات المبتكرة  
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية 
توفر المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت 

سوف تتعمق في أنماط التصميم في المنتجات ذات الذكاء الاصطناعي وستساهم بأكثر المقترحات ابتكاراً“

البرنامج يضم أعضاء هيئة تدريس محترفين يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة.  

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.  

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.  

ستحقق أهدافك بفضل أدوات التدريس الخاصة بـ TECH، بما في ذلك مقاطع الفيديو التفسيرية والملخصات التفاعلية"

سيتم توجيهك من خلال نظام التعلم القائم على إعادة التأكيد على ما تم تعلمه، مع منهج تدريس طبيعي وتقدمي على طول المنهج الدراسي بأكمله"

سيركز هذا التدريب على التطبيق العملي لتعلم الآلة في مشاريع الويب. لذلك، سيتراوح المسار الأكاديمي من إعداد بيئة العمل إلى النشر الفعال. وفي الوقت نفسه، سيتعمق المنهج في الوقت نفسه في مكونات الواجهة الأمامية والخلفية، بحيث يكون الخريجون قادرين على تقديم تطبيقات وظيفية. كما سيتناول التدريب أيضاً الحوسبة السحابية، ويقدم استراتيجيات لإدارة الموارد والتكاليف بكفاءة في هذه البيئات. وتماشيًا مع ذلك، سيساعد البرنامج المتخصصين على اكتساب خبرات متنوعة في العمل على المشاريع في بيئات شبكات الطاقة المتجددة المحلية وشبكات الطاقة المتجددة البيئية.

ستطبق التقنيات الأكثر تقدماً لتحسين سرعة وكفاءة مواقعك الإلكترونية“

الوحدة 1. مشاريع الويب مع الذكاء الاصطناعي

1.1    إعداد بيئة العمل لتطوير الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.1.1    تكوين بيئات تطوير الويب للمشاريع ذات الذكاء الاصطناعي
2.1.1    اختيار وإعداد الأدوات الأساسية لتطوير الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.1.1    تكامل مكتبات وأطر(frameworks) حددة لمشاريع الويب مع الذكاء الاصطناعي
4.1.1    تنفيذ الممارسات الجيدة في تكوين بيئات التطوير التعاونية

2.1    إنشاء مساحة عمل (Workspace) لمشاريع الذكاء الاصطناعي باستخدام GitHub Copilot

1.2.1    التصميم والتنظيم الفعال لمساحات العمل (workspaces) لمشاريع الويب بمكونات الذكاء الاصطناعي
2.2.1    استخدام أدوات إدارة المشاريع والتحكم في الإصدار في مساحة العمل (workspace)
3.2.1    استراتيجيات التعاون والتواصل الفعال في فريق التطوير
4.2.1    تكييف مساحة العمل (workspace) مع الاحتياجات المحددة لمشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

3.1    أنماط التصميم في المنتجات باستخدام GitHub Copilot

1.3.1    تحديد وتطبيق أنماط التصميم الشائعة في واجهات المستخدم مع عناصر الذكاء الاصطناعي
2.3.1    تطوير أنماط محددة لتحسين تجربة المستخدم في مشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.3.1    دمج أنماط التصميم في البنية العامة لمشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.3.1    تقييم واختيار أنماط التصميم المناسبة وفقًا لسياق المشروع

4.1    تطوير الواجهة الأمامية باستخدام GitHub Copilot

1.4.1    دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في طبقة العرض لمشاريع الويب
2.4.1    تطوير واجهات المستخدم التكيفية مع عناصر الذكاء الاصطناعي
3.4.1    تنفيذ وظائف معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الواجهة الأمامية (Frontend)
4.4.1    استراتيجيات تحسين الأداء في تطوير الواجهة الأمامية (Frontend) باستخدام الذكاء الاصطناعي

5.1    إنشاء قاعدة البيانات باستخدام GitHub Copilot

1.5.1    اختيار تقنيات قواعد البيانات لمشاريع الويب ذات الذكاء الاصطناعي
2.5.1    تصميم مخططات قاعدة البيانات لتخزين وإدارة البيانات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
3.5.1    تنفيذ أنظمة تخزين فعالة لكميات كبيرة من البيانات الناتجة عن نماذج الذكاء الاصطناعي
4.5.1    استراتيجيات أمن وحماية البيانات الحساسة في قواعد بيانات مشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

6.1    تطوير الواجهة الخلفية باستخدام GitHub Copilot

1.6.1    دمج خدمات ونماذج الذكاء الاصطناعي في الواجهة الخلفية (backend)
2.6.1    تطوير واجهات برمجة التطبيقات ونقاط النهاية (endpoints) المحددة للتواصل بين مكونات الواجهة الأمامية (Frontend) والذكاء الاصطناعي
3.6.1    تنفيذ منطق معالجة البيانات واتخاذ القرار في الواجهة الخلفية (backend) باستخدام الذكاء الاصطناعيمية
4.6.1    استراتيجيات قابلية التوسع والأداء في تطوير الواجهة الخلفية (Backend) لمشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

7.1    تحسين عملية نشر موقع الويب الخاص بك

1.7.1    أتمتة عمليات البناء والنشر لمشاريع الويب باستخدام ChatGPT
2.7.1    تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD المتكيفة مع تطبيقات الويب مع GitHub Copilot
3.7.1    استراتيجيات الإدارة الفعالة للإصدارات والتحديثات في عمليات النشر المستمر
4.7.1    مراقبة وتحليل ما بعد النشر من أجل التحسين المستمر للعملية

8.1    الذكاء الاصطناعي في الحوسبة السحابية

1.8.1    دمج خدمات الذكاء الاصطناعي في منصات الحوسبة السحابية
2.8.1    تطوير حلول قابلة للتطوير وموزعة باستخدام الخدمات السحابية مع قدرات الذكاء الاصطناعي
3.8.1    استراتيجيات لإدارة الموارد والتكاليف بكفاءة في البيئات السحابية باستخدام تطبيقات الويب الخاصة بالذكاء الاصطناعي
4.8.1    تقييم ومقارنة مقدمي الخدمات السحابية لمشاريع الويب مع الذكاء الاصطناعي

9.1    إنشاء مشروع ذكاء اصطناعي لبيئات LAMP بمساعدة ChatGPT

1.9.1    تكييف مشاريع الويب بناءً على حزمة LAMP لتشمل مكونات الذكاء الاصطناعي
2.9.1    تكامل مكتبات وأطر (frameworks) الذكاء الاصطناعي المحددة في بيئات LAMP
3.9.1    تطوير وظائف الذكاء الاصطناعي التي تكمل بنية LAMP التقليدية
4.9.1    استراتيجيات التحسين والصيانة في مشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي في بيئات LAMP

10.1    إنشاء مشروع ذكاء اصطناعي لبيئات MEVN باستخدام ChatGPT

1.10.1    دمج التقنيات والأدوات من مكدس MEVN مع مكونات الذكاء الاصطناعي
2.10.1    تطوير تطبيقات الويب الحديثة والقابلة للتطوير في بيئات MEVN بقدرات الذكاء الاصطناعي
3.10.1    تنفيذ وظائف معالجة البيانات والتعلم الآلي في مشاريع MEVN
4.10.1    استراتيجيات لتحسين الأداء والأمان في تطبيقات الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي في بيئات MEVN 

سوف تكتسب المعرفة دون قيود جغرافية أو توقيت محدد مسبقًا"