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 Diplomado en Desarrollo Asistido de Aplicaciones Software 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

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”  

Este programa proporcionará a los informáticos una visión holística acerca de la configuración del entorno de desarrollo en software mediante IA. Para conseguirlo, el plan de estudios profundizará en la gestión de repositorios a partir de la combinación de elementos en Visual Studio Code y ChatGPT. Esto permitirá al alumnado efectuar análisis predictivos de los cambios, para implementar mejoras en la organización. Asimismo, el temario analizará el diseño del No-code de Interfaces de Usuario con el fin de optimizar la productividad en los proyectos. En este sentido, los egresados mejorarán la interoperabilidad entre diferentes lenguajes mediante la traducción automática.

Una experiencia de capacitación única, clave y decisiva que impulsará tu desarrollo profesional en solo 6 semanas”

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 Elementos de IA    

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    

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    

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    

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    

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

Disfruta de los contenidos académicos más actualizados del panorama educativo, disponibles en formatos multimedia innovadores para optimizar tu estudio”