Tienes a tu alcance 6 semanas de intensivo de información rigurosa y actual sobre las Arquitecturas Software con Inteligencia Artificial más efectivas” 

La Arquitectura del Software juega un papel fundamental en el proceso de QA Testing por múltiples razones. Por ejemplo, permite la identificación temprana de problemas en el código para ahorrar tiempo y recursos. Asimismo, este recurso facilita la automatización de pruebas, haciendo que los testers creen scripts más eficientes y mantenibles a lo largo del tiempo. En adición, estas estructuras aseguran la estabilidad con el objetivo de satisfacer las necesidades cambiantes de los usuarios. Los profesionales informáticos tienen la posibilidad de evaluar cómo el software se comporta bajo diferentes cargas y verificar así su funcionamiento.  

En este contexto, TECH lanza un exclusivo programa que profundizará en la optimización y gestión del rendimiento en herramientas con Inteligencia Artificial. Para ello, el plan de estudios ahondará detalladamente en conceptos claves, entre los que destacan: escalabilidad, mantenibilidad y rendimiento. Del mismo modo, el temario analizará en las herramientas más innovadoras destinadas al almacenamiento de datos de gran escala. Además, los alumnos explorarán los algoritmos de programación para resolver problemas y calcular resultados. También la capacitación resaltará cómo dotar de seguridad a las aplicaciones web para evitar ciberataques.  

La titulación universitaria aglutina en 150 horas lectivas la información más avanzada para diseñar sistemas de gran escala. Para ello, el claustro docente ha elaborado una propuesta universitaria con numerosos materiales didácticos que incluyen resúmenes interactivos, casos de estudio e infografías. A su vez, gracias al método Relearning, el alumnado conseguirá afianzar los conceptos clave y disminuir las horas invertidas en la memorización. También tendrá mayor libertad para autogestionar el tiempo de acceso al temario, ya que esta capacitación presenta una metodología 100% online. Los estudiantes que cursen este programa tan solo necesitan un móvil, tablet u ordenador con conexión a Internet para ingresar en el Campus Virtual. Por lo tanto, los profesionales tienen ante sí una opción idónea para estar al corriente de los avances en este campo mediante una propuesta universitaria vanguardista. 

¿Buscas ahondar en el almacenamiento de datos de gran escala? Esta titulación universitaria te ofrecerá las herramientas más sofisticadas para conseguirlo”   

Este Diplomado en Definición de Arquitecturas Software con 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 

Profundizarás en las estrategias más efectivas para el desarrollo de software seguro en aplicaciones web. ¡Y solo en 150 horas gracias a esta capacitación!”   

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.   

Gracias al método Relearning no tendrás que invertir largas horas al estudio y la memorización"

TECH se adapta a tu agenda, por eso ha diseñado un programa flexible y 100% online"

Este Diplomado se adentrará en los aspectos fundamentales de la Arquitectura del Software. Por ello, el temario profundizará en factores como el rendimiento, la estabilidad y la mantenibilidad. El plan de estudios analizará el diseño de sistemas a gran escala, a la vez que se centrará en el almacenamiento de datos masivos con un enfoque basado en la Inteligencia Artificial. En sintonía con esto, los materiales didácticos aportarán al alumnado los algoritmos y estructuras de datos más avanzados. Asimismo, la capacitación abordará los patrones de diseño clave y fomentará prácticas de desarrollo seguro para capacitar a informáticos altamente competentes.

Integrarás en tu praxis informática los algoritmos de programación más novedosos para la elaboración de productos usando el Aprendizaje Automático”   

Módulo 1. Arquitectura del software con IA 

1.1. Optimización y gestión del rendimiento en herramientas con IA con la ayuda de ChatGPT 

1.1.1. Análisis y perfilado de rendimiento en herramientas con IA 
1.1.2. Estrategias de optimización de algoritmos y modelos de IA 
1.1.3. Implementación de técnicas de caching y paralelización para mejorar el rendimiento 
1.1.4. Herramientas y metodologías para la monitorización continua del rendimiento en tiempo real 

1.2. Escalabilidad en aplicaciones de IA usando ChatGPT  

1.2.1. Diseño de arquitecturas escalables para aplicaciones de IA 
1.2.2. Implementación de técnicas de particionamiento y distribución de carga 
1.2.3. Manejo de flujos de trabajo y carga de trabajo en sistemas escalables 
1.2.4. Estrategias para la expansión horizontal y vertical en entornos con demanda variable 

1.3. Mantenibilidad de aplicaciones con IA usando ChatGPT 

1.3.1. Principios de diseño para facilitar la mantenibilidad en proyectos de IA 
1.3.2. Estrategias de documentación específicas para modelos y algoritmos de IA 
1.3.3. Implementación de pruebas unitarias y de integración para facilitar el mantenimiento
1.3.4. Métodos para la refactorización y mejora continua en sistemas con componentes de IA  

1.4. Diseño de sistemas de gran escala  

1.4.1. Principios arquitectónicos para el diseño de sistemas de gran escala 
1.4.2. Descomposición de sistemas complejos en microservicios 
1.4.3. Implementación de patrones de diseño específicos para sistemas distribuidos 
1.4.4. Estrategias para la gestión de la complejidad en arquitecturas de gran escala con componentes de IA  

1.5. Almacenamiento de datos de gran escala para herramientas de IA  

1.5.1. Selección de tecnologías de almacenamiento de datos escalables 
1.5.2. Diseño de esquemas de bases de datos para el manejo eficiente de grandes volúmenes de datos 
1.5.3. Estrategias de particionamiento y replicación en entornos de almacenamiento de datos masivos 
1.5.4. Implementación de sistemas de gestión de datos para garantizar la integridad y disponibilidad en proyectos con IA 

1.6. Estructuras de datos Con IA usando ChatGPT 

1.6.1. Adaptación de estructuras de datos clásicas para su uso en algoritmos de IA 
1.6.2. Diseño y optimización de estructuras de datos específicas con ChatGPT 
1.6.3. Integración de estructuras de datos eficientes en sistemas con procesamiento intensivo de datos 
1.6.4. Estrategias para la manipulación y almacenamiento de datos en tiempo real en estructuras de datos con IA  

1.7. Algoritmos de programación para productos con IA  

1.7.1. Desarrollo e implementación de algoritmos específicos para aplicaciones con IA 
1.7.2. Estrategias de selección de algoritmos según el tipo de problema y los requisitos del producto 
1.7.3. Adaptación de algoritmos clásicos para su integración en sistemas de inteligencia artificial 
1.7.4. Evaluación y comparación de rendimiento entre diferentes algoritmos en contextos de desarrollo con IA  

1.8. Patrones diseño para desarrollo con IA  

1.8.1. Identificación y aplicación de patrones de diseño comunes en proyectos con componentes de IA 
1.8.2. Desarrollo de patrones específicos para la integración de modelos y algoritmos en sistemas existentes 
1.8.3. Estrategias de implementación de patrones para mejorar la reusabilidad y mantenibilidad en proyectos de IA 
1.8.4. Casos de estudio y buenas prácticas en la aplicación de patrones de diseño en arquitecturas con IA 

1.9. Implementación de clean architecture usando ChatGPT  

1.9.1. Principios y conceptos fundamentales de Clean Architecture  
1.9.2. Adaptación de Clean Architecture a proyectos con componentes de IA 
1.9.3. Implementación de capas y dependencias en sistemas con arquitectura limpia 
1.9.4. Beneficios y desafíos de la implementación de Clean Architecture en el desarrollo de software con IA 

1.10. Desarrollo de software seguro en aplicaciones web con DeepCode  

1.10.1. Principios de seguridad en el desarrollo de software con componentes de IA 
1.10.2. Identificación y mitigación de posibles vulnerabilidades en modelos y algoritmos de IA 
1.10.3. Implementación de prácticas de desarrollo seguro en aplicaciones web con funcionalidades de Inteligencia Artificial 
1.10.4. Estrategias para la protección de datos sensibles y la prevención de ataques en proyectos con IA

Un programa de alta intensidad que permitirá al alumnado avanzar de forma rápida y eficiente en su aprendizaje. ¡Inscríbete ya!”