Mit dem Relearning-System werden Sie die Konzepte auf natürliche und progressive Weise integrieren. Vergessen Sie das Auswendiglernen!"

Die Definition von Softwarearchitekturen mit Hilfe von maschinellem Lernen ist zu einem wesentlichen Prozess in der Systementwicklung geworden. Diese Mechanismen definieren sowohl die Struktur als auch das Design der Software, die die Integration und den Einsatz von Algorithmen in Anwendungen ermöglicht. Wichtig ist, dass diese Strukturen die Grundlage für die Integration, die Verwaltung, die Sicherheit und die Leistung von KI im Kontext einer umfassenderen Lösung bilden. Auf diese Weise schöpfen Unternehmen das Potenzial der künstlichen Intelligenz voll aus und nutzen sie, um ihre Entscheidungsfindung zu verbessern.

Angesichts dieser Realität hat TECH einen Universitätskurs entwickelt, der sich an IT-Fachleute richtet und sich eingehend mit der Softwarearchitektur durch KI befasst. Der Studiengang wird sich mit der Optimierung und dem Management der Leistung von Tools mit maschinellem Lernen befassen. Dies wird es Fachleuten ermöglichen, sowohl Caching- als auch Parallelisierungstechniken zur Verbesserung der Leistung einzusetzen. Gleichzeitig befasst sich der Lehrplan mit dem Design großer Systeme unter Berücksichtigung ihrer architektonischen Prinzipien und der Implementierung spezifischer Muster für verteilte Systeme. Das Programm befasst sich auch mit Algorithmen zur Planung von Produkten und bietet Auswahlstrategien je nach Art des Problems und den Anforderungen des Artikels.

Der Studiengang nutzt eine hochmoderne und exklusive Relearning-Methode, die es den Studenten ermöglicht, sich komplexe Konzepte und Fähigkeiten schnell und flexibel anzueignen. Dabei sind die Inhalte nicht an starre Zeitpläne oder kontinuierliche Leistungsnachweise gebunden. Auf diese Weise hat jeder Student die Möglichkeit, seine Studienzeit an seine persönlichen oder beruflichen Verpflichtungen anzupassen. Dadurch muss er weder andere Studiengänge noch seinen derzeitigen Arbeitsplatz aufgeben und vermeidet unnötige Anfahrtswege. Schließlich werden alle Inhalte 24 Stunden am Tag, 7 Tage die Woche von jedem tragbaren Gerät aus zugänglich sein.

Möchten Sie Clean Architecture in Ihre Verfahren einführen? Dieses Programm wird Sie in die Lage versetzen, hochgradig wartbare, skalierbare und flexible Anwendungen zu erstellen“

Dieser Universitätskurs in Definition von Softwarearchitekturen mit Künstlicher Intelligenz enthält das vollständigste und aktuellste Bildungsprogramm auf dem Markt. 

• Seine herausragendsten Merkmale sind:
• Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten für künstliche Intelligenz in der Programmierung vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt vermittelt alle für die berufliche Praxis unverzichtbaren wissenschaftlichen und praktischen Informationen
• Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden 
• Theoretische Lektionen, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden die effektivsten Strategien für die horizontale und vertikale Expansion in Umgebungen mit variabler Nachfrage anwenden“  

Zu den Lehrkräften des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten. 

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf die Ausführung von realen Situationen ausgerichtet ist. 

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Dank dieser Fortbildung werden Sie in nur 6 Wochen Workflows und Workloads in skalierbaren Systemen verwalten"

Es steht Ihnen eine reichhaltige Bibliothek mit Multimedia-Ressourcen in verschiedenen audiovisuellen Formaten zur Verfügung, darunter auch interaktive Zusammenfassungen"

Dieser Universitätsabschluss wird Studenten in die grundlegenden Aspekte der Softwarearchitektur durch KI eintauchen lassen. Der Lehrplan befasst sich mit Schlüsselfaktoren wie Leistung, Stabilität und Wartbarkeit. Der Lehrplan wird sich auch mit der Auswahl skalierbarer Datenspeichertechnologien befassen, damit die Absolventen große Datenmengen effizient verarbeiten können. Darüber hinaus werden in den Lehrmaterialien die Implementierung von Clean Architecture unter Berücksichtigung ihrer Prinzipien und die Anpassung an Projekte mit KI-Komponenten behandelt. Das Programm wird zudem Entwurfsmuster untersuchen und sichere Entwicklungspraktiken fördern, um hochkompetente Informatiker fortzubilden.

Sie werden Ihre Informatikpraxis mit den fortschrittlichsten Programmieralgorithmen für die Produktentwicklung mit Hilfe von maschinellem Lernen erweitern“

Modul 1. Softwarearchitektur mit KI

1.1. Optimierung und Leistungsmanagement in KI-Tools mit Hilfe von ChatGPT 

1.1.1. Leistungsanalyse und Profiling in KI-Tools
1.1.2. Optimierungsstrategien für KI-Algorithmen und -Modelle
1.1.3. Implementierung von Caching- und Parallelisierungstechniken zur Verbesserung der Leistung
1.1.4. Tools und Methoden für die kontinuierliche Leistungsüberwachung in Echtzeit

1.2. Skalierbarkeit in KI-Anwendungen mit ChatGPT

1.2.1. Entwurf skalierbarer Architekturen für KI-Anwendungen
1.2.2. Implementierung von Partitionierungs- und Lastverteilungstechniken
1.2.3. Workflow- und Workload-Management in skalierbaren Systemen
1.2.4. Strategien für horizontale und vertikale Expansion in Umgebungen mit unterschiedlicher Nachfrage

1.3. Wartbarkeit von Anwendungen mit KI unter Verwendung von ChatGPT

1.3.1. Designprinzipien zur Erleichterung der Wartbarkeit in KI-Projekten
1.3.2. Dokumentationsstrategien speziell für KI-Modelle und -Algorithmen
1.3.3. Implementierung von Unit- und Integrationstests zur Vereinfachung der Wartung
1.3.4. Methoden für Refactoring und kontinuierliche Verbesserung in Systemen mit KI-Komponenten

1.4. Entwurf von Großsystemen

1.4.1. Architektonische Prinzipien für den Entwurf von Großsystemen
1.4.2. Dekomposition komplexer Systeme in Mikrodienste
1.4.3. Implementierung spezifischer Entwurfsmuster für verteilte Systeme
1.4.4. Strategien zur Beherrschung der Komplexität in groß angelegten Architekturen mit KI-Komponenten

1.5. Großes Data Warehousing für KI-Tools

1.5.1. Auswahl von skalierbaren Datenspeichertechnologien
1.5.2. Entwurf von Datenbankschemata für die effiziente Handhabung großer Datenmengen
1.5.3. Partitionierungs- und Replikationsstrategien in massiven Datenspeicherumgebungen
1.5.4. Implementierung von Datenverwaltungssystemen zur Gewährleistung von Integrität und Verfügbarkeit in KI-Projekten

1.6. Datenstrukturen mit KI unter Verwendung von ChatGPT

1.6.1. Anpassung klassischer Datenstrukturen für die Verwendung in KI-Algorithmen
1.6.2. Entwurf und Optimierung spezifischer Datenstrukturen mit ChatGPT 
1.6.3. Integration von effizienten Datenstrukturen in datenintensive Systeme
1.6.4. Strategien für Echtzeit-Datenmanipulation und Speicherung in KI-Datenstrukturen

1.7. Programmieralgorithmen für KI-Produkte

1.7.1. Entwicklung und Implementierung von anwendungsspezifischen Algorithmen für KI-Anwendungen
1.7.2. Strategien zur Auswahl von Algorithmen je nach Problemtyp und Produktanforderungen
1.7.3. Anpassung von klassischen Algorithmen für die Integration in KI-Systeme
1.7.4. Bewertung und Vergleich der Leistung verschiedener Algorithmen in KI-Entwicklungskontexten

1.8. Entwurfsmuster für die KI-Entwicklung

1.8.1. Identifizierung und Anwendung gemeinsamer Entwurfsmuster in Projekten mit KI-Komponenten
1.8.2. Entwicklung von spezifischen Mustern für die Integration von Modellen und Algorithmen in bestehende Systeme
1.8.3. Pattern-Implementierungsstrategien zur Verbesserung der Wiederverwendbarkeit und Wartbarkeit in KI-Projekten
1.8.4. Fallstudien und Best Practices bei der Anwendung von Entwurfsmustern in KI-Architekturen

1.9. Implementierung einer Clean Architecture mit ChatGPT

1.9.1. Grundlegende Prinzipien und Konzepte der Clean Architecture
1.9.2. Anpassung der Clean Architecture an Projekte mit IA-Komponenten
1.9.3. Implementierung von Schichten und Abhängigkeiten in Clean-Architecture-Systemen
1.9.4. Vorteile und Herausforderungen der Implementierung von Clean Architecture in der KI-Softwareentwicklung

1.10. Sichere Softwareentwicklung in Webanwendungen mit DeepCode

1.10.1. Sicherheitsprinzipien bei der Softwareentwicklung mit KI-Komponenten
1.10.2. Identifizierung und Entschärfung potenzieller Schwachstellen in KI-Modellen und -Algorithmen
1.10.3. Implementierung von sicheren Entwicklungspraktiken in Webanwendungen mit Funktionalitäten künstlicher Intelligenz
1.10.4. Strategien zum Schutz sensibler Daten und zur Verhinderung von Angriffen in KI-Projekten

Erhalten Sie vom ersten Tag an Zugriff auf die multimediale Ressourcenbibliothek und den gesamten Lehrplan. Ohne feste Stundenpläne oder Präsenzunterricht!"