قم بإدارة Pair Programming مع GitHub Copilot من خلال 150 ساعة من أفضل تعليم رقمي"

اختبار واجهة برمجة التطبيقات Testing هو جزء أساسي من ضمان جودة software. من خلال هذه الإجراءات، يتحقق الممارسون من أداء البرامج كما هو متوقع، مما يساهم في جودة التنفيذ بشكل عام. علاوةً على ذلك، نظرًا لعدم الحاجة إلى أي تفاعلات يدوية، فإن التغطية أسرع وتتيح للخبراء توفير الوقت والموارد. حتى هذه الأدوات يمكن القيام بها قبل تطوير واجهات المستخدم، بحيث يمكن لعلماء الكمبيوتر اكتشاف المشاكل وتصحيحها في مرحلة مبكرة من عملية التطوير.   

في ضوء ذلك، تطلق TECH برنامجاً مبتكراً لتعميق دورة حياة Testing باستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي. سيتناول المسار الأكاديمي استراتيجيات التخطيط للاختبارات اليدوية والآلية، مع الأخذ بعين الاعتبار أن تقييمها قد يتطلب تعديلات مستمرة وفقًا لتطور المشاريع. في المقابل، سيوفر المنهج الدراسي للطلاب نظرة شاملة حول تنفيذ خوارزميات محددة للتعامل مع المشاكل وبالتالي إثراء المنتجات. كما سيعزز المحتوى التعليمي أيضًا قابلية التشغيل البيني بين اللغات المختلفة من خلال الترجمة الآلية، بالإضافة إلى أتمتة المهام الروتينية باستخدام أدوات الذكاء الحاسوبي.

باختصار، سيوفر هذا البرنامج الجامعي الذي يستمر لمدة 6 أشهر للطلاب أساساً نظرياً وعملياً متيناً يمكّنهم من تطبيقه في مواقف حقيقية، وذلك بفضل قيادة ودعم هيئة تدريس متميزة من الخبراء ذوي الخبرة المهنية الواسعة. بهذه الطريقة، تقدم TECH للطلاب منهجية إعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) الحصرية، وهي منهجية تربوية مبتكرة تقوم على تكرار المفاهيم الأساسية، مما يضمن استيعاب المعرفة بكفاءة. الشرط الوحيد للدخول إلى الحرم الجامعي الافتراضي هو أن يكون لدى الطلاب جهاز متصل بالإنترنت في متناول أيديهم، ويمكنهم استخدام هواتفهم المحمولة الخاصة.

ستقوم بتحسين تغطية الاختبار من خلال تحديد المناطق الحرجة باستخدام الذكاء الاصطناعي"

تحتوي  شهادة الخبرة الجامعية في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في دورة حياة المشاريع البرمجية 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 تطبق الاستراتيجيات الأكثر تقدماً للكشف التلقائي عن التغييرات ومشاكل الأداء في تطبيقات الويب"

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

وسيتيح 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 الدراسي. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.   

ستقوم بتنفيذ Clean Architecture لبرامجك وتحسين التواصل بين الفرق المختلفة"

بفضل نظام إعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) الذي تستخدمه TECH، سوف تقلل من ساعات الدراسة والحفظ الطويلة"

ستوفر شهادة الخبرة الجامعية هذه للطلاب نهجاً شاملاً لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في مشاريع softwares. سيغطي مسار الرحلة كل شيء بدءاً من تهيئة بيئة التطوير إلى إدارة المستودعات. بالإضافة إلى ذلك، سوف يسلط جدول الأعمال الضوء على تكامل العناصر في Visual Studio Code وتحسين التعليمات البرمجية مع ChatGPT. سوف تتعمق المواد في بنية البرنامج، وتوفر أدوات ومنهجيات للمراقبة المستمرة للأداء، وستوجه الخبراء خلال دورة حياة Testing، بدءاً من إنشاء test cases إلى اكتشاف bugs.

منهج كامل يتضمن كل المعرفة التي تحتاجها لاتخاذ خطوة نحو تحقيق أعلى مستويات الجودة في الحوسبة"

الوحدة 1 تحسين الإنتاجية في تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي 

1.1    إعداد بيئة التطوير المناسبة

1.1.1    اختيار أدوات التطوير الأساسية باستخدام الذكاء الاصطناعي
2.1.1    تكوين الأدوات المختارة
3.1.1    تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD المتكيفة مع المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي
4.1.1    الإدارة الفعالة للوحدات والنسخ في بيئات التنمية

2.1    ملحقات الذكاء الاصطناعي الأساسية Visual Studio Code

1.2.1    استكشاف وتحديد امتدادات الذكاء الاصطناعي لـ Visual Studio Code
2.2.1    دمج أدوات التحليل الثابتة والديناميكية في IDE
3.2.1    أتمتة المهام المتكررة مع ملحقات محددة
4.2.1    تخصيص بيئة التطوير لتحسين الكفاءة

3.1    التصميم No-code لواجهات المستخدم مع عناصر الذكاء الاصطناعي

1.3.1    مبادئ التصميم No-code وتطبيقها في واجهات المستخدم
2.3.1   دمج عناصر الذكاء الاصطناعي في التصميم المرئي للواجهات
3.3.1    الأدوات والمنصات لإنشاء واجهات ذكية No-code برمجي
4.3.1    التقييم المستمر والتحسين للواجهات  No-code برمجية مع الذكاء الاصطناعي

4.1    تحسين الكود باستخدام ChatGPT

1.4.1    تحديد التعليمات البرمجية المكررة
2.4.1   إعادة البناء 
3.4.1    إنشاء رموز قابلة للقراءة
4.4.1    فهم ما يفعله الرمز
5.4.1    تحسين أسماء المتغيرات والوظائف
6.4.1    إنشاء الوثائق تلقائيا

5.1    إدارة المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.5.1    أتمتة عمليات التحكم في الإصدار باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.5.1    اكتشاف النزاعات وحلها تلقائيًا في البيئات التعاونية
3.5.1    التحليل التنبؤي للتغيرات والاتجاهات في مستودعات التعليمات البرمجية
4.5.1    تحسينات في تنظيم وتصنيف المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي

6.1    دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة قواعد البيانات مع AskYourDatabase

1.6.1    الاستعلام وتحسين الأداء باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.6.1    التحليل التنبؤي لأنماط الوصول إلى قاعدة البيانات
3.6.1   تنفيذ أنظمة التوصية لتحسين هيكل قاعدة البيانات
4.6.1    المراقبة والكشف الاستباقي عن المشاكل المحتملة في قواعد البيانات

7.1    العثور على الأخطاء وإنشاء اختبارات الوحدة باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.7.1    التوليد التلقائي لحالات الاختبار باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.7.1    الكشف المبكر عن نقاط الضعف والأخطاء باستخدام التحليل الثابت مع الذكاء الاصطناعي
3.7.1    تحسين تغطية الاختبار من خلال تحديد المجالات الحرجة بواسطة الذكاء الاصطناعي

8.1    Pair Programming  مع GitHub Copilot

1.8.1    التكامل والاستخدام الفعال لـ GitHub Copilot في جلسات البرمجة الزوجية (Pair Programming)
2.8.1    التكامل: تحسينات في التواصل والتعاون بين المطورين باستخدام GitHub Copilot
3.8.1    استراتيجيات التكامل لتحقيق أقصى استفادة من اقتراحات التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة GitHub Copilot
4.8.1    دراسات حالة التكامل والممارسات الجيدة في Pair Programming بمساعدة الذكاء الاصطناعي

9.1    الترجمة الآلية بين لغات البرمجة باستخدام ChatGPT

1.9.1    أدوات وخدمات محددة للترجمة الآلية للغات البرمجة
2.9.1    تكييف خوارزميات الترجمة الآلية مع سياقات التطوير
3.9.1    تحسين إمكانية التشغيل البيني بين اللغات المختلفة من خلال الترجمة الآلية
4.9.1    تقييم وتخفيف التحديات والقيود المحتملة في الترجمة الآلية

10.1    أدوات الذكاء الاصطناعي الموصى بها لتحسين الإنتاجية

1.10.1    تحليل مقارن لأدوات الذكاء الاصطناعي لتطوير البرمجيات
2.10.1    دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في سير العمل.
3.10.1    أتمتة المهام الروتينية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
4.10.1    تقييم واختيار الأدوات بناء على سياق ومتطلبات المشروع

الوحدة 2. هندسة software الذكاء الاصطناعي

1.2    تحسين وإدارة الأداء في الأدوات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بمساعدة ChatGPT

1.1.2    تحليل الأداء والتوصيف في أدوات الذكاء الاصطناعي
2.1.2    خوارزمية الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات تحسين النماذج
3.1.2    تنفيذ تقنيات التخزين (caching) المؤقت والموازاة لتحسين الأداء
4.1.2    أدوات ومنهجيات لمراقبة الأداء المستمر في الوقت الحقيقي

2.2    قابلية التوسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.2.2    تصميم بنيات قابلة للتطوير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
2.2.2    تنفيذ تقنيات التقسيم وتوزيع الأحمال
3.2.2    إدارة سير العمل وعبء العمل في أنظمة قابلة للتطوير
4.2.2    استراتيجيات التوسع الأفقي والرأسي في البيئات ذات الطلب المتغير

3.2   قابلية صيانة التطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.3.2    مبادئ التصميم لتسهيل الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
2.3.2    استراتيجيات التوثيق المحددة لنماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
3.3.2    تنفيذ اختبارات الوحدة والتكامل لتسهيل الصيانة
4.3.2    طرق إعادة الهيكلة والتحسين المستمر في الأنظمة ذات مكونات الذكاء الاصطناعي

4.2    تصميم نظام واسع النطاق

1.4.2    المبادئ المعمارية لتصميم الأنظمة واسعة النطاق
2.4.2    تحليل الأنظمة المعقدة إلى خدمات صغيرة
3.4.2    تنفيذ أنماط تصميم محددة للأنظمة الموزعة
4.4.2    استراتيجيات لإدارة التعقيد في الهياكل المعمارية على نطاق واسع مع مكونات الذكاء الاصطناعي

5.2   تخزين البيانات على نطاق واسع لأدوات الذكاء الاصطناعي

1.5.2    اختيار تقنيات تخزين البيانات القابلة للتطوير
2.5.2    تصميم مخططات قاعدة البيانات للإدارة الفعالة لكميات كبيرة من البيانات
3.5.2    استراتيجيات التقسيم والنسخ في بيئات تخزين البيانات الكبيرة
4.5.2    تطبيق أنظمة إدارة البيانات لضمان النزاهة والتوافر في المشاريع التي  تستخدم الذكاء الاصطناعي

6.2   هياكل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي مع ChatGPT

1.6.2    تكييف هياكل البيانات الكلاسيكية لاستخدامها في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
2.6.2    تصميم وتحسين هياكل البيانات المحددة باستخدام ChatGPT
3.6.2    دمج هياكل البيانات الفعالة في أنظمة كثيفة البيانات
4.6.2    استراتيجيات لمعالجة وتخزين البيانات في الوقت الفعلي في هياكل البيانات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي    

7.2    خوارزميات البرمجة للمنتجات ذات الذكاء الاصطناعي

1.7.2    تطوير وتنفيذ خوارزميات محددة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
2.7.2    استراتيجيات اختيار الخوارزميات بناءً على نوع المشكلة ومتطلبات المنتج
3.7.2    تكييف الخوارزميات الكلاسيكية للاندماج في أنظمة الذكاء الاصطناعي
4.7.2    تقييم ومقارنة الأداء بين الخوارزميات المختلفة في سياقات تطوير الذكاء الاصطناعي

8.2    أنماط التصميم للتطوير باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.8.2    تحديد وتطبيق أنماط التصميم الشائعة في المشاريع التي تحتوي على مكونات الذكاء الاصطناعي
2.8.2    تطوير أنماط محددة لدمج النماذج والخوارزميات في الأنظمة الحالية
3.8.2    استراتيجيات تطبيق الأنماط لتحسين القابلية لإعادة الاستخدام وقابلية الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
4.8.2    دراسات حالة وأفضل الممارسات في تطبيق أنماط التصميم في الهياكل المعمارية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي.

9.2    تنفيذ بنية نظيفة (Clean Architecture) باستخدام ChatGPT

1.9.2    المبادئ والمفاهيم الأساسية للهندسة المعمارية النظيفة (Clean Architecture)
2.9.2    تكييف العمارة النظيفة (Clean Architecture) مع المشاريع التي تحتوي على مكونات الذكاء الاصطناعي
3.9.2    تنفيذ الطبقات والتبعيات في الأنظمة ذات البنية النظيفة
4.9.2    فوائد وتحديات تنفيذ البنية النظيفة (Clean Architecture) في تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي

10.2    تطوير البرمجيات الآمنة في تطبيقات الويب باستخدام DeepCode

1.10.2    مبادئ الأمن في تطوير البرمجيات بمكونات الذكاء الاصطناعي
2.10.2    تحديد نقاط الضعف المحتملة في نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتخفيف من حدتها
3.10.2    تحديد وتخفيف نقاط الضعف المحتملة في نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
4.10.2    استراتيجيات حماية البيانات الحساسة والوقاية من الهجمات في مشاريع الذكاء الاصطناعي

الوحدة 3. الذكاء الاصطناعي لاختبار ضمان الجودة (QA Testing)

1.3    دورة حياة testing

1.1.3    وصف وفهم دورة حياة الاختبار (testing) في تطوير البرمجيات    
2.1.3        مراحل دورة حياة الاختبارtesting وأهميتها في ضمان الجودة
3.1.3    دمج الذكاء الاصطناعي في المراحل المختلفة من دورة حياة الاختبار (testing)
4.1.3    استراتيجيات التحسين المستمر لدورة حياة الاختبار testing من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي

2.3    حالات الاختبار واكتشاف الأخطاء باستخدام ChatGPT

1.2.3    تصميم وكتابة حالات اختبار فعالة في سياق اختبار (Testing) ضمان الجودة
2.2.3    تحديد الأخطاء والأخطاء أثناء تنفيذ حالات الاختبار
3.2.3    تطبيق تقنيات الكشف المبكر عن الأخطاء من خلال التحليل الثابت
4.2.3    استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للتعرف التلقائي على الأخطاء في حالات الاختبار

3.3    أنواع الاختبار (testing)

1.3.3    استكشاف أنواع مختلفة من الاختبارات (testing) في مجال ضمان الجودة
2.3.3    .اختبار الوحدة والتكامل والوظيفية والقبول: الميزات والتطبيقات
3.3.3    استراتيجيات الاختيار والجمع المناسب لأنواع الاختبارات في المشاريع باستخدام الذكاء ChatGPT
4.3.3    تكييف أنواع الاختبارات (testing) التقليدية مع المشاريع باستخدام ChatGPT

4.3    إنشاء خطة الاختبار باستخدام ChatGPT

1.4.3    تصميم وبناء خطة اختبار شاملة
2.4.3    تحديد المتطلبات وسيناريوهات الاختبار في المشاريع باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.4.3    استراتيجيات التخطيط للاختبارات اليدوية والآلية
4.4.3    التقييم المستمر وتعديل خطة الاختبار بناءً على تطور المشروع

5.3   اكتشاف الأخطاء (Bugs) والإبلاغ عنها باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.5.3    تنفيذ تقنيات الكشف التلقائي عن الأخطاء باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
2.5.3    استخدام أدوات ChatGPT لتحليل الكود الديناميكي بحثًا عن الأخطاء المحتملة
3.5.3    استراتيجيات لتوليد تقارير مفصلة تلقائيًا حول الأخطاء المكتشفة باستخدام ChatGPT
4.5.3    التعاون الفعال بين فرق التطوير وQA في إدارة الأخطاء التي يحددها الذكاء الاصطناعي

6.3    إنشاء اختبارات آلية باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.6.3    تطوير نصوص اختبار آلية للمشاريع باستخدام ChatGPT
2.6.3    تكامل أدوات أتمتة الاختبار القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.6.3    استخدام ChatGPT لتوليد حالات اختبار آلية ديناميكيًا
4.6.3    استراتيجيات التنفيذ الفعال وصيانة الاختبارات الآلية في المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي

7.3    اختبار واجهة برمجة التطبيقات (API Testing)    

1.7.3    المفاهيم الأساسية لاختبار (testing) API وأهميتها في ضمان الجودة
2.7.3    تطوير اختبارات للتحقق من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) في البيئات باستخدام ChatGPT
3.7.3    استراتيجيات للتحقق من صحة البيانات والنتائج في اختبار واجهات برمجة التطبيقات (API) باستخدام ChatGPT
4.7.3    استخدام أدوات محددة لاختبار (testing) واجهات برمجة التطبيقات في المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي

8.3   أدوات الذكاء الاصطناعي لاختبار (testing) الويب

1.8.3    استكشاف أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة الاختبار في بيئات الويب
2.8.3    دمج تقنيات التعرف على العناصر والتحليل البصري في اختبار (testing) الويب
3.8.3    استراتيجيات الكشف التلقائي عن التغييرات ومشاكل الأداء في تطبيقات الويب باستخدام ChatGPT
4.8.3    تقييم أدوات محددة لتحسين الكفاءة في اختبار الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

9.3    اختبار المحمول (Mobile Testing) باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.9.3    تطوير استراتيجيات اختبار (testing) تطبيقات الهاتف المحمول بمكونات الذكاء الاصطناعي
2.9.3    دمج أدوات اختبار (testing) محددة لمنصات الهاتف المحمول القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.9.3    استخدام ChatGPT لاكتشاف المشكلات في أداء التطبيقات المحمولة
4.9.3    استراتيجيات للتحقق من صحة واجهات ووظائف محددة لتطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي

10.3    أدوات ضمان الجودة مع الذكاء الاصطناعي    

1.10.3    استكشاف أدوات ومنصات ضمان الجودة التي تتضمن وظائف الذكاء الاصطناعي
2.10.3    تقييم أدوات الإدارة الفعالة وتنفيذ الاختبارات في المشاريع باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.10.3    استخدام ChatGPT لتوليد وتحسين حالات الاختبار
4.10.3    استراتيجيات الاختيار والاعتماد الفعال لأدوات ضمان الجودة بقدرات الذكاء الاصطناعي

هذا أفضل مؤهل علمي للتعرف على أحدث التطورات في مجال الرؤية الحاسوبية والحوسبة الكمومية“