Gerencie o Pair Programming com o GitHub Copilot através de 150 horas do melhor aprendizado digital” 

O teste de interface de programação de aplicativos (API Testing) é uma parte essencial da garantia de qualidade do software. Por meio desses procedimentos, os profissionais verificam se os programas funcionam conforme o esperado, o que contribui para a qualidade geral da implementação.  Além disso, como não são necessárias interações manuais, a cobertura é mais rápida e permite que os especialistas economizem tempo e recursos. Até mesmo essas ferramentas podem ser feitas antes que as interfaces de usuário sejam desenvolvidas, para que os cientistas da computação possam detectar problemas e corrigi-los em um estágio inicial do processo de desenvolvimento.   

Em vista disso, a TECH está lançando um programa inovador que aprofundará o ciclo de vida dos Testings usando sistemas de IA. O percurso acadêmico abordará estratégias para o planejamento de testes manuais e automatizados, considerando que sua avaliação pode exigir ajustes contínuos de acordo com o desenvolvimento dos projetos. Por sua vez, o programa de estudos proporcionará aos alunos uma visão holística da implementação de algoritmos específicos para lidar com os problemas e, assim, enriquecer os produtos. O conteúdo didático também promoverá a interoperabilidade entre diferentes idiomas por meio da tradução automática, bem como a automação de tarefas rotineiras com ferramentas de Inteligência Computacional.

Em resumo, esse programa universitário de 6 meses fornecerá aos alunos uma base teórica e prática sólida, permitindo que eles a apliquem em situações reais, graças à liderança e ao apoio de um corpo docente distinto de especialistas com ampla experiência profissional. Dessa forma, a TECH coloca à disposição do aluno a metodologia exclusiva Relearning, uma metodologia de ensino inovadora, baseada na reiteração de conceitos essenciais, garantindo assim a assimilação efetiva do conhecimento. O único requisito para acessar o Campus Virtual é que os alunos tenham um dispositivo com acesso à Internet ao seu alcance. O aluno deve ter acesso à Internet e pode usar seu próprio telefone celular.

Você melhorará a cobertura de testes identificando áreas críticas usando Inteligência Artificial”  

Este Programa avançado de Aplicação de Técnicas de Inteligência Artificial no Ciclo de Vida de Projetos de Software conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial na Programação.
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você aplicará as estratégias mais avançadas para a detecção automática de alterações e problemas de desempenho em aplicativos da Web”

O programa conta com profissionais do setor que trazem para esta capacitação toda a  experiência adquirida ao longo de suas carreiras, além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio. 

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais. 

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.  

Você implementará a Clean Architecture em seu software e melhorará a comunicação entre as diferentes equipes"

Graças ao sistema Relearning utilizado pela TECH , você reduzirá as longas horas de estudo e memorização"

Esse Programa avançado fornecerá aos alunos uma abordagem abrangente da implementação de técnicas de IA em projetos de softwares. O itinerário abrangerá tudo, desde a configuração do ambiente de desenvolvimento até o gerenciamento de repositórios. Além disso, a agenda destacará a integração de elementos no Visual Studio Code e a otimização de código com o ChatGPT. Os materiais se aprofundarão na arquitetura do programa, fornecendo as ferramentas e as metodologias para o monitoramento contínuo do desempenho.  A capacitação guiará os especialistas durante o Ciclo de Vida do Testing, incluindo a criação de test cases até a detecção de bugs. 

Um programa de estudos completo que incorpora todo o conhecimento de que você precisa para dar um passo em direção à computação da mais alta qualidade”

Módulo 1. Melhoria da Produtividade no Desenvolvimento de Software com IA 

1.1. Preparar um ambiente de desenvolvimento adequado

1.1.1. Seleção de ferramentas essenciais para o desenvolvimento de IA
1.1.2. Configuração das ferramentas escolhidas
1.1.3. Implementação de pipelines de CI/CD adaptados a projetos de IA
1.1.4. Gestão eficiente de dependências e versões em ambientes de desenvolvimento

1.2. Extensões de IA indispensáveis para o Visual Studio Code

1.2.1. Explorando e selecionando extensões de IA para o Visual Studio Code
1.2.2. Integração de ferramentas de análise estática e dinâmica na IDE
1.2.3. Automação de tarefas repetitivas com extensões específicas
1.2.4. Personalização do ambiente de desenvolvimento para aumentar a eficiência
1.3. Projeto no-code de interfaces de usuário com elementos de IA

1.3.1. Princípios de design No-code e sua aplicação em interfaces de usuário

1.3.2. Incorporação de elementos de IA no design da interface visual
1.3.3. Ferramentas e plataformas para a criação No-code de interfaces inteligentes
1.3.4. Avaliação e aprimoramento contínuo de interfaces No-code com IA

1.4. Otimização de código usando o ChatGPT

1.4.1. Identificar códigos duplicados
1.4.2. Refatoração 
1.4.3. Criar códigos legíveis
1.4.4. Entender o que o código faz
1.4.5. Nomes de variáveis e funções aprimorados
1.4.6. Criação de documentação automática

1.5. Gestão de repositórios com IA usando CHATGPT

1.5.1. Automatização de processos de controle de versão com técnicas de IA
1.5.2. Detecção de conflitos e resolução automática em ambientes colaborativos
1.5.3. Análise preditiva de alterações e tendências em repositórios de código
1.5.4. Aprimoramentos na organização e categorização de repositórios usando IA

1.6. Integração da IA na gestão de bancos de dados

1.6.1. Otimização de consultas e desempenho usando técnicas de IA
1.6.2. Análise preditiva dos padrões de acesso ao banco de dados
1.6.3. Implementação de sistemas de recomendação para otimizar a estrutura do banco de dados
1.6.4. Monitoramento proativo e detecção de possíveis problemas no banco de dados

1.7. Localização de falhas baseada em IA e criação de testes de unidade usando o ChatGPT

1.7.1. Geração automática de casos de teste usando técnicas de IA
1.7.2. Detecção antecipada de vulnerabilidades e bugs usando análise estática com IA
1.7.3. Melhoria da cobertura de testes identificando áreas críticas por meio de IA

1.8. Pair Programming com GitHub Copilot

1.8.1. Integração e uso eficaz do GitHub Copilot em sessões de Pair Programming
1.8.2. Integração. Melhoria da comunicação e colaboração do desenvolvedor com o GitHub Copilot
1.8.3. Estratégias de integração para aproveitar ao máximo as dicas de código geradas pelo GitHub Copilot
1.8.4. Integração de estudos de caso e boas práticas em Pair Programming assistido pela IA

1.9. Tradução automática entre linguagens de programação usando o ChatGPT

1.9.1. Ferramentas e serviços de tradução automática específicos do idioma para linguagens de programação
1.9.2. Adaptação de algoritmos de tradução automática a contextos de desenvolvimento
1.9.3. Aprimoramento da interoperabilidade entre diferentes idiomas por meio da tradução automática
1.9.4. Avaliação e atenuação dos possíveis desafios e limitações da tradução automática

1.10. Ferramentas da IA recomendadas para aumentar a produtividade

1.10.1. Análise comparativa de ferramentas de IA para desenvolvimento de software
1.10.2. Integração de ferramentas de IA em fluxos de trabalho.
1.10.3. Automação de tarefas rotineiras com ferramentas de IA
1.10.4. Avaliação e seleção de ferramentas com base no contexto e nos requisitos do projeto

Módulo 2. Arquitetura de Software com IA

2.1. Otimização e gerenciamento do desempenho em ferramentas de IA com a ajuda do ChatGPT

2.1.1. Análise e criação de perfis de desempenho de ferramentas de IA
2.1.2. Estratégias de otimização para algoritmos e modelos de IA
2.1.3. Implementação de técnicas de caching e paralelização para melhorar o desempenho
2.1.4. Ferramentas e metodologias para monitoramento contínuo do desempenho em tempo real

2.2. Escalabilidade em aplicativos de IA usando o ChatGPT

2.2.1. Projetar arquiteturas dimensionáveis para aplicativos de IA
2.2.2. Implementação de técnicas de particionamento e compartilhamento de carga
2.2.3. Fluxo de trabalho e gestão de carga de trabalho em sistemas dimensionáveis
2.2.4. Estratégias para expansão horizontal e vertical em ambientes de demanda variável

2.3. Capacidade de manutenção de aplicativos com IA usando o ChatGPT

2.3.1. Princípios de design para facilitar a capacidade de manutenção em projetos de IA
2.3.2. Estratégias de documentação específicas para modelos e algoritmos de IA
2.3.3. Implementação de testes unitários e de integração para facilitar a manutenção
2.3.4. Métodos para refatoração e melhoria contínua em sistemas com componentes de IA

2.4. Projeto de Sistema de grande escala

2.4.1. Princípios de arquitetura para o projeto de sistemas de grande escala
2.4.2. Decomposição de sistemas complexos em microsserviços
2.4.3. Implementação de padrões de projeto específicos para sistemas distribuídos
2.4.4. Estratégias de gestão da complexidade para arquiteturas de grande escala com componentes de IA

2.5. Armazenamento de dados em grande escala para ferramentas de IA

2.5.1. Seleção de tecnologias de armazenamento de dados dimensionáveis
2.5.2. Projeto de esquema de banco de dados para o manejo eficiente de grandes volumes de dados
2.5.3. Estratégias de particionamento e replicação em ambientes de armazenamento em massa
2.5.4. Implementação de sistemas de gestão de dados para garantir a integridade e a disponibilidade em projetos de IA

2.6. Estruturas de dados de IA usando o ChatGPT

2.6.1. Adaptação de estruturas de dados clássicas para uso em algoritmos de IA
2.6.2. Projeto e otimização de estruturas de dados específicas com o ChatGPT
2.6.3. Integração de estruturas de dados eficientes em sistemas com uso intensivo de dados
2.6.4. Estratégias para manipulação e armazenamento de dados em tempo real em estruturas de dados com IA 

2.7. Algoritmos de programação para produtos de IA

2.7.1. Desenvolvimento e implementação de algoritmos específicos para aplicativos de IA
2.7.2. Estratégias de seleção de algoritmos de acordo com o tipo de problema e os requisitos do produto
2.7.3. Adaptação de algoritmos clássicos para integração em sistemas de inteligência artificial
2.7.4. Avaliação e comparação do desempenho entre diferentes algoritmos em contextos de desenvolvimento de IA

2.8. Padrões de design para desenvolvimento de IA

2.8.1. Identificar e aplicar padrões de design comuns em projetos com componentes de IA
2.8.2. Desenvolvimento de padrões específicos para a integração de modelos e algoritmos em sistemas existentes.
2.8.3. Estratégias de implementação de padrões para melhorar a reutilização e a capacidade de manutenção em projetos de IA
2.8.4. Estudos de caso e práticas recomendadas na aplicação de padrões de design em arquiteturas de IA

2.9. Implementação de uma arquitetura limpa usando o ChatGPT

2.9.1. Princípios e conceitos fundamentais de Clean Architecture
2.9.2. Adaptação de Clean Architecture a projetos com componentes de IA
2.9.3. Implementação de camadas e dependências em sistemas com arquitetura limpa
2.9.4. Benefícios e desafios da implementação de Clean Architecture em desenvolvimento de software de IA

2.10. Desenvolvimento seguro de software em aplicativos da Web com IA

2.10.1. Princípios de segurança no desenvolvimento de software com componentes de IA
2.10.2. Identificação e atenuação de possíveis vulnerabilidades em modelos e algoritmos de IA
2.10.3. Implementação de práticas de desenvolvimento seguro em aplicativos da Web com funcionalidades de Inteligência Artificial
2.10.4. Estratégias para proteger dados confidenciais e evitar ataques em projetos de IA

Módulo 3. IA para QA Testing

3.1. Ciclo de vida de testing

3.1.1. Descrição e compreensão do ciclo de vida de  testing no desenvolvimento de software 
3.1.2.  Fases do ciclo de vida de testing e sua importância na garantia de qualidade
3.1.3. Integração da inteligência artificial em diferentes estágios do ciclo de vida de testing
3.1.4. Estratégias para a melhoria contínua do ciclo de vida de testing por meio do uso de IA

3.2. Casos de teste e detecção de bugs com a ajuda do ChatGPT

3.2.1. Design e redação eficazes de casos de teste no contexto de QA Testing
3.2.2. Identificação de bugs e erros durante a execução do caso de teste
3.2.3. Aplicação de técnicas de detecção antecipada de bugs por meio de análise estática
3.2.4. Uso de ferramentas de inteligência artificial para identificação automática de bugs em test cases

3.3. Tipos de testing

3.3.1. Exploração de diferentes tipos de testing no campo  de QA
3.3.2. Testes unitários, de integração, funcionais e de aceitação: recursos e aplicativos
3.3.3. Estratégias para a seleção e combinação apropriada de tipos de testing em projetos de o ChatGPT
3.3.4. Adaptação dos tipos de testing convencional para projetos com o ChatGPT

3.4. Criar um plano de teste usando o ChatGPT

3.4.1. Projetar e estruturar um plano de teste abrangente
3.4.2. Identificação de requisitos e cenários de teste em projetos de IA
3.4.3. Estratégias para planejamento de testes manuais e automatizados
3.4.4. Avaliação e ajuste contínuos do plano de teste de acordo com o desenvolvimento do projeto

3.5. Detecção e relatório de Bugs com IA

3.5.1. Implementação de técnicas de detecção automática de bugs usando algoritmos de aprendizado de máquina
3.5.2. Uso de o ChatGPT para análise dinâmica de código para procurar possíveis bugs
3.5.3. Estratégias para geração automática de relatórios detalhados sobre bugs detectados usando o ChatGPT
3.5.4. Colaboração eficaz entre as equipes de desenvolvimento e de controle de qualidade no tratamento de bugs identificados por IA

3.6. Criação de testes automatizados com IA

3.6.1. Desenvolvimento de scripts de teste automatizados para projetos usando o ChatGPT
3.6.2. Integração de ferramentas de automação de testes baseadas em IA
3.6.3. Uso de o ChatGPT para geração dinâmica de casos de teste automatizados
3.6.4. Estratégias para execução e manutenção eficientes de testes automatizados em projetos de IA

3.7. API Testing 

3.7.1. Conceitos fundamentais  de API testing e sua importância no controle de qualidade
3.7.2. Desenvolvimento de testes para a verificação de APIs em ambientes usando o ChatGPT
3.7.3. Estratégias para validação de dados e resultados  em API testing com o ChatGPT
3.7.4. Uso de ferramentas específicas para testing  de API em projetos com IA

3.8. Ferramentas de IA para Web Testing

3.8.1. Exploração de ferramentas de inteligência artificial para automação de testes em ambientes Web
3.8.2. Integração de tecnologias de reconhecimento de elementos e análise visual em web testing
3.8.3. Estratégias para detecção automática de alterações e problemas de desempenho em aplicativos da Web usando o ChatGPT
3.8.4. Avaliação de ferramentas específicas para aumentar a eficiência em web testing com IA

3.9. Mobile Testing por meio de IA

3.9.1. Desenvolvimento de estratégias de testing para aplicativos móveis com componentes de inteligência artificial
3.9.2. Integração de ferramentas de testing específicas para plataformas móveis baseadas em IA
3.9.3. Uso de o ChatGPT para detectar problemas de desempenho em aplicativos móveis
3.9.4. Estratégias para a validação de interfaces e funções específicas de aplicativos móveis usando IA

3.10. Ferramentas de controle de qualidade com IA 

3.10.1. Exploração de ferramentas e plataformas de controle de qualidade que incorporam funcionalidades de inteligência artificial
3.10.2. Avaliação de ferramentas para gestão e execução eficientes de testes em projetos de IA
3.10.3. Uso de o ChatGPT para geração e otimização de casos de teste
3.10.4. Estratégias para a seleção e adoção efetiva de ferramentas de controle de qualidade habilitadas para IA

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