Beherrschen Sie Pair Programming mit GitHub Copilot durch 150 Stunden der besten digitalen Lehre“

Application Programming Interface Testing (API Testing) ist ein wesentlicher Bestandteil der Software-Qualitätssicherung. Durch diese Verfahren überprüfen Fachleute, ob die Programme wie erwartet funktionieren, was zur Gesamtqualität der Anwendung beiträgt. Da keine manuellen Eingriffe erforderlich sind, erfolgt die Überprüfung schneller und die Experten sparen Zeit und Ressourcen. Diese Tools können sogar durchgeführt werden, bevor Benutzeroberflächen entwickelt werden, so dass Informatiker Probleme erkennen und frühzeitig im Entwicklungsprozess korrigieren können.   

Vor diesem Hintergrund führt TECH ein innovatives Programm ein, das den Lebenszyklus von Tests mit Hilfe von KI-Systemen vertiefen wird. Das akademische Programm wird sich mit Strategien befassen, die auf die Planung von manuellen und automatisierten Tests ausgerichtet sind, wobei berücksichtigt wird, dass ihre Auswertung je nach Entwicklung der Projekte ständige Anpassungen erfordern kann. Gleichzeitig wird der Lehrplan den Studenten einen ganzheitlichen Blick auf die Implementierung spezifischer Algorithmen zur Problembehandlung und damit zur Bereicherung der Produkte vermitteln. Die didaktischen Inhalte werden auch die Interoperabilität zwischen verschiedenen Sprachen durch maschinelle Übersetzung sowie die Automatisierung von Routineaufgaben mit Tools der Computational Intelligence fördern.

Kurz gesagt, dieses 6-monatige Universitätsprogramm wird den Studenten eine solide theoretische und praktische Grundlage vermitteln, die sie in die Lage versetzt, sie in realen Situationen anzuwenden, dank der Leitung und Unterstützung eines hervorragenden Lehrkörpers, der aus Experten mit umfangreicher Berufserfahrung besteht. Auf diese Weise bietet TECH den Studenten die exklusive Relearning-Methode, eine innovative pädagogische Methode, die auf der Wiederholung wesentlicher Konzepte basiert und so eine effiziente Wissensaufnahme garantiert. Die einzige Voraussetzung für den Zugang zum virtuellen Campus ist, dass die Studenten über ein Gerät mit Internetzugang verfügen und auch ihr eigenes Mobiltelefon benutzen können.

Verbessern Sie die Testabdeckung, indem Sie kritische Bereiche mit Hilfe von künstlicher Intelligenz identifizieren“  

Dieser Universitätsexperte in Anwendung von Techniken der Künstlichen Intelligenz im Lebenszyklus von Softwareprojekten enthält das vollständigste und aktuellste Programm 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 Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Sie werden die fortschrittlichsten Strategien für die automatische Erkennung von Änderungen und Leistungsproblemen in Webanwendungen 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.  

Sie werden Clean Architecture in Ihrer Software implementieren und die Kommunikation zwischen verschiedenen Teams verbessern"

Dank des von TECH verwendeten Relearning-Systems werden Sie die langen Stunden des Lernens und Auswendiglernens reduzieren"

Dieser Universitätsexperte vermittelt den Studenten einen umfassenden Ansatz für die Implementierung von KI-Techniken in Softwareprojekten. Der Lehrplan reicht von der Konfiguration der Entwicklungsumgebung bis hin zur Verwaltung von Repositorien. Darüber hinaus wird der Lehrplan die Integration von Elementen in Visual Studio Code und die Codeoptimierung mit ChatGPT behandeln. Die Materialien werden sich mit der Architektur der Programme befassen und sowohl Tools als auch Methoden für die kontinuierliche Leistungsüberwachung bereitstellen. Außerdem werden die Experten durch den Lebenszyklus des Testings geführt, von der Erstellung von Test Cases bis zur Erkennung von Bugs. 

Ein kompletter Lehrplan, der das gesamte Wissen enthält, das Sie brauchen, um einen Schritt in Richtung höchster IT-Qualität zu machen“

Modul 1. Produktivitätssteigerung in der Softwareentwicklung mit KI 

1.1. Vorbereiten einer geeigneten Entwicklungsumgebung

1.1.1. Auswahl der wichtigsten Tools für die KI-Entwicklung
1.1.2. Konfiguration der ausgewählten Tools
1.1.3. Implementierung von CI/CD-Pipelines, die für KI-Projekte geeignet sind
1.1.4. Effiziente Verwaltung von Abhängigkeiten und Versionen in Entwicklungsumgebungen

1.2. Wesentliche KI-Erweiterungen für Visual Studio Code

1.2.1. Erkundung und Auswahl von KI-Erweiterungen für Visual Studio Code
1.2.2. Integration von statischen und dynamischen Analysewerkzeugen in die IDE
1.2.3. Automatisieren sich wiederholender Aufgaben mit spezifischen Erweiterungen
1.2.4. Anpassung der Entwicklungsumgebung zur Verbesserung der Effizienz

1.3. No-Code-Design von Benutzeroberflächen mit KI-Elementen

1.3.1. No-Code-Designprinzipien und ihre Anwendung auf Benutzeroberflächen
1.3.2. Einbindung von KI-Elementen in das Design visueller Schnittstellen
1.3.3. Tools und Plattformen für die No-Code-Erstellung von intelligenten Schnittstellen
1.3.4. Bewertung und kontinuierliche Verbesserung von KI-gestützten No-Code-Schnittstellen

1.4. Code-Optimierung mit ChatGPT

1.4.1. Identifizieren von doppeltem Code
1.4.2. Refactoring 
1.4.3. Lesbaren Code erstellen
1.4.4. Verstehen, was ein Code macht
1.4.5. Verbesserung der Benennung von Variablen und Funktionen
1.4.6. Automatische Dokumentation erstellen

1.5. Verwaltung von Repositorien mit KI durch ChatGPT

1.5.1. Automatisierung von Versionskontrollprozessen mit KI-Techniken
1.5.2. Konflikterkennung und automatische Lösung in kollaborativen Umgebungen
1.5.3. Prädiktive Analyse von Änderungen und Trends in Code-Repositorien
1.5.4. Verbesserte Organisation und Kategorisierung von Repositorien mithilfe von KI

1.6. KI-Integration in die Datenbankverwaltung mit AskYourDatabase

1.6.1. Abfrage- und Leistungsoptimierung durch KI-Techniken
1.6.2. Prädiktive Analyse von Datenbankzugriffsmustern
1.6.3. Implementierung von Empfehlungssystemen zur Optimierung der Datenbankstruktur
1.6.4. Proaktive Überwachung und Erkennung von potenziellen Datenbankproblemen

1.7. KI-basierte Fehlersuche und Erstellung von Unit-Tests mit ChatGPT

1.7.1. Automatische Testfallerstellung mit KI-Techniken
1.7.2. Frühzeitige Erkennung von Schwachstellen und Bugs durch statische Analyse mit KI
1.7.3. Verbesserung der Testabdeckung durch Identifizierung kritischer Bereiche mittels KI

1.8. Pair Programming mit GitHub Copilot

1.8.1. Integration und effektive Nutzung von GitHub Copilot in Pair-Programming-Sitzungen
1.8.2. Integration und verbesserte Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Entwicklern mit GitHub Copilot
1.8.3. Integration von Strategien zur optimalen Nutzung der von GitHub Copilot generierten Code-Vorschläge
1.8.4. Integration von Fallstudien und Best Practices in KI-unterstütztem Pair Programming

1.9. Automatische Übersetzung zwischen Programmiersprachen mit ChatGPT

1.9.1. Programmiersprachenspezifische maschinelle Übersetzungstools und -dienste
1.9.2. Anpassung von maschinellen Übersetzungsalgorithmen an den Entwicklungskontext
1.9.3. Verbesserung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Sprachen durch maschinelle Übersetzung
1.9.4. Bewertung und Abschwächung potenzieller Herausforderungen und Einschränkungen bei der maschinellen Übersetzung

1.10. Empfohlene KI-Tools zur Verbesserung der Produktivität

1.10.1. Vergleichende Analyse von KI-Tools für die Softwareentwicklung
1.10.2. Integration von KI-Tools in Arbeitsabläufe.
1.10.3. Automatisierung von Routineaufgaben mit KI-Tools
1.10.4. Bewertung und Auswahl von Tools auf der Grundlage von Projektkontext und Anforderungen

Modul 2. Softwarearchitektur mit KI

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

2.1.1. Leistungsanalyse und Profiling in KI-Tools
2.1.2. Optimierungsstrategien für KI-Algorithmen und -Modelle
2.1.3. Implementierung von Caching- und Parallelisierungstechniken zur Verbesserung der Leistung
2.1.4. Tools und Methoden für die kontinuierliche Leistungsüberwachung in Echtzeit

2.2. Skalierbarkeit in KI-Anwendungen mit ChatGPT

2.2.1. Entwurf skalierbarer Architekturen für KI-Anwendungen
2.2.2. Implementierung von Partitionierungs- und Lastverteilungstechniken
2.2.3. Workflow- und Workload-Management in skalierbaren Systemen
2.2.4. Strategien für horizontale und vertikale Expansion in Umgebungen mit unterschiedlicher Nachfrage

2.3. Wartbarkeit von Anwendungen mit KI unter Verwendung von ChatGPT

2.3.1. Designprinzipien zur Erleichterung der Wartbarkeit in KI-Projekten
2.3.2. Dokumentationsstrategien speziell für KI-Modelle und -Algorithmen
2.3.3. Implementierung von Unit- und Integrationstests zur Vereinfachung der Wartung
2.3.4. Methoden für Refactoring und kontinuierliche Verbesserung in Systemen mit KI-Komponenten

2.4. Entwurf von Großsystemen

2.4.1. Architektonische Prinzipien für den Entwurf von Großsystemen
2.4.2. Dekomposition komplexer Systeme in Mikrodienste
2.4.3. Implementierung spezifischer Entwurfsmuster für verteilte Systeme
2.4.4. Strategien zur Beherrschung der Komplexität in groß angelegten Architekturen mit KI-Komponenten

2.5. Großes Data Warehousing für KI-Tools

2.5.1. Auswahl von skalierbaren Datenspeichertechnologien
2.5.2. Entwurf von Datenbankschemata für die effiziente Handhabung großer Datenmengen
2.5.3. Partitionierungs- und Replikationsstrategien in massiven Datenspeicherumgebungen
2.5.4. Implementierung von Datenverwaltungssystemen zur Gewährleistung von Integrität und Verfügbarkeit in KI-Projekten

2.6. Datenstrukturen mit KI unter Verwendung von ChatGPT

2.6.1. Anpassung klassischer Datenstrukturen für die Verwendung in KI-Algorithmen
2.6.2. Entwurf und Optimierung spezifischer Datenstrukturen mit ChatGPT
2.6.3. Integration von effizienten Datenstrukturen in datenintensive Systeme
2.6.4. Strategien für Echtzeit-Datenmanipulation und Speicherung in KI-Datenstrukturen    

2.7. Programmieralgorithmen für KI-Produkte

2.7.1. Entwicklung und Implementierung von anwendungsspezifischen Algorithmen für KI-Anwendungen
2.7.2. Strategien zur Auswahl von Algorithmen je nach Problemtyp und Produktanforderungen
2.7.3. Anpassung von klassischen Algorithmen für die Integration in KI-Systeme
2.7.4. Bewertung und Vergleich der Leistung verschiedener Algorithmen in KI-Entwicklungskontexten

2.8. Entwurfsmuster für die KI-Entwicklung

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

2.9. Implementierung einer Clean Architecture mit ChatGPT

2.9.1. Grundlegende Prinzipien und Konzepte der Clean Architecture
2.9.2. Anpassung der Clean Architecture an Projekte mit KI-Komponenten
2.9.3. Implementierung von Schichten und Abhängigkeiten in Clean-Architecture-Systemen
2.9.4. Vorteile und Herausforderungen der Implementierung von Clean Architecture in der KI-Softwareentwicklung

2.10. Sichere Softwareentwicklung in Webanwendungen mit DeepCode

2.10.1. Sicherheitsprinzipien bei der Softwareentwicklung mit KI-Komponenten
2.10.2. Identifizierung und Entschärfung potenzieller Schwachstellen in KI-Modellen und -Algorithmen
2.10.3. Implementierung von sicheren Entwicklungspraktiken in Webanwendungen mit KI-Funktionalitäten
2.10.4. Strategien zum Schutz sensibler Daten und zur Verhinderung von Angriffen in KI-Projekten

Modul 3. KI für QA-Testing

3.1. Testing-Lebenszyklus

3.1.1. Beschreibung und Verständnis des Testing-Lebenszyklus in der Softwareentwicklung    
3.1.2.     Phasen des Testing-Lebenszyklus und ihre Bedeutung für die Qualitätssicherung
3.1.3. Integration von künstlicher Intelligenz in verschiedenen Phasen des Testing-Lebenszyklus
3.1.4. Strategien zur kontinuierlichen Verbesserung des Testing-Lebenszyklus durch den Einsatz von KI

3.2. Test Cases und Bug-Erkennung mit Hilfe von ChatGPT

3.2.1. Effektives Entwerfen und Schreiben von Testfällen im Kontext von QA Testing
3.2.2. Identifizierung von Bugs und Fehlern während der Ausführung von Testfällen
3.2.3. Anwendung von Techniken zur Bugs-Früherkennung durch statische Analyse
3.2.4. Einsatz von Tools der künstlichen Intelligenz zur automatischen Identifizierung von Bugs in Test Cases

3.3. Arten von Testing

3.3.1. Erkundung der verschiedenen Testing-Arten im Bereich der QS
3.3.2. Unit-, Integrations-, Funktions- und Akzeptanztests: Merkmale und Anwendungen
3.3.3. Strategien für die Auswahl und geeignete Kombination von Testing-Arten in Projekten mit ChatGPT
3.3.4. Anpassung konventioneller Testing-Arten an Projekte mit ChatGPT

3.4. Erstellen eines Testplans mit ChatGPT

3.4.1. Entwerfen und Strukturieren eines umfassenden Testplans
3.4.2. Identifizierung von Anforderungen und Testszenarien in KI-Projekten
3.4.3. Strategien für die manuelle und automatisierte Testplanung
3.4.4. Bewertung und kontinuierliche Anpassung des Testplans entsprechend der Projektentwicklung

3.5. Erkennung und Meldung von KI-Bugs

3.5.1. Implementierung automatischer Fehlererkennungstechniken unter Verwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens
3.5.2. Einsatz von ChatGPT für die dynamische Codeanalyse zur Suche nach potenziellen Fehlern
3.5.3. Strategien für die automatische Erstellung von detaillierten Berichten über die von ChatGPT entdeckten Bugs
3.5.4. Effektive Zusammenarbeit zwischen Entwicklungs- und QA-Teams bei der Verwaltung von KI-identifizierten Fehlern

3.6. Erstellung von automatisierten Tests mit KI

3.6.1. Entwicklung von automatisierten Testskripten für Projekte mit ChatGPT
3.6.2. Integration von KI-basierten Testautomatisierungstools
3.6.3. Verwendung von ChatGPT für die dynamische Generierung von automatisierten Testfällen
3.6.4. Strategien für die effiziente Ausführung und Wartung von automatisierten Testfällen in KI-Projekten

3.7. API Testing    

3.7.1. Grundlegende Konzepte des API-Testing und seine Bedeutung in der QA
3.7.2. Entwicklung von Tests zur Überprüfung von APIs in Umgebungen mit ChatGPT
3.7.3. Strategien zur Daten- und Ergebnisvalidierung bei API-Testing mit ChatGPT
3.7.4. Verwendung spezifischer Tools für API-Testing in KI-Projekten

3.8. KI-Tools für Web-Testing

3.8.1. Erkundung von Tools der künstlichen Intelligenz für die Testautomatisierung in Webumgebungen
3.8.2. Integration von Technologien zur Aufgabenerkennung und visuellen Analyse in Web-Testing
3.8.3. Strategien für die automatische Erkennung von Änderungen und Leistungsproblemen in Webanwendungen mit ChatGPT
3.8.4. Bewertung spezifischer Tools zur Verbesserung der Effizienz von Web-Testing mit KI

3.9. Mobile Testing mit KI

3.9.1. Entwicklung von Testing-Strategien für mobile Anwendungen mit Komponenten der künstlichen Intelligenz
3.9.2. Integration spezifischer Testing-Werkzeuge für mobile Plattformen auf der Grundlage von KI
3.9.3. Einsatz von ChatGPT zur Erkennung von Problemen bei der Leistung mobiler Anwendungen
3.9.4. Strategien für die Validierung spezifischer Schnittstellen und Funktionen mobiler Anwendungen mithilfe von KI

3.10. QA-Tools mit KI    

3.10.1. Erkundung von QA-Tools und Plattformen mit KI-Funktionalität
3.10.2. Bewertung von Tools für effizientes Testmanagement und Testdurchführung in KI-Projekten
3.10.3. Verwendung von ChatGPT für die Optimierung und Generierung von Testfällen
3.10.4. Strategien für die effektive Auswahl und Einführung von KI-gestützten QA-Tools

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