Mit diesem zu 100% online absolvierten Studiengang werden Sie in der Lage sein, personalisierte und intuitive Benutzererfahrungen zu entwickeln"

Computergestützte Intelligenz hilft Institutionen, die Produktivität in der Softwareentwicklung zu verbessern. Ihre Werkzeuge können unstrukturierte Daten verarbeiten, aus früheren Erfahrungen lernen und sich an Veränderungen in dynamischen Umgebungen anpassen. Darüber hinaus kann KI potenzielle Anwendungsprobleme vorhersagen, bevor sie auftreten, so dass Fachleute präventive Maßnahmen ergreifen können, um kostspielige Probleme in der Zukunft zu vermeiden. Vor diesem Hintergrund sind die renommiertesten internationalen IT-Unternehmen aktiv auf der Suche nach Software-Architekturspezialisten für QA-Testing.

Aus diesem Grund führt TECH ein innovatives Programm für Programmierer ein, um das Beste aus der Optimierung und dem Leistungsmanagement von KI-Tools herauszuholen. Der von führenden Experten konzipierte Lehrplan wird sich mit der Programmierung von Algorithmen für die Entwicklung von Produkten mit intelligenten Systemen befassen. Der Lehrplan wird sich auch mit den wichtigsten Erweiterungen für Visual Studio Code befassen, dem heute am häufigsten verwendeten Quellcode-Editor. Darüber hinaus wird die Integration von KI in das Datenbankmanagement behandelt, um mögliche Fehler zu erkennen und Unit-Tests zu erstellen. Es handelt sich um einen Privater Masterstudiengang, der eine Vielzahl audiovisueller Inhalte in verschiedenen Formaten und ein Netzwerk realer Simulationen bietet, um die Entwicklung des Programms näher an die Realität der IT-Praxis heranzuführen.

Um die vorgeschlagenen Lernziele zu erreichen, wird das Programm mit Hilfe von Online-Lernmethoden unterrichtet. Auf diese Weise können Berufstätige Arbeit und Studium perfekt miteinander verbinden. Darüber hinaus profitieren sie von einem erstklassigen Dozententeam und von didaktisch aufbereiteten, multimedialen Lehrmaterialien wie Meisterklassen, interaktiven Zusammenfassungen und praktischen Übungen. Die einzige Voraussetzung für den Zugang zum virtuellen Campus ist ein elektronisches Gerät mit Internetzugang.

Sie erhalten eine ganzheitliche Perspektive darauf, wie maschinelles Lernen jede Phase der Softwareentwicklung beeinflusst und verbessert"

Dieser Privater Masterstudiengang in Künstliche Intelligenz in der Programmierung enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Seine herausragendsten Eigenschaften sind:

• 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

Möchten Sie Transformationsmodelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache in Ihrer Praxis anwenden? Mit diesem innovativen Programm wird Ihnen das gelingen"

Das Dozententeam des Programms besteht aus Experten des Sektors, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie aus renommierten Fachleuten von führenden Unternehmen 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 in den Lebenszyklus des Testings eintauchen, von der Erstellung von Testfällen bis zur Erkennung von Fehlern"

Relearning ermöglicht es Ihnen, mit weniger Aufwand und mehr Leistung zu lernen und sich mehr auf Ihre berufliche Spezialisierung zu konzentrieren"

Diese Fortbildung macht Informatiker zu Experten für KI in der Programmierung. Die Studenten erwerben eine umfassende Sichtweise, die das aktuellste Wissen mit praktischen Fähigkeiten kombiniert, die ihre Entscheidungsfindung verbessern werden. Gleichzeitig beherrschen die Fachleute die modernsten Werkzeuge für die Entwicklung von Software, die auf Machine Learning basiert. Auf diese Weise werden die Studenten Vorschläge für Websites und mobile Anwendungen mit Anpassungsfähigkeit entwerfen. Sie werden hoch spezialisiert sein, um den aktuellen Anforderungen der Branche gerecht zu werden.

Möchten Sie sich auf Künstliche Intelligenz spezialisieren? Mit diesem Programm beherrschen Sie die Optimierung des Bereitstellungsprozesses und die Integration von Künstlicher Intelligenz in Cloud Computing"

Allgemeine Ziele

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Einrichtung und Verwaltung effizienter Entwicklungsumgebungen, um eine solide Grundlage für die Umsetzung von KI-Projekten zu schaffen 
• Erwerben von Kenntnissen über die Planung, Durchführung und Automatisierung von Qualitätstests unter Einbeziehung von KI-Tools zur Erkennung und Korrektur von Bugs 
• Verstehen und Anwenden von Grundsätzen der Leistung, Skalierbarkeit und Wartbarkeit bei der Entwicklung von Großrechnersystemen 
• Kennenlernen der wichtigsten Entwurfsmuster und deren effektive Anwendung in der Softwarearchitektur 

Spezifische Ziele

Modul 1. Grundlagen der künstlichen Intelligenz

• Analysieren der historischen Entwicklung der Künstlichen Intelligenz, von ihren Anfängen bis zu ihrem heutigen Stand, Identifizierung der wichtigsten Meilensteine und Entwicklungen 
• Verstehen der Funktionsweise von neuronalen Netzen und ihrer Anwendung in Lernmodellen der Künstlichen Intelligenz 
• Untersuchen der Prinzipien und Anwendungen von genetischen Algorithmen und analysieren ihren Nutzen bei der Lösung komplexer Probleme 
• Analysieren der Bedeutung von Thesauri, Vokabularen und Taxonomien bei der Strukturierung und Verarbeitung von Daten für KI-Systeme 
• Erforschen des Konzepts des semantischen Webs und seines Einflusses auf die Organisation und das Verständnis von Informationen in digitalen Umgebungen 

Modul 2. Datentypen und Datenlebenszyklus  

• Verstehen der grundlegenden Konzepte der Statistik und ihrer Anwendung in der Datenanalyse 
• Identifizieren und Klassifizieren der verschiedenen Arten von statistischen Daten, von quantitativen bis zu qualitativen Daten 
• Analysieren des Lebenszyklus von Daten, von der Erzeugung bis zur Entsorgung, und Identifizieren der wichtigsten Phasen 
• Erkunden der ersten Phasen des Lebenszyklus von Daten, wobei die Bedeutung der Datenplanung und der Datenstruktur hervorgehoben wird 
• Untersuchen der Prozesse der Datenerfassung, einschließlich Methodik, Tools und Erfassungskanäle 
• Untersuchen des Datawarehouse-Konzepts mit Schwerpunkt auf seinen Bestandteilen und seinem Aufbau 
• Analysieren der rechtlichen Aspekte im Zusammenhang mit der Datenverwaltung, der Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsvorschriften sowie von Best Practices 

Modul 3. Daten in der künstlichen Intelligenz

• Beherrschen der Grundlagen der Datenwissenschaft, einschließlich der Werkzeuge, Typen und Quellen für die Informationsanalyse 
• Erforschen des Prozesses der Umwandlung von Daten in Informationen mithilfe von Data Mining und Datenvisualisierungstechniken 
• Studieren der Struktur und der Eigenschaften von Datasets und verstehen ihre Bedeutung für die Aufbereitung und Nutzung von Daten für KI-Modelle 
• Analysieren von überwachten und unüberwachten Modellen, einschließlich Methoden und Klassifizierung 
• Verwenden spezifischer Tools und bewährter Verfahren für die Datenverarbeitung, um Effizienz und Qualität bei der Implementierung von Künstlicher Intelligenz zu gewährleisten 

Modul 4. Data Mining. Auswahl, Vorverarbeitung und Transformation

• Beherrschen statistischer Inferenztechniken, um statistische Methoden im Data Mining zu verstehen und anzuwenden 
• Durchführen detaillierter explorativer Analysen von Datensätzen, um relevante Muster, Anomalien und Trends zu erkennen 
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Datenaufbereitung, einschließlich Datenbereinigung, -integration und -formatierung für die Verwendung im Data Mining 
• Implementieren effektiver Strategien für den Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen, indem je nach Kontext Imputations- oder Eliminierungsmethoden angewendet werden 
• Identifizieren und Entschärfen von Datenrauschen, indem Sie Filter- und Glättungsverfahren anwenden, um die Qualität des Datensatzes zu verbessern 
• Eingehen auf die Datenvorverarbeitung in Big Data-Umgebungen 

Modul 5. Algorithmik und Komplexität in der künstlichen Intelligenz  

• Einführen von Algorithmenentwurfsstrategien, die ein solides Verständnis der grundlegenden Ansätze zur Problemlösung vermitteln 
• Analysieren der Effizienz und Komplexität von Algorithmen unter Anwendung von Analysetechniken zur Bewertung der Leistung in Bezug auf Zeit und Raum 
• Untersuchen und Anwenden von Sortieralgorithmen, Verstehen ihrer Leistung und Vergleichen ihrer Effizienz in verschiedenen Kontexten 
• Erforschen von baumbasierten Algorithmen, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Untersuchen von Algorithmen mit Heaps, Analysieren ihrer Implementierung und ihrer Nützlichkeit bei der effizienten Datenmanipulation 
• Analysieren graphenbasierter Algorithmen, wobei ihre Anwendung bei der Darstellung und Lösung von Problemen mit komplexen Beziehungen untersucht wird 
• Untersuchen von Greedy-Algorithmen, Verständnis ihrer Logik und Anwendungen bei der Lösung von Optimierungsproblemen 
• Untersuchen und Anwenden der Backtracking-Technik für die systematische Problemlösung und Analysieren ihrer Effektivität in verschiedenen Szenarien 

Modul 6. Intelligente Systeme  

• Erforschen der Agententheorie, Verstehen der grundlegenden Konzepte ihrer Funktionsweise und ihrer Anwendung in der künstlichen Intelligenz und im Software Engineering 
• Studieren der Darstellung von Wissen, einschließlich der Analyse von Ontologien und deren Anwendung bei der Organisation von strukturierten Informationen 
• Analysieren des Konzepts des semantischen Webs und seiner Auswirkungen auf die Organisation und den Abruf von Informationen in digitalen Umgebungen 
• Evaluieren und Vergleichen verschiedener Wissensrepräsentationen und deren Integration zur Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit von intelligenten Systemen 
• Studieren semantischer Reasoner, wissensbasierter Systeme und Expertensysteme und Verstehen ihrer Funktionalität und Anwendungen in der intelligenten Entscheidungsfindung 

Modul 7. Maschinelles Lernen und Data Mining 

• Einführen in die Prozesse der Wissensentdeckung und in die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens 
• Untersuchen von Entscheidungsbäumen als überwachte Lernmodelle, Verstehen ihrer Struktur und Anwendungen 
• Bewerten von Klassifikatoren anhand spezifischer Techniken, um ihre Leistung und Genauigkeit bei der Datenklassifizierung zu messen 
• Studieren neuronaler Netze und Verstehen ihrer Funktionsweise und Architektur, um komplexe Probleme des maschinellen Lernens zu lösen 
• Erforschen von Bayes'schen Methoden und deren Anwendung im maschinellen Lernen, einschließlich Bayes'scher Netzwerke und Bayes'scher Klassifikatoren 
• Analysieren von Regressions- und kontinuierlichen Antwortmodellen zur Vorhersage von numerischen Werten aus Daten 
• Untersuchen von Techniken zum Clustering, um Muster und Strukturen in unmarkierten Datensätzen zu erkennen 
• Erforschen von Text Mining und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), um zu verstehen, wie maschinelle Lerntechniken zur Analyse und zum Verständnis von Texten eingesetzt werden 

Modul 8. Neuronale Netze, die Grundlage von Deep Learning  

• Beherrschen der Grundlagen des tiefen Lernens und Verstehen seiner wesentlichen Rolle beim Deep Learning 
• Erkunden der grundlegenden Operationen in neuronalen Netzen und Verstehen ihrer Anwendung bei der Konstruktion von Modellen 
• Analysieren der verschiedenen Schichten, die in neuronalen Netzen verwendet werden, und lernen, wie man sie richtig auswählt 
• Verstehen der effektiven Verknüpfung von Schichten und Operationen, um komplexe und effiziente neuronale Netzarchitekturen zu entwerfen 
• Verwenden von Trainern und Optimierern, um die Leistung von neuronalen Netzen abzustimmen und zu verbessern 
• Erforschen der Verbindung zwischen biologischen und künstlichen Neuronen für ein tieferes Verständnis des Modelldesigns 
• Feinabstimmen von Hyperparametern für das Fine Tuning neuronaler Netze, um ihre Leistung bei bestimmten Aufgaben zu optimieren 

Modul 9. Training Tiefer Neuronaler Netze

• Lösen von Problemen im Zusammenhang mit Gradienten beim Training von tiefen neuronalen Netzen 
• Erforschen und Anwenden verschiedener Optimierer, um die Effizienz und Konvergenz von Modellen zu verbessern 
• Programmieren der Lernrate zur dynamischen Anpassung der Konvergenzrate des Modells 
• Verstehen und Bewältigen von Overfitting durch spezifische Strategien beim Training 
• Anwenden praktischer Richtlinien, um ein effizientes und effektives Training von tiefen neuronalen Netzen zu gewährleisten 
• Implementieren von Transfer Learning als fortgeschrittene Technik zur Verbesserung der Modellleistung bei bestimmten Aufgaben 
• Erforschen und Anwenden von Techniken der Data Augmentation zur Anreicherung von Datensätzen und Verbesserung der Modellgeneralisierung 
• Entwickeln praktischer Anwendungen mit Transfer Learning zur Lösung realer Probleme 
• Verstehen und Anwenden von Regularisierungstechniken zur Verbesserung der Generalisierung und zur Vermeidung von Overfitting in tiefen neuronalen Netzen 

Modul 10. Anpassung von Modellen und Training mit TensorFlow  

• Beherrschen der Grundlagen von TensorFlow und seiner Integration mit NumPy für effiziente Datenverwaltung und Berechnungen 
• Anpassen von Modellen und Trainingsalgorithmen mit den fortgeschrittenen Fähigkeiten von TensorFlow 
• Erforschen der tfdata-API zur effektiven Verwaltung und Manipulation von Datensätzen 
• Implementieren des Formats TFRecord, um große Datensätze in TensorFlow zu speichern und darauf zuzugreifen 
• Verwenden von Keras-Vorverarbeitungsschichten zur Erleichterung der Konstruktion eigener Modelle 
• Erforschen des TensorFlow Datasets-Projekts, um auf vordefinierte Datensätze zuzugreifen und die Entwicklungseffizienz zu verbessern 
• Entwickeln einer Deep Learning-Anwendung mit TensorFlow unter Einbeziehung der im Modul erworbenen Kenntnisse 
• Anwenden aller Konzepte, die bei der Erstellung und dem Training von benutzerdefinierten Modellen mit TensorFlow erlernt wurden, auf praktische Art und Weise in realen Situationen 

Modul 11. Deep Computer Vision mit Convolutional Neural Networks  

• Verstehen der Architektur des visuellen Kortex und ihrer Bedeutung für Deep Computer Vision 
• Erforschen und Anwenden von Faltungsschichten, um wichtige Merkmale aus Bildern zu extrahieren 
• Implementieren von Clustering-Schichten und ihre Verwendung in Deep Computer Vision-Modellen mit Keras 
• Analysieren verschiedener Architekturen von Convolutional Neural Networks (CNN) und deren Anwendbarkeit in verschiedenen Kontexten 
• Entwickeln und Implementieren eines CNN ResNet unter Verwendung der Keras-Bibliothek, um die Effizienz und Leistung des Modells zu verbessern 
• Verwenden von vorab trainierten Keras-Modellen, um das Transfer-Lernen für bestimmte Aufgaben zu nutzen 
• Anwenden von Klassifizierungs- und Lokalisierungstechniken in Deep Computer Vision-Umgebungen 
• Erforschen von Strategien zur Objekterkennung und -verfolgung mit Convolutional Neural Networks 
• Implementieren von semantischen Segmentierungstechniken, um Objekte in Bildern im Detail zu verstehen und zu klassifizieren 

Modul 12. Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) und Aufmerksamkeit  

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Texterstellung mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNN) 
• Anwenden von RNNs bei der Meinungsklassifizierung zur Stimmungsanalyse in Texten 
• Verstehen und Anwenden von Aufmerksamkeitsmechanismen in Modellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache 
• Analysieren und Verwenden von Transformers-Modellen in spezifischen NLP-Aufgaben 
• Erkunden der Anwendung von Transformers-Modellen im Kontext von Bildverarbeitung und Computer Vision 
• Vertraut sein mit der Hugging Face Transformers-Bibliothek für die effiziente Implementierung fortgeschrittener Modelle 
• Vergleichen der verschiedenen Transformers-Bibliotheken, um ihre Eignung für bestimmte Aufgaben zu bewerten 
• Entwickeln einer praktischen Anwendung von NLP, die RNN- und Aufmerksamkeitsmechanismen integriert, um reale Probleme zu lösen 

Modul 13. Autoencoder, GANs und Diffusionsmodelle  

• Entwickeln effizienter Datenrepräsentationen mit Autoencodern, GANs und Diffusionsmodellen 
• Durchführen einer PCA unter Verwendung eines unvollständigen linearen Autoencoders zur Optimierung der Datendarstellung 
• Implementieren und Verstehen der Funktionsweise von gestapelten Autoencodern 
• Erforschen und Anwenden von Convolutional Autoencoders für effiziente visuelle Datendarstellungen 
• Analysieren und Anwenden der Effektivität von Sparse-Auto-Encodern bei der Datendarstellung 
• Generieren von Modebildern aus dem MNIST-Datensatz mit Hilfe von Autoencoders 
• Verstehen des Konzepts der Generative Adversarial Networks (GANs) und Diffusionsmodelle 
• Implementieren und Vergleichen der Leistung von Diffusionsmodellen und GANs bei der Datengenerierung 

Modul 14. Bio-inspiriertes Computing   

• Einführen in die grundlegenden Konzepte des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen sozialer Anpassungsalgorithmen als wichtiger Ansatz im bio-inspirierten Computing 
• Analysieren von Strategien zur Erforschung und Ausnutzung des Raums in genetischen Algorithmen 
• Untersuchen von Modellen des evolutionären Rechnens im Kontext der Optimierung  
• Fortsetzen der detaillierten Analyse von Modellen des evolutionären Rechnens  
• Anwenden der evolutionären Programmierung auf spezifische Lernprobleme 
• Bewältigen der Komplexität von Multi-Objektiv-Problemen im Rahmen des bio-inspirierten Computings 
• Erforschen der Anwendung von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings  
• Vertiefen der Implementierung und des Nutzens von neuronalen Netzen im Bereich des bio-inspirierten Computings 

Modul 15. Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen 

• Entwickeln von Strategien für die Implementierung von künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen 
• Analysieren der Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Erbringung von Dienstleistungen im Gesundheitswesen 
• Identifizieren und Bewerten der Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitssektor 
• Bewerten der potenziellen Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Industrie zur Verbesserung der Produktivität 
• Entwerfen von Lösungen der künstlichen Intelligenz zur Optimierung von Prozessen in der öffentlichen Verwaltung 
• Bewerten des Einsatzes von KI-Technologien im Bildungssektor 
• Anwenden von Techniken der künstlichen Intelligenz in der Forst- und Landwirtschaft zur Verbesserung der Produktivität 
• Optimieren von Personalprozessen durch den strategischen Einsatz von künstlicher Intelligenz 

Modul 16. Produktivitätssteigerung in der Softwareentwicklung mit KI  

• Eintauchen in die implementieren der wichtigsten KI- DE Erweiterungen in Visual Studio Code, um die Produktivität zu steigern und die Softwareentwicklung zu erleichtern 
• Gewinnen eines soliden Verständnisses grundlegender KI-Konzepte und ihrer Anwendung in der Softwareentwicklung, einschließlich Algorithmen für maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, neuronale Netze usw
• Beherrschen der Konfiguration optimierter Entwicklungsumgebungen, um sicherzustellen, dass die Studenten Umgebungen schaffen können, die für KI-Projekte förderlich sind 
• Anwenden spezifischer Techniken unter Verwendung von ChatGPT für die automatische Identifizierung und Korrektur potenzieller Code-Verbesserungen, wodurch effizientere Programmierpraktiken gefördert werden 
• Fördern der Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Programmierern (von Programmierern über Dateningenieure bis hin zu Designern für Benutzererfahrungen), um effektive und ethische KI-Softwarelösungen zu entwickeln 

Modul 17. Software-Architektur für QA-Testing 

• Entwickeln von Fähigkeiten zur Erstellung robuster Testpläne, die verschiedene Testarten abdecken und die Softwarequalität sicherstellen 
• Erkennen und Analysieren verschiedener Arten von Softwarearchitekturen, wie monolithisch, Microservices oder serviceorientiert 
• Gewinnen eines umfassenden Überblicks über die Prinzipien und Techniken zur Entwicklung von Computersystemen, die skalierbar sind und große Datenmengen verarbeiten können 
• Anwenden fortgeschrittener Fähigkeiten bei der Implementierung von KI-gestützten Datenstrukturen, um die Leistung und Effizienz von Software zu optimieren  
• Entwickeln sicherer Entwicklungspraktiken, wobei der Schwerpunkt auf der Vermeidung von Schwachstellen liegt, um die Software-Sicherheit auf Architekturebene zu gewährleisten 

Modul 18. Webprojekte mit KI 

• Entwickeln umfassender Fähigkeiten für die Umsetzung von Webprojekten, vom Frontend-Design bis zur Backend-Optimierung, unter Einbeziehung von KI-Elementen 
• Optimieren des Prozesses der Bereitstellung von Websites unter Einbeziehung von Techniken und Tools zur Verbesserung von Geschwindigkeit und Effizienz 
• Integrieren von KI in das Cloud Computing, so dass die Studenten hoch skalierbare und effiziente Webprojekte erstellen können 
• Erwerben von Fähigkeiten, um spezifische Probleme und Möglichkeiten in Webprojekten zu erkennen, bei denen KI effektiv eingesetzt werden kann, wie z. B. bei der Textverarbeitung, Personalisierung, Inhaltsempfehlungen usw
• Ermutigen der Studenten, sich über die neuesten Trends und Fortschritte im Bereich der KI auf dem Laufenden zu halten, um sie in Webprojekten richtig einzusetzen 

Modul 19. Mobile Anwendungen mit KI 

• Anwenden fortgeschrittener Konzepte für eine Clean Architecture, Datasources und Repositories, um eine robuste und modulare Struktur in KI-gestützten mobilen Anwendungen zu gewährleisten 
• Entwickeln von Fähigkeiten zur Gestaltung interaktiver Bildschirme, Icons und grafischer Ressourcen mit KI, um das Benutzererlebnis in mobilen Anwendungen zu verbessern 
• Eingehen auf die Konfiguration des Frameworks für mobile Anwendungen und Nutzen von Github Copilot zur Rationalisierung des Entwicklungsprozesses 
• Optimieren von KI-fähigen mobilen Anwendungen für eine effiziente Leistung unter Berücksichtigung von Ressourcenmanagement und Datennutzung 
• Durchführen von Qualitätstests für mobile KI-Anwendungen, die es den Studenten ermöglichen, Probleme zu identifizieren und Fehler zu beheben  

Modul 20. KI für QA-Testing 

• Beherrschen von Prinzipien und Techniken zur Entwicklung von Computersystemen, die skalierbar sind und große Datenmengen verarbeiten können 
• Anwenden fortgeschrittener Fähigkeiten bei der Implementierung von KI-gestützten Datenstrukturen, um die Leistung und Effizienz von Software zu optimieren 
• Verstehen und Anwenden von sicheren Entwicklungspraktiken mit Schwerpunkt auf der Vermeidung von Schwachstellen wie Injektion, um die Software-Sicherheit auf architektonischer Ebene zu gewährleisten 
• Erstellen automatisierter Tests, insbesondere in Web- und Mobilumgebungen, unter Einbeziehung von KI-Tools zur Verbesserung der Effizienz des Prozesses 
• Einsetzen fortschrittlicher KI-gestützter QA-Tools für eine effizientere Erkennung von Bugs und kontinuierliche Softwareverbesserung  

Sie werden die Integration von Visual Studio Code-Elementen und Code-Optimierung mit ChatGPT durch ein umfassendes akademisches Programm vertiefen"