你将获得为期6周的密集，严谨和最新的信息，了解最有效的人工智能软件架构"

出于多种原因，软件架构在质量保证 测试 流程中扮演着重要角色。例如，可以及早发现代码中的问题，从而节省时间和资源。还能促进测试自动化，使 测试人员 随着时间的推移创建更高效，可维护的脚本。此外，这些架构还能确保稳定性以满足用户不断变化的需求。信息技术专业人员可以评估软件在不同负载下的表现并据此验证其功能。

在此背景下，TECH将推出一项独家课程深入探讨人工智能工具的优化和性能管理。为此，课程将详细探讨可扩展性，可维护性和性能等关键概念。同样，议程还将探讨用于大规模数据存储的最具创新性的工具。此外，学生还将探索编程算法以解决问题并计算结果。培训还将强调如何确保网络应用程序的安全以防止网络攻击。

该大学学位通过180个学时的教学，汇集了大型系统设计方面最先进的信息。为此，教学人员编制了一份大学建议书包含大量教学材料包括互动摘要，案例研究和信息图表。由于采用了Relearning方法，学生将能够巩固关键概念并减少在记忆上的投入时间。由于这个培训采用100%在线教学方法，你还可以更自由地自我管理学习大纲的时间。参加该课程的学生只需一部能连接互联网的手机，平板电脑或电脑即可访问虚拟校园。因此，专业人员面前有了一个理想的选择可以通过最先进的大学建议书了解该领域的最新发展。

你想深入了解大规模数据存储吗？这个大学学位将为你提供实现这一目标的最先进工具"

这个基于人工智能的软件架构定义大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能编程专家介绍案例研究的发展情况
• 这门课程的内容图文并茂示意性强,实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 实践练习包括自我评估以改善学习效果
• 特别强调创新的方法论
• 提供理论课程，专家解答问题，争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

你将深入了解在网络应用程序中进行安全软件开发的最有效策略。通过该培训只需要180个小时了！"

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。

通过Relearning方法你就不必再花很长时间学习和记忆了"

TECH可根据你的日程安排进行调整，这就是设计了一门灵活且100%在线课程的原因"

这门大学课程将向你介绍软件架构的基本知识。因此，议程将侧重于性能，稳定性和可维护性等因素。课程将研究大规模系统的设计，同时重点关注基于人工智能方法的海量数据仓库。为此，教材将为学生提供最先进的算法和数据结构。培训还将涉及关键设计模式并推广安全开发实践，以培养高素质的计算机科学家。

你将把使用机器学习进行产品开发的最新编程算法整合到你的计算实践中"

模块 1.基于人工智能软件架构

1.1. 借助ChatGPT进行AI工具的优化和性能管理

1.1.1. 人工智能工具的性能剖析和分析
1.1.2. 人工智能算法和模型的优化策略
1.1.3. 采用缓存并行化技术提高性能
1.1.4. 持续实时性能监测的工具和方法

1.2. 使用ChatGPT的AI应用程序的可扩展性

1.2.1. 为人工智能应用设计可扩展架构
1.2.2. 实施分区和负载分担技术
1.2.3. 可扩展系统中的工作流程和工作量管理
1.2.4. 多变需求环境下的横向和纵向扩展策略

1.3. 使用ChatGPT维护人工智能应用程序

1.3.1. 促进人工智能项目可维护性的设计原则
1.3.2. 人工智能模型和算法的具体记录策略
1.3.3. 实施单元和集成测试以方便维护
1.3.4. 人工智能组件系统的重构和持续改进方法

1.4. 大型系统设计

1.4.1. 设计大型系统的架构原则
1.4.2. 将复杂系统分解为微服务
1.4.3. 实施分布式系统的特定设计模式
1.4.4. 采用人工智能组件的大规模架构的复杂性管理策略

1.5. 用于人工智能工具的大规模数据仓库

1.5.1. 选择可扩展的数据存储技术
1.5.2. 有效处理海量数据的数据库模式设计
1.5.3. 海量存储环境中的分区和复制策略
1.5.4. 实施数据管理系统确保人工智能项目的完整性和可用性

1.6. 使用ChatGPT的AI数据结构

1.6.1. 将经典数据结构应用于人工智能算法
1.6.2. 使用ChatGPT设计和优化特定数据结构
1.6.3. 在数据密集型系统中整合高效数据结构
1.6.4. 利用人工智能在数据结构中进行实时数据操作和存储的策略

1.7. 人工智能产品的编程算法

1.7.1. 开发和实施针对人工智能应用的特定算法
1.7.2. 根据问题类型和产品要求选择算法策略
1.7.3. 改造经典算法将其融入人工智能系统
1.7.4. 人工智能开发环境中不同算法性能的评估和比较

1.8. 人工智能开发的设计模式

1.8.1. 包含人工智能组件的项目中识别和应用常见的设计模式
1.8.2. 开发将模型和算法集成到现有系统中的具体模式
1.8.3. 提高人工智能项目可重用性和可维护性的模式实施策略
1.8.4. 在人工智能架构中应用设计模式的案例研究和最佳实践

1.9. 使用ChatGPT实现清洁的架构

1.9.1. 清洁架构的基本原则和概念
1.9.2. 使简洁架构适用于包含人工智能组件的项目
1.9.3. 以简洁的架构在系统中实施层级和依赖关系
1.9.4. 在人工智能软件开发中实施清洁架构的优势和挑战

1.10. 使用DeepCode在网络应用程序中开发安全软件

1.10.1. 使用人工智能组件进行软件开发的安全原则
1.10.2. 识别并减少人工智能模型和算法中的潜在漏洞
1.10.3. 在具有人工智能功能的网络应用程序中实施安全开发实践
1.10.4. 在人工智能项目中保护敏感数据和防止攻击的策略

高强度的课程将使学生能够快速有效地学习。现在就报名吧！"