大学学位采用100%在线模式为你提供灵活性。TECH可适应繁忙专业人士的工作日程！" 

将 后台 与机器学习相结合可在多种情况下发挥作用。因此，程序员可以自动执行高度重复性的任务，例如从大型数据集中提取相关信息。同样，人工智能通过预测使用模式，调整资源分配和做出实时决策来提高效率从而提升应用性能。该机制还利用推荐算法向用户提供定制内容，包括根据用户偏好提供产品或新闻建议。 

意识到这一点的重要性，TECH开发了一个专科文凭深入研究如何利用人工智能实施网络项目。课程由该学科的专业教师设计，将提供创建设计模式，数据库和 工作空间的高级策略。  

此外，课程还将鼓励专业人员在工作过程中检测可能出现的故障，以便创建单元测试。同时，教学内容将以优化和性能管理为导向，使用最先进的机器学习工具。此外，毕业生还将设计大型系统，用于存储最相关的数据。 

此外，为了巩固对教学大纲的掌握，该大学学位采用了革命性的Relearning教学系统，而TECH正是该系统的先驱。通过自然和渐进的重复，促进对复杂概念的学习。同样，该课程还辅以各种形式的材料，如信息图表或解释性视频。都采用方便的100%在线模式，使每个人都能根据自己的职责调整时间表。毕业生只需要一台能上网的电子设备。 

你将制定旨在优化网站部署，快速响应市场需求的先进策略" 

这个通过人工智能进行跨平台应用开发专科文凭包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能多平台应用开发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
• 可以进行自我评估的实践以促进学习
• 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
• 可以从任何联网的固定或移动设备上观看内容

你将深入研究不同编程语言之间的机器翻译，创建可在各种平台上运行的应用程序"

该课程的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验，还有来自知名社会和著名大学的专家。  

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。

你将在你的程序中实施清洁架构，使你的软件项目更具可维护性、可扩展性和适应未来变化的能力"

通过TECH使用的Relearning系统，你将减少长时间的学习和记忆"

通过培训，程序员将掌握人工智能 软件开发 环境的配置和资源库管理。他还将重点介绍在Visual Studio Code中集成机器学习元素，以及使用 ChatGPT优化代码。此外，学员还将深入了解软件架构的各个方面包括性能，稳定性和可维护性。还将深入探讨高能力IT开发人员的实践，并重点关注优化部署流程和云计算。 

你将全面了解人工智能在软件开发中的应用。而且仅在6个月内！” 

模块 1. 利用人工智能提高软件开发效率

1.1. 准备合适的开发环境

1.1.1. 选择开发人工智能的基本工具
1.1.2. 配置所选工具
1.1.3. 实施适应人工智能项目的CI/CD流程
1.1.4. 开发环境中高效的依赖关系和版本管理

1.2. Visual Studio Code必备的IA扩展工具

1.2.1. 探索和选择Visual Studio Code的人工智能扩展
1.2.2. 在IDE中集成静态和动态分析工具
1.2.3. 利用特定扩展功能自动执行重复性任务
1.2.4. 定制开发环境提高效率

1.3. 使用Flutterflow进行无代码用户界面设计

1.3.1. 无代码 设计原则及其在用户界面中的应用
1.3.2. 在视觉界面设计中融入人工智能元素
1.3.3. 无代码 创建智能界面的工具和平台
1.3.4. 利用人工智能评估和持续改进 无代码界面

1.4. 使用ChatGPT优化代码

1.4.1. 识别重复代码
1.4.2. 重构
1.4.3. 建构可读代码
1.4.4. 了解代码的作用
1.4.5. 改进变量和函数名称
1.4.6. 自动创建文档

1.5. 使用ChagGPT进行人工智能资源库管理

1.5.1. 利用人工智能技术实现版本控制流程自动化
1.5.2. 协作环境中的冲突检测和自动解决
1.5.3. 对代码库中的变化和趋势进行预测分析
1.5.4. 利用人工智能改进资料库的组织和分类工作

1.6. 将人工智能与AskYourDatabase集成到数据库管理中

1.6.1. 利用人工智能技术优化查询和性能
1.6.2. 数据库访问模式的预测分析
1.6.3. 实施推荐系统优化数据库结构
1.6.4. 主动监控和检测潜在的数据库问题

1.7. 使用ChatGPT进行基于人工智能的故障查找和单元测试创建

1.7.1. 利用人工智能技术自动生成测试用例
1.7.2. 利用人工智能静态分析及早发现漏洞和错误
1.7.3. 通过人工智能识别关键领域提高测试覆盖率

1.8. 使用GitHub Copilot进行结对编程

1.8.1. 在配对编程中有效地集成和使用GitHub Copilot
1.8.2. 集成GitHub Copilot改进开发人员的沟通与协作
1.8.3. 充分利用GitHub Copilot生成的代码提示的集成策略
1.8.4. 人工智能辅助 结对编程 的集成案例研究和最佳实践

1.9. 使用ChatGPT实现编程语言之间的自动翻译

1.9.1. 针对编程语言的特定语言自动翻译工具和服务
1.9.2. 使机器翻译算法适应发展环境
1.9.3. 通过自动翻译提高不同语言之间的互操作性
1.9.4. 评估和减轻机器翻译的潜在挑战和局限性

1.10. 提高生产力的人工智能工具推荐

1.10.1. 用于软件开发的人工智能工具比较分析
1.10.2. 在工作流程中集成人工智能工具
1.10.3. 利用人工智能工具实现日常工作自动化
1.10.4. 根据项目背景和要求评估和选择工具

模块 2. 人工智能网络项目

2.1. 为人工智能网络开发准备工作环境

2.1.1. 为人工智能项目配置网络开发环境
2.1.2. 选择和准备人工智能网络开发的基本工具
2.1.3. 为人工智能网络项目整合特定的库和 框架
2.1.4. 在配置协作开发环境方面实施最佳做法

2.2. 使用GitHub Copilot为人工智能项目创建工作区

2.2.1. 有效设计和组织包含人工智能组件的网络项目工作区
2.2.2. 在工作区使用项目管理和版本管理工具
2.2.3. 开发团队高效协作和沟通的策略
2.2.4. 用人工智能调整 工作区以 适应网络项目的特殊需求

2.3. 使用GitHub Copilot的产品设计模式

2.3.1. 在包含人工智能元素的用户界面中识别和应用常见的设计模式
2.3.2. 开发特定模式利用人工智能改善网络项目的用户体验
2.3.3. 将设计模式与人工智能整合到网络项目的整体架构中
2.3.4. 根据项目背景评估和选择合适的设计模式

2.4. 使用GitHub Copilot进行前端开发

2.4.1. 将人工智能模型集成到网络项目的表现层中
2.4.2. 开发具有人工智能元素的自适应用户界面
2.4.3. 在前端实现自然语言处理(PLN)功能
2.4.4. 利用人工智能优化前端开发性能的策略

2.5. 使用GitHub Copilot创建数据库

2.5.1. 为人工智能网络项目选择数据库技术
2.5.2. 用于存储和管理人工智能相关数据的数据库模式设计
2.5.3. 为人工智能模型生成的大量数据实施高效的存储系统
2.5.4. 人工智能网络项目中数据库敏感数据的安全和保护策略

2.6. 使用GitHub Copilot进行后端开发

2.6.1. 将人工智能服务和模型集成到后台业务逻辑中
2.6.2. 为前端和人工智能组件之间的通信开发特定的应用程序接口和端点
2.6.3. 在后台利用人工智能实现数据处理逻辑和决策制定
2.6.4. 人工智能网络项目后台开发的可扩展性和性能策略

2.7. 优化网络部署流程

2.7.1. 使用ChatGPT自动完成网络项目的构建和部署过程
2.7.2. 利用GitHub Copilot为网络应用程序量身定制CI/CD管道
2.7.3. 持续部署中的高效发布和升级管理策略
2.7.4. 部署后监测和分析以持续改进流程

2.8. 云计算中的人工智能

2.8.1. 将人工智能服务整合到云计算平台中
2.8.2. 利用具有人工智能功能的云服务开发可扩展的分布式解决方案
2.8.3. 云环境中人工智能网络应用程序的高效资源和成本管理策略
2.8.4. 评估和比较人工智能网络项目的云服务提供商

2.9. 借助ChatGPT为LAMP环境创建带人工智能的项目

2.9.1. 调整基于LAMP堆栈的网络项目使其包含人工智能组件
2.9.2. 在LAMP环境中集成人工智能专用库和框架
2.9.3. 开发人工智能功能补充传统的LAMP架构
2.9.4. LAMP环境中人工智能网络项目的优化和维护策略

2.10. 使用ChatGPT为MEVN环境创建人工智能项目

2.10.1. 将MEVN堆栈中的技术和工具与人工智能组件整合在一起
2.10.2. 在具有人工智能功能的MEVN环境中开发可扩展的现代网络应用程序
2.10.3. 在MEVN项目中实施数据处理和机器学习功能
2.10.4. 在MEVN环境中提高人工智能网络应用程序性能和安全性的策略

模块 3. 人工智能移动应用

3.1. 为人工智能移动开发准备工作环境

3.1.1. 为人工智能项目建立移动开发环境
3.1.2. 选择和准备开发人工智能移动应用程序的特定工具
3.1.3. 在移动开发环境中集成人工智能库和 框架
3.1.4. 设置模拟器和真实设备以测试带有人工智能组件的移动应用程序

3.2. 使用GitHub Copilot创建工作区

3.2.1. 将GitHub Copilot集成到移动开发环境中
3.2.2. 在人工智能项目中有效使用GitHub Copilot生成代码
3.2.3. 在工作区使用GitHub Copilot时的开发人员协作策略
3.2.4. 在利用人工智能开发移动应用时使用 GitHub Copilot 的最佳实践和局限性

3.3. Firebase配置

3.3.1. 为移动开发初步设置Firebase项目
3.3.2. 将Firebase集成到具有人工智能功能的移动应用程序中
3.3.3. 在人工智能项目中使用Firebase服务作为数据库，身份验证和通知功能
3.3.4. 使用Firebase在移动应用程序中进行实时数据和事件管理的策略

3.4. 简洁架构概念，数据源，存储库

3.4.1. 利用人工智能进行移动开发的简洁架构基本原则
3.4.2. 使用GitHub Copilot实施数据源和资源库层
3.4.3. 使用GitHub Copilot设计和构建移动项目中的组件
3.4.4. 在人工智能移动应用中实施简洁架构的优势和挑战

3.5. 使用GitHub Copilot创建身份验证屏幕

3.5.1. 设计和开发人工智能移动应用中验证屏幕的用户界面
3.5.2. 在登录屏幕中整合Firebase认证服务
3.5.3. 在身份验证屏幕中使用安全和数据保护技术
3.5.4. 个性化和定制化用户在身份验证屏幕上的体验

3.6. 使用GitHub Copilot创建仪表板并进行导航

3.6.1. 设计和开发包含人工智能元素的 仪表盘
3.6.2. 在人工智能移动应用中实施高效导航系统
3.6.3. 在仪表板中集成人工智能功能提升用户体验

3.7. 使用GitHub Copilot创建列表界面

3.7.1. 为人工智能移动应用程序中的列表屏幕开发用户界面
3.7.2. 在列表屏幕中集成推荐和过滤算法
3.7.3. 使用设计模式在列表中有效展示数据
3.7.4. 在显示屏上高效加载实时数据和列表的策略

3.8. 使用GitHub Copilot创建详细界面

3.8.1. 设计和开发用于展示特定信息的详细用户界面
3.8.2. 集成人工智能功能为了丰富细节界面
3.8.3. 在详细屏幕上实现交互和动画
3.8.4. 优化人工智能移动应用程序加载和显示性能的策略

3.9. 使用GitHub Copilot创建设置界面

3.9.1. 利用人工智能开发移动应用程序配置和设置的用户界面
3.9.2. 集成与人工智能组件相关的自定义设置
3.9.3. 在配置屏幕中执行自定义选项和首选项
3.9.4. 在 设置屏幕上显示选项时的可用性和清晰度策略

3.10. 使用人工智能为你的应用程序创建图标，喷溅和图形资源

3.10.1. 设计和创建有吸引力的图标用人工智能表现移动应用程序
3.10.2. 开发具有冲击力视觉效果的(闪屏)
3.10.3. 选择和调整图形资源提高移动应用程序的美感
3.10.4. 人工智能应用图形元素的一致性和视觉品牌策略

一次全面的培训，将带领你掌握与顶尖竞争所需的知识"