在福布斯全球最佳数字大学管理机器翻译算法的调整工作”  

通过机器学习辅助软件应用程序开发是一种旨在优化计算机程序创建过程的方法。这项技术的重要性在于它为应用程序开发带来的几个关键好处。例如，能够自动执行应用程序执行中的重复或繁琐的任务。这将开发人员从日常工作中解放出来使他们能够专注于项目中更具策略性的方面。此外，人工智能工具还可用于更快地查找和修复错误，从而大大缩短将软件推向市场所需的时间。

在此背景下，TECH设计了一门针对IT专家的革命性课程，该课程将提供利用人工智能提高软件开发生产力的关键。该课程由主题专家设计，将深入研究 Visual Studio Code最重要的扩展，允许毕业生定制开发环境以提高效率。接着，教学大纲将详细分析资源库管理，从技术版本控制流程的自动化到数据库管理中的人工智能集成。培训还将为不同编程语言的机器翻译提供最具创新性的工具。

参与这一独特的学术机会的优势之一在于它所提供的便利性和适应性。TECH 是实施 Relearning 教学法的先驱，该教学法反复提供教学和多媒体内容，以扩大和改进概念的学习。此外，还辅以由该领域最优秀专家反驳的案例研究。因此，这是一个将学习与个人生活相结合的绝佳机会。

您将掌握最先进的人工智能工具以提高生产力”

这个通过人工智能辅助开发软件应用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
• 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

集成GitHub Copilot改进开发人员的沟通与协作”

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。  

您将使用静态分析对漏洞和错误进行早期检测"

TECH使用的Relearning系统减少长时间的学习和记忆"

该课程将为计算机科学家提供使用人工智能建立软件开发环境的整体视图。为了实现这一目标，该研究计划将深入研究基于Visual Studio Code和ChatGPT中的元素组合的存储库管理。这将使学生能够对变化进行预测分析以实施组织的改进。接着，课程大纲将分析无代码用户界面的设计以优化项目的生产力。从这个意义上说，毕业生将通过自动翻译提高不同语言之间的互操作性。

这是一次独特，关键和决定性的培训经历将在短短6周内促进你的职业发展"

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生成的代码建议的集成策略
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. 通过机器翻译提高不同语言之间的互操作性
1.9.4. 评估和缓解机器翻译的潜在挑战和限制

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

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