通过 180 小时的最佳数字教学使用 GitHub Copilot 进行配对编程” 

应用程序编程接口测试 （ API测试）是确保软件质量的重要组成部分。通过这些程序，执行人员可以核实计划是否按预期实施，从而提高计划实施的整体质量。此外，由于无需人工交互，因此覆盖速度更快，专家们可以节省时间和资源。甚至这些仪器也可以在开发用户界面之前制作，以便计算机科学家可以在开发过程的早期发现问题并纠正它们。   

鉴于此，TECH 设计了一门创新课程将利用人工智能系统深化测试生命周期。学术大纲将讨论旨在规划手动和自动测试的策略，考虑到它们的评估可能需要根据项目的发展不断调整。接着，课程大纲将为学生提供实施特定算法来处理问题的整体视野从而丰富产品。教学内容还将通过自动翻译促进不同语言之间的互操作性，以及使用计算智能工具实现日常任务的自动化。

总之，这个为期 6 个月的大学课程将为学生提供坚实的理论实践基础使他们能够在实际情况中应用，这要归功于由具有广泛职业生涯的专家组成的杰出教学人员的领导和支持。因此，TECH 为学生提供独有的 Relearning 方法，这是一种基于重复基本概念的创新教学方法从而保证了知识的有效吸收。进入虚拟校园的唯一要求是学生必须拥有能够上网的设备，可以使用自己的手机。

您将通过人工智能识别关键区域来提高测试覆盖率”

这个人工智能技术在软件项目生命周期中的应用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
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

您将应用最先进的策略来自动检测 Web 应用程序中的更改和性能问题”

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。  

您将为您的软件实施清洁架构并改善不同团队之间的沟通"

TECH 使用的 Relearning 系统减少长时间的学习和记忆"

这个专科文凭将为学生提供在软件项目中实施人工智能技术的全面方法。大纲将包括从配置开发环境到存储库管理的所有内容。同时，大纲将重点强调Visual Studio Code 中元素的集成以及通过 ChatGPT 的代码优化。这些材料将深入研究程序的架构，提供用于持续性能监控的工具和方法。培训将在测试生命周期中为专家提供指导，包括创建测试,用例以检测错误。 

完整的教学大纲包含了你迈向最高医疗质量所需的所有知识"

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. 使用人工智能元素设计非代码 用户界面

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 AskYour Database 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. 基于人工智能软件架构

2.1. 借助 ChatGPT 进行 AI 工具的优化和性能管理

2.1.1. 人工智能工具的性能剖析和分析
2.1.2. 人工智能算法和模型的优化策略
2.1.3. 实施缓存和并行化技术以改进表现
2.1.4. 持续实时性能监测的工具和方法

2.2. 使用 ChatGPT 的 AI 应用程序的可扩展性

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

2.3. 使用 ChatGPT 维护人工智能应用程序

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

2.4. 大型系统设计

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

2.5. 用于人工智能工具的大规模数据仓库

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

2.6. 使用 ChatGPT 的 AI 数据结构

2.6.1. 将经典数据结构应用于人工智能算法
2.6.2. 使用 ChatGPT 设计和优化特定数据结构
2.6.3. 在数据密集型系统中整合高效数据结构
2.6.4. 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    

2.7. 人工智能产品的编程算法

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

2.8. 人工智能开发的设计模式

2.8.1. 包含人工智能组件的项目中识别和应用常见的设计模式
2.8.2. 针对现有系统的模型和算法集成开发特定模式
2.8.3. 提高人工智能项目可重用性和可维护性的模式实施策略
2.8.4. 在人工智能架构中应用设计模式的案例研究和最佳实践

2.9. 使用 ChatGPT 实现清洁的架构

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

2.10. 使用 DeepCode 在网络应用程序中开发安全软件

2.10.1. 使用人工智能组件进行软件开发的安全原则
2.10.2. 识别并减少人工智能模型和算法中的潜在漏洞
2.10.3. 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
2.10.4. 在人工智能项目中保护敏感数据和防止攻击的策略

模块 3. 用于 QA 测试的人工智能

3.1. 测试生命周期

3.1.1. 描述并了解软件开发中的测试生命周期    
3.1.2. 测试生命周期的各个阶段及其在质量保证中的重要性
3.1.3. 在测试生命周期的不同阶段整合人工智能
3.1.4. 通过使用人工智能持续改进 测试生命周期的策略

3.2. 在 ChatGPT 的帮助下进行测试用例和错误检测

3.2.1. 在 QA 测试的背景下设计和编写有效的测试用例
3.2.2. 在测试用例执行过程中识别错误和误差
3.2.3. 通过静态分析应用早期错误检测技术
3.2.4. 使用人工智能工具自动识别测试用例中的错误

3.3. 测试类型

3.3.1. QA 领域不同类型测试的探索
3.3.2. 单元测试，集成测试，功能测试和验收测试：功能和应用程序
3.3.3. ChatGPT 项目中测试类型的选择和适当组合的策略
3.3.4. 使用 ChatGPT 将传统类型的测试调整到项目中

3.4. 使用 ChatGPT 创建测试计划

3.4.1. 设计和构建全面的测试计划
3.4.2. 识别人工智能项目中的需求和测试场景
3.4.3. 手动和自动测试规划策略
3.4.4. 根据项目的发展不断评估和调整测试计划

3.5. 人工智能错误检测和报告

3.5.1. 利用机器学习算法实现自动错误检测技术
3.5.2. 使用 ChatGPT进行动态代码分析以发现潜在错误
3.5.3. 自动生成人工智能检测到的错误的详细报告的策略
3.5.4. 开发和 QA 团队在管理人工智能识别的错误方面进行有效协作

3.6. 利用人工智能创建自动测试

3.6.1. 使用 ChatGPT 为项目开发自动化测试脚本
3.6.2. 集成基于人工智能的测试自动化工具
3.6.3. 使用 ChatGPT 动态生成自动化测试用例
3.6.4. 在人工智能项目中高效执行和维护自动化测试的策略

3.7. API 测试    

3.7.1. API测试的基本概念及其在 QA 中的重要性
3.7.2. 使用 ChatGPT 开发用于验证环境中 API 的测试
3.7.3. 使用 ChatGPT 验证 API 测试中的数据和结果的策略
3.7.4. 使用特定工具在人工智能项目中 测试 API

3.8. 用于网络测试的人工智能工具

3.8.1. 探索网络环境中测试自动化的人工智能工具
3.8.2. 在网络测试中整合元素识别和视觉分析技术
3.8.3. 利用 ChatGPT 自动检测网络应用程序变化和性能问题的策略
3.8.4. 评估利用人工智能提高网络测试效率的特定工具

3.9. 通过人工智能进行移动测试 

3.9.1. 为带有人工智能组件的移动应用程序制定测试策略
3.9.2. 为移动平台整合特定的人工智能 测试工具
3.9.3. 使用 ChatGPT 检测性能问题移动应用
3.9.4. 利用人工智能验证特定移动应用程序界面和功能的策略

3.10. 人工智能的 QA 工具    

3.10.1. 探索包含人工智能功能的QA工具和平台
3.10.2. 评估人工智能项目中高效测试管理和执行工具
3.10.3. 使用 ChatGPT 进行测试用例生成和优化
3.10.4. 选择和有效采用人工智能QA工具的策略

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