تمنحك هذه الشهادة الجامعية الفرصة لتحديث مهاراتك في مجال الذكاء الاصطناعي بأقصى قدر من الدقة العلمية ومن مؤسسة تكنولوجية متطورة" 

من بين ممارسات تطوير البرمجيات الأكثر شيوعًا، يبرز الجمع بين Pai Programming وGitHub Copilot. بهذه الطريقة، يعمل مبرمجان معًا بينما يقوم أحدهما بتعليم الآخر وتوجيهه. على سبيل المثال، يمكن للمبرمجين الأكثر خبرة تقديم اقتراحات التعليمات البرمجية للآخرين لنقل معرفتهم. بالمثل، عندما يعمل اثنان من متخصصي تكنولوجيا المعلومات في وقت واحد، فإنهما يضمنان مستوى أعلى من الإنتاجية في وقت أقل. مع ذلك، لاستخدام هذه الأدوات بفعالية، يحتاج الخبراء إلى نظرة عميقة حول كيفية عملها.

لمساعدتهم في هذا العمل، تقوم TECH بتطوير برنامج مبتكر يتعمق في أحدث الآليات لتحسين الإنتاجية في تطوير البرمجيات (software) باستخدام الذكاء الاصطناعي. تحت إشراف فريق تدريس واسع المعرفة، سيتعمق المنهج في تحسين التعليمات البرمجية باستخدام تطبيق ChatGPT الحديث. في الوقت نفسه، ستحلل المواد التعليمية الامتدادات الرئيسية للتعلم الآلي لبرنامج Visual Studio Code، وسيركز البرنامج أيضًا على تكامل أنظمة الكمبيوتر مع قواعد البيانات، مما يسمح للطلاب بتخزين معلومات المستخدم بأمان.

خلال 6 أسابيع من هذا التعليم، ستقوم أعضاء هيئة التدريس بتوجيه الطلاب وحل أي شكوك قد تنشأ أثناء عملية التعلم الخاصة بهم. بالتالي، من خلال طريقة مريحة 100% عبر الإنترنت، تعمل TECH على تعزيز تعلم المهنيين الذين يرغبون في التوفيق بين عملهم وحياتهم الشخصية. بدعم من نظام إعادة التعلم (Relearning)، القائم على تكرار المحتوى، ومنصة تحتوي على محتوى متعدد الوسائط واسع النطاق (بما في ذلك الملخصات التفاعلية أو الرسوم البيانية أو مقاطع الفيديو التحفيزية)، سيكتسب الطلاب المعرفة التي يحتاجون إليها للتقدم في حياتهم المهنية. 

بهذه الطريقة، سيتمكن الخريجون من الاستفادة من جميع الفرص التي توفرها صناعة تكنولوجيا المعلومات المزدهرة والمتوسعة باستمرار.

ستكون قادرًا على إدارة قواعد بيانات واسعة النطاق وتخزينها، مما يضمن الأمان في جميع الأوقات بعد إكمال هذه محاضرة الجامعية" 

تحتوي المحاضرة الجامعية في التطويرالمدعوم للتطبيقات البرمجية من خلال الذكاء الاصطناعي على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:

تطوير الحالات العملية التي يقدمها خبراء في الذكاء الاصطناعية في البرمجة
محتوياتها البيانية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها تجمع المعلومات العلمية والرعاية العملي حول تلك التخصصات الأساسية للممارسة المهنية
التمارين العملية حيث يمكن إجراء عملية التقييم الذاتي لتحسين التعلم
تركيزها على المنهجيات المبتكرة
كل هذا سيتم استكماله بدروس نظرية وأسئلة للخبراء ومنتديات مناقشة حول القضايا المثيرة للجدل وأعمال التفكير الفردية
توفر الوصول إلى المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل إلى الإنترنت 

ستستخدم أنظمة التعلم الآلي الأكثر فعالية لاكتشاف الأخطاء والبحث عن حلول مبتكرة للغاية" 

يتضمن البرنامج في هيئة تدريسه المهنيين من القطاع الذين يصبون في هذا التدريب خبرة في عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من جمعيات مرجعية وجامعات مرموقة.

سيتيح محتوى البرنامج المتعدد الوسائط، والذي صيغ بأحدث التقنيات التعليمية، للمهني التعلم السياقي والموقعي، أي في بيئة محاكاة توفر تدريبا غامرا مبرمجا للتدريب في حالات حقيقية.

يركز تصميم هذا البرنامج على التعلّم القائم على حل المشكلات، والذي يجب على المهني من خلاله محاولة حل مختلف مواقف الممارسة المهنية التي تنشأ على مدار العام الدراسى. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين   

تدريس 100% عبر الإنترنت، بدون جداول زمنية محددة وبمنهج دراسي متاح من اليوم الأول. حدد وتيرة التعلم الخاصة بك!"

ستعزز معرفتك الرئيسية من خلال منهجية إعادة التعلم المبتكرة لاستيعاب المادة بشكل فعال"

من خلال وحدة كاملة، ستوفر خطة الدراسة هذه للخبراء نظرة شاملة حول تكوين بيئة تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي. بهذه الطريقة، سيسلط المنهج الدراسي الضوء على إدارة المستودعات، استنادًا إلى مجموعة العناصر الموجودة في Visual Studio Code وChatGPT. لكي يتمكن الخريجون من تحسين الإنتاجية في مشاريعهم، سيتناول التدريب التصميم المتعمق للواجهة بدون تعليمات (no-code) برمجية، بالإضافة إلى الترجمة الآلية بين لغات البرمجة المختلفة. بعد الانتهاء من التدريب، سيقدم المحترفون حلول الكمبيوتر الأكثر ابتكارًا.

تقدم لك TECH برنامجًا فريدًا من نوعه سيساعدك خلال 6 أسابيع فقط على تحقيق نقلة نوعية في مهنتك" 

وحدة 1. تحسين الإنتاجية في تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.1    إعداد بيئة التطوير المناسبة

1.1.1.    اختيار أدوات التطوير الأساسية باستخدام الذكاء الاصطناعي
2.1.1.    تكوين الأدوات المختارة
3.1.1.    تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD المتكيفة مع المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي
4.1.1.    الإدارة الفعالة للوحدات والنسخ في بيئات التنمية

1.2    ملحقات الذكاء الاصطناعي الأساسية Visual Studio Code

1.2.1.    استكشاف وتحديد امتدادات الذكاء الاصطناعي لـ Visual Studio Code
2.2.1.    دمج أدوات التحليل الثابتة والديناميكية في IDE
3.2.1.    أتمتة المهام المتكررة مع ملحقات محددة
4.2.1.    تخصيص بيئة التطوير لتحسين الكفاءة

1.3    تصميم واجهة المستخدم No-code مع Flutterflow

1.3.1.    مبادئ التصميم بدون كود (No-code) وتطبيقاتها في واجهات المستخدم
2.3.1.    دمج عناصر الذكاء الاصطناعي في التصميم المرئي للواجهات
3.3.1.    أدوات ومنصات لإنشاء واجهات ذكية بدون كود (No-code) برمجية
4.3.1.    التقييم المستمر والتحسين للواجهات بدون كود (No-code) برمجية مع الذكاء الاصطناعي

1.4    تحسين الكود باستخدام ChatGPT

1.4.1.    تحديد التعليمات البرمجية المكررة
2.4.1.    إعادة البناء
3.4.1.    إنشاء رموز قابلة للقراءة
4.4.1.    فهم ما يفعله الرمز
5.4.1.    تحسين أسماء المتغيرات والوظائف
6.4.1.    إنشاء الوثائق تلقائيا

1.5    إدارة المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.5.1.    أتمتة عمليات التحكم في الإصدار باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.5.1.    اكتشاف النزاعات وحلها تلقائيًا في البيئات التعاونية
3.5.1.    التحليل التنبؤي للتغيرات والاتجاهات في مستودعات التعليمات البرمجية
4.5.1.    تحسينات في تنظيم وتصنيف المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.6    دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة قواعد البيانات مع AskYourDatabase

1.6.1.    الاستعلام وتحسين الأداء باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.6.1.    التحليل التنبؤي لأنماط الوصول إلى قاعدة البيانات
3.6.1.    تنفيذ أنظمة التوصية لتحسين هيكل قاعدة البيانات
4.6.1.    المراقبة والكشف الاستباقي عن المشاكل المحتملة في قواعد البيانات

1.7    العثور على الأخطاء وإنشاء اختبارات الوحدة باستخدام الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.7.1.    التوليد التلقائي لحالات الاختبار باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي
2.7.1.    الكشف المبكر عن نقاط الضعف والأخطاء باستخدام التحليل الثابت مع الذكاء الاصطناعي
3.7.1.    تحسين تغطية الاختبار من خلال تحديد المجالات الحرجة بواسطة الذكاء الاصطناعي

1.8    البرمجة الزوجية (Pair Programming) مع GitHub Copilot 

1.8.1.    التكامل والاستخدام الفعال لـ GitHub Copilot في جلسات البرمجة الزوجية (Pair Programming) 
2.8.1.    التكامل: تحسينات في التواصل والتعاون بين المطورين باستخدام GitHub Copilot
3.8.1.    استراتيجيات التكامل لتحقيق أقصى استفادة من اقتراحات التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة GitHub Copilot
4.8.1.    دراسات حالة التكامل والممارسات الجيدة في البرمجة الزوجية (Pair Programming) بمساعدة الذكاء الاصطناعي

1.9    الترجمة الآلية بين لغات البرمجة باستخدام ChatGPT

1.9.1.    أدوات وخدمات محددة للترجمة الآلية للغات البرمجة
2.9.1.    تكييف خوارزميات الترجمة الآلية مع سياقات التطوير
3.9.1.    تحسين إمكانية التشغيل البيني بين اللغات المختلفة من خلال الترجمة الآلية
4.9.1.    تقييم وتخفيف التحديات والقيود المحتملة في الترجمة الآلية

10.1    أدوات الذكاء الاصطناعي الموصى بها لتحسين الإنتاجية

1.10.1.    تحليل مقارن لأدوات الذكاء الاصطناعي لتطوير البرمجيات
2.10.1.   دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في سير العمل
3.10.1.    أتمتة المهام الروتينية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
4.10.1.    تقييم واختيار الأدوات بناء على سياق ومتطلبات المشروع

تقدم لك TECH برنامجًا فريدًا من نوعه سيساعدك خلال 6 أسابيع فقط على تحقيق نقلة نوعية في مهنتك"