مع نظام إعادة التعلم (Relearning) سوف تقوم بدمج المفاهيم بطريقة طبيعية وتقدمية. إنسى أمر الحفظ!"

أصبح تعريف معمارية البرمجيات عن طريق التعلم الآلي عملية أساسية في تطوير النظام. تحدد هذه الآليات كلاً من بنية وتصميم البرمجيات التي ستمكن من دمج الخوارزميات ونشرها في التطبيقات. يجدر بالذكر أن هذه الهياكل توفر الأساس للتكامل والإدارة والأمان والأداء للذكاء الاصطناعي في سياق حل أوسع. وبهذه الطريقة، تحقق المؤسسات أقصى استفادة ممكنة من إمكانات الذكاء الاصطناعي وتستخدمه لتحسين عملية اتخاذ القرارات.

في ضوء هذه الحقيقة، تقوم TECH بتطوير محاضرة جامعية موجهة لمتخصصي تكنولوجيا المعلومات، ستقوم بدراسة معمقة لمعمارية البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي. سيتعمق المسار الأكاديمي في تحسين الأداء وإدارته في أدوات التعلم الآلي. سيسمح ذلك للمتخصصين بتطبيق كل من تقنيات التخزين المؤقت والتوازي لتحسين الأداء. في الوقت نفسه، سيتناول المنهج تصميم الأنظمة واسعة النطاق، مع مراعاة مبادئها المعمارية وتنفيذ أنماط محددة للأنظمة الموزعة. سيتناول البرنامج أيضًا خوارزميات البرمجة للمنتجات، مقدماً استراتيجيات الاختيار بناءً على نوع المشكلات ومتطلبات المادة.

تتميز الشهادة بالمنهجية المتطورة والحصرية Relearning لتمكين الطلاب من استيعاب المفاهيم المعقدة والمهارات بطريقة سريعة ومرنة. وفي الوقت نفسه، لا تخضع محتوياتها لجداول زمنية صارمة أو جداول زمنية للتقييم المستمر. وبهذه الطريقة، تتاح لكل طالب فرصة تخصيص وقت الدراسة بما يتناسب مع التزاماته الشخصية أو المهنية. وبهذه الطريقة، لن تضطر إلى التخلي عن برامجك الأكاديمية الأخرى أو عن وظيفتك الحالية، وبالتالي ستتجنب التنقل غير الضروري. باختصار، ستكون جميع المحتويات متاحة من أي جهاز محمول على مدار 24 ساعة في اليوم، 7 أيام في الأسبوع.

هل ترغب في تطبيق معمارية البرمجيات النظيفة (Clean Architecture) على إجراءاتك؟ سيتيح لك هذا البرنامج إمكانية إنشاء تطبيقات مرنة وقابلة للتطوير والصيانة بشكل كبير“

تحتوي المحاضرة الجامعية في تعريف معمارية البرمجيات مع 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 المحتوى من أي جهاز ثابت أو محمول متصل بالإنترنت

ستطبق الاستراتيجيات الأكثر فعالية للتوسع الأفقي والعمودي في البيئات ذات الطلب المتغير″

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.  

ستتمكن من إدارة سير العمل وأعباء العمل في أنظمة قابلة للتطوير في 6 أسابيع فقط"

سيكون لديك تحت تصرفك مكتبة مليئة بموارد الوسائط المتعددة بتنسيقات سمعية بصرية مختلفة، بما في ذلك الملخصات التفاعلية"

ستغمر هذه الشهادة الجامعية الطلاب في الجوانب الأساسية لمعمارية البرمجيات من خلال الذكاء الاصطناعي. سيتناول المنهج الدراسي عوامل رئيسية مثل الأداء والاستقرار وقابلية الصيانة علاوة على ذلك، سيتعمق المنهج الدراسي في اختيار تقنيات تخزين البيانات القابلة للتوسع، ليتمكن الخريجون من إدارة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة. بالإضافة إلى ذلك، ستتناول المواد التعليمية تنفيذ (Clean Architecture) المعمارية النظيفة  مع مراعاة مبادئها وتكييفها مع المشاريع التي تحتوي على مكونات الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، سيتناول التدريب أنماط التصميم ويعزز ممارسات التطوير الآمنة لتدريب متخصصي الحاسوب بشكل متميز.

ستعمل على تنمية مهاراتك في مجال الحوسبة باستخدام خوارزميات البرمجة الأكثر تقدماً لإنشاء المنتجات باستخدام التعلم الآلي″

الوحدة 1. هندسة برمجيات الذكاء الاصطناعي

1.1    تحسين وإدارة الأداء في الأدوات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بمساعدة ChatGPT 

1.1.1    تحليل الأداء والتوصيف في أدوات الذكاء الاصطناعي
2.1.1    خوارزمية الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات تحسين النماذج
3.1.1    تطبيق تقنيات التخزين (caching) والتوازي لتحسين الأداء
4.1.1    أدوات ومنهجيات لمراقبة الأداء المستمر في الوقت الحقيقي

2.1    قابلية التوسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.2.1    تصميم بنيات قابلة للتطوير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
2.2.1    تنفيذ تقنيات التقسيم وتوزيع الأحمال
3.2.1    إدارة سير العمل وعبء العمل في أنظمة قابلة للتطوير
4.2.1    استراتيجيات التوسع الأفقي والرأسي في البيئات ذات الطلب المتغير

3.1    قابلية صيانة التطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.3.1    مبادئ التصميم لتسهيل الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
2.3.1    استراتيجيات التوثيق المحددة لنماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
3.3.1    تنفيذ اختبارات الوحدة والتكامل لتسهيل الصيانة
4.3.1    طرق إعادة الهيكلة والتحسين المستمر في الأنظمة ذات مكونات الذكاء الاصطناعي

4.1    تصميم نظام واسع النطاق

1.4.1    المبادئ المعمارية لتصميم الأنظمة واسعة النطاق
2.4.1    تحليل الأنظمة المعقدة إلى خدمات صغيرة
3.4.1    تنفيذ أنماط تصميم محددة للأنظمة الموزعة
4.4.1    استراتيجيات لإدارة التعقيد في الهياكل المعمارية على نطاق واسع مع مكونات الذكاء الاصطناعي

5.1    تخزين البيانات على نطاق واسع لأدوات الذكاء الاصطناعي

1.5.1    اختيار تقنيات تخزين البيانات القابلة للتطوير
2.5.1    تصميم مخططات قاعدة البيانات للإدارة الفعالة لكميات كبيرة من البيانات
3.5.1    استراتيجيات التقسيم والنسخ في بيئات تخزين البيانات الكبيرة
4.5.1    تطبيق أنظمة إدارة البيانات لضمان النزاهة والتوافر في المشاريع التي تستخدم الذكاء الاصطناعي

6.1    هياكل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي مع ChatGPT

1.6.1    تكييف هياكل البيانات الكلاسيكية لاستخدامها في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
2.6.1    تصميم وتحسين هياكل البيانات المحددة باستخدام ChatGPT 
3.6.1    دمج هياكل البيانات الفعالة في أنظمة كثيفة البيانات
4.6.1    استراتيجيات لمعالجة وتخزين البيانات في الوقت الفعلي في هياكل البيانات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي

7.1    خوارزميات البرمجة للمنتجات ذات الذكاء الاصطناعي

1.7.1    تطوير وتنفيذ خوارزميات محددة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
2.7.1    استراتيجيات اختيار الخوارزميات بناءً على نوع المشكلة ومتطلبات المنتج
3.7.1    تكييف الخوارزميات الكلاسيكية للاندماج في أنظمة الذكاء الاصطناعي
4.7.1    تقييم ومقارنة الأداء بين الخوارزميات المختلفة في سياقات تطوير الذكاء الاصطناعي

8.1    أنماط التصميم للتطوير باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.8.1    تحديد وتطبيق أنماط التصميم الشائعة في المشاريع التي تحتوي على مكونات الذكاء الاصطناعي
2.8.1    تطوير أنماط محددة لدمج النماذج والخوارزميات في الأنظمة الحالية
3.8.1    استراتيجيات تطبيق الأنماط لتحسين القابلية لإعادة الاستخدام وقابلية الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
4.8.1    دراسات حالة وأفضل الممارسات في تطبيق أنماط التصميم في الهياكل المعمارية التي تستخدم الذكاء الاصطناعي.

9.1    تنفيذ معامارية نظيفة (Clean Architecture) باستخدام ChatGPT

1.9.1    المبادئ والمفاهيم الأساسية للهندسة المعمارية النظيفة (Clean Architecture)
2.9.1    تكييف العمارة النظيفة (Clean Architecture) مع المشاريع التي تحتوي على مكونات الذكاء الاصطناعي
3.9.1    تنفيذ الطبقات والتبعيات في الأنظمة ذات البنية النظيفة
4.9.1    فوائد وتحديات تنفيذ البنية النظيفة (Clean Architecture) في تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي

10.1    تطوير البرمجيات الآمنة في تطبيقات الويب باستخدام DeepCode

1.10.1    مبادئ الأمن في تطوير البرمجيات بمكونات الذكاء الاصطناعي
2.10.1    تحديد وتخفيف نقاط الضعف المحتملة في نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
3.10.1    تحديد وتخفيف نقاط الضعف المحتملة في نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
4.10.1    استراتيجيات حماية البيانات الحساسة والوقاية من الهجمات في مشاريع الذكاء الاصطناعي

ستتمكن من الوصول إلى مكتبة موارد الوسائط المتعددة والمنهج الدراسي بأكمله من اليوم الأول. بدون أوقات ثابتة أو حضور شخصي"