Gérez la Pair Programming avec GitHub Copilot à travers 150 heures du meilleur enseignement numérique” 

Les Tests d'Interface de Programmation d'Application (API Testing) sont une partie essentielle de l'assurance de la qualité des software. Grâce à ces procédures, les professionnels vérifient que les programmes fonctionnent comme prévu, ce qui contribue à la qualité globale de l'application. En outre, comme ils ne nécessitent pas d'interactions manuelles, la couverture est plus rapide et permet aux experts d'économiser du temps et des ressources. Ces outils peuvent même être utilisés avant que les interfaces utilisateurs ne soient développées, de sorte que les informaticiens peuvent détecter les problèmes et les corriger dès le début du processus de développement. 

C'est dans cette optique que TECH lance un programme innovant qui approfondira le Cycle de Vie du Testing à l'aide de systèmes propres d'IA. L'itinéraire académique abordera les stratégies orientées vers la planification des tests manuels et automatisés, en considérant que leur évaluation peut nécessiter des ajustements continus en fonction du développement des projets. En même temps, le syllabus fournira aux étudiants une vision holistique de l'implémentation d'algorithmes spécifiques pour traiter les problèmes et ainsi enrichir les produits. Le contenu didactique encouragera également l'interopérabilité entre différentes langues grâce à la traduction automatique, ainsi que l'automatisation des tâches routinières à l'aide d'outils d'Intelligence Informatique.

En bref, ce programme universitaire de 6 mois fournira aux étudiants une base théorique et pratique solide, leur permettant de l'appliquer dans des situations réelles, grâce à la direction et au soutien d'un corps enseignant distingué, composé d'experts ayant une vaste expérience professionnelle. Ainsi, TECH met à la disposition de l'étudiant la méthodologie exclusive du Relearning, une méthodologie pédagogique innovante basée sur la réitération des concepts essentiels, garantissant ainsi une assimilation efficace des connaissances acquises. La seule condition d'accès au Campus Virtuel est que les étudiants disposent d'un appareil avec un accès à Internet à portée de main, et peuvent utiliser leur propre téléphone portable.

Vous améliorerez la couverture des tests en identifiant les zones critiques à l'aide de l'Intelligence Artificielle” 

Ce Certificat avancé en Application des Techniques d'Intelligence Artificielle dans le Cycle de Vie des Projets Logiciels contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle dans la Programmation
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations scientifiques et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

Vous appliquerez les stratégies les plus avancées pour la détection automatique des changements et des problèmes de performance dans les applications web”

Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses. 

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

Vous mettrez en œuvre la Clean Architecture dans votre logiciel et améliorerez la communication entre les différentes équipes"

Grâce au système Relearning de TECH, vous réduirez les longues heures d'étude et de mémorisation"

Ce Certificat avancé fournira aux étudiants une approche complète de la mise en œuvre des techniques d'IA dans les projets softwares. L'itinéraire couvrira la configuration de l'environnement de développement jusqu'à la gestion du référentiel. En outre, le programme mettra en évidence l'intégration d'éléments dans Visual Studio Code et l'optimisation du code avec ChatGPT. Le matériel sera approfondi dans l'architecture des programmes, fournissant à la fois les outils et les méthodologies pour le contrôle continu des performances. La formation guidera les experts à travers le Cycle de Vie du Testing, de la création des test cases à la détection des bugs. 

Un programme complet qui incorpore toutes les connaissances dont vous avez besoin pour faire un pas vers la plus haute qualité informatique"

Module 1. Amélioration de la productivité du Développement de software grâce à l'IA 

1.1. Préparer l'environnement de développement approprié

1.1.1. Sélection des outils essentiels au développement de l'IA
1.1.2. Configuration des outils choisis
1.1.3. Mise en place de pipelines CI/CD adaptés aux projets d'IA
1.1.4. Gestion efficace des dépendances et des versions dans les environnements de développement

1.2. Extensions indispensables à Visual Studio Code pour l'IA

1.2.1. Explorer et sélectionner les extensions AI pour Visual Studio Code
1.2.2. Intégrer des outils d'analyse statique et dynamique dans l'IDE
1.2.3. Automatisation des tâches répétitives avec des extensions spécifiques
1.2.4. Personnalisation de l'environnement de développement pour améliorer l'efficacité

1.3. Conception No-code des Interfaces Utilisateur avec des Éléments d'IA

1.3.1. Principes de conception No-code et leur application dans les interfaces utilisateurs
1.3.2. Incorporation d'éléments d'IA dans la conception d'interfaces visuelles
1.3.3. Outils et plateformes pour la création No-code d'interfaces intelligentes
1.3.4. Évaluation et amélioration continue des interfaces No-code avec l'AI

1.4. Optimisation du code à l'aide de ChatGPT

1.4.1. Identification du code dupliqué
1.4.2. Refactoriser 
1.4.3. Créer un code lisible
1.4.4. Comprendre ce que fait le code
1.4.5. Améliorer la désignation des variables et des fonctions
1.4.6. Création automatique de la documentation

1.5. Gestion du référentiel AI à l'aide de ChagGPT

1.5.1. Automatisation des processus de contrôle de version avec des techniques d'IA
1.5.2. Détection et résolution automatique des conflits dans les environnements collaboratifs
1.5.3. Analyse prédictive des changements et des tendances dans les référentiels de code
1.5.4. Amélioration de l'organisation et de la catégorisation des référentiels grâce à l'IA

1.6. Intégration de l'IA dans la gestion des bases de données avec AskYourDatabase

1.6.1. Optimisation des requêtes et des performances à l'aide de techniques d'IA
1.6.2. Analyse prédictive des schémas d'accès aux bases de données
1.6.3. Mise en œuvre de systèmes de recommandation pour optimiser la structure des bases de données
1.6.4. Surveillance et détection proactives des problèmes potentiels liés aux bases de données

1.7. Recherche de défauts et création de tests unitaires avec l'IA à l'aide de ChatGPT

1.7.1. Génération automatique de cas de test à l'aide de techniques d'IA
1.7.2. Détection précoce des vulnérabilités et des bogues à l'aide de l'analyse statique et de l'IA
1.7.3. Améliorer la couverture des tests en identifiant les zones critiques par l'IA

1.8. Pair Programming avec GitHub Copilot

1.8.1. Intégration et utilisation efficace de GitHub Copilot dans les sessions de Pair Programming
1.8.2. Intégration Amélioration de la communication et de la collaboration entre les développeurs avec GitHub Copilot
1.8.3. Intégration Stratégies pour tirer le meilleur parti des conseils de code générés par GitHub Copilot
1.8.4. Intégration des Études de cas et meilleures pratiques dans la Pair Programming assistée par l'IA

1.9. Traduction automatique entre langages de programmation à l'aide de ChatGPT

1.9.1. Outils et services de traduction automatique spécifiques aux langages de programmation
1.9.2. Adapter les algorithmes de traduction automatique aux contextes de développement
1.9.3. Améliorer l'interopérabilité entre différentes langues grâce à la traduction automatique
1.9.4. Évaluer et atténuer les défis et les limites potentiels de la traduction automatique

1.10. Outils d'IA recommandés pour améliorer la productivité

1.10.1. Analyse comparative des outils d'IA pour le développement de software
1.10.2. Intégration des outils d'IA dans les flux de travail
1.10.3. Automatisation des tâches de routine à l'aide d'outils d'IA
1.10.4. Évaluer et sélectionner les outils en fonction du contexte et des exigences du projet

Module 2. Architecture du software avec l'IA

2.1. Optimisation et gestion des performances des outils d'IA à l'aide de ChatGPT

2.1.1. Analyse des performances et profilage des outils d'IA
2.1.2. Stratégies d'optimisation des algorithmes et modèles d'IA
2.1.3. Mise en œuvre de techniques de caching et de parallélisation pour améliorer les performances
2.1.4. Outils et méthodologies pour le contrôle continu des performances en temps réel

2.2. Évolutivité des applications d'IA à l'aide de ChatGPT

2.2.1. Conception d'architectures évolutives pour les applications d’IA
2.2.2. Mise en œuvre de techniques de partitionnement et de répartition de la charge
2.2.3. Gestion des flux de travail et des charges de travail dans les systèmes évolutifs
2.2.4. Stratégies d'expansion horizontale et verticale dans des environnements à demande variable

2.3. Maintenabilité des applications d'IA à l'aide de ChatGPT

2.3.1. Principes de conception pour faciliter la maintenabilité dans les projets d'IA
2.3.2. Stratégies de documentation spécifiques aux modèles et algorithmes d'IA
2.3.3. Mise en œuvre de tests unitaires et d'intégration pour faciliter la maintenance
2.3.4. Méthodes de refonte et d'amélioration continue des systèmes comportant des composants d'IA

2.4. Conception de systèmes à grande échelle

2.4.1. Principes architecturaux pour la conception de systèmes à grande échelle
2.4.2. Décomposition des systèmes complexes en microservices
2.4.3. Mise en œuvre de modèles de conception spécifiques pour les systèmes distribués
2.4.4. Stratégies de gestion de la complexité dans les architectures à grande échelle avec des composants d'IA

2.5. Entreposage de données à grande échelle pour les outils d'IA

2.5.1. Sélection de technologies de stockage de données évolutives
2.5.2. Conception de schémas de base de données pour un traitement efficace de grands volumes de données
2.5.3. Stratégies de partitionnement et de réplication dans les environnements de stockage de données de masse
2.5.4. Mise en œuvre de systèmes de gestion des données pour garantir l'intégrité et la disponibilité dans les projets d’IA

2.6. Structures de données IA utilisant ChatGPT

2.6.1. Adaptation de structures de données classiques pour une utilisation dans des algorithmes d'IA
2.6.2. Conception et optimisation de structures de données spécifiques avec ChatGPT
2.6.3. Intégration de structures de données efficaces dans des systèmes à forte intensité de données
2.6.4. Stratégies de manipulation et de stockage de données en temps réel dans les structures de données de l'IA    

2.7. Programmation d'algorithmes pour les produits d'IA

2.7.1. Développement et mise en œuvre d'algorithmes spécifiques pour les applications de l'IA
2.7.2. Stratégies de sélection des algorithmes en fonction du type de problème et des exigences du produit
2.7.3. Adaptation d'algorithmes classiques en vue de leur intégration dans des systèmes d'IA
2.7.4. Évaluation et comparaison des performances de différents algorithmes dans des contextes de développement de l'IA

2.8. Modèles de conception pour le développement de l'IA

2.8.1. Identification et application de modèles de conception communs dans les projets comportant des composants d'IA
2.8.2. Développement de modèles spécifiques pour l'intégration de modèles et d'algorithmes dans des systèmes existants
2.8.3. Stratégies de mise en œuvre des modèles pour améliorer la réutilisation et la maintenabilité dans les projets d'IA
2.8.4. Études de cas et meilleures pratiques dans l'application des modèles de conception dans les architectures d'IA

2.9. Mise en œuvre d'une architecture propre à l'aide de ChatGPT

2.9.1. Principes et concepts fondamentaux de Clean Architecture
2.9.2. Adaptation de Clean Architecture aux projets comportant des composants d'IA
2.9.3. Mise en œuvre des couches et des dépendances dans les systèmes d'architecture propre
2.9.4. Avantages et défis de la mise en œuvre de Clean Architecture dans le développement de logiciels d'IA

2.10. Développement de software sécurisé dans les applications web avec DeepCode

2.10.1. Principes de sécurité dans le développement de software avec des composants d'IA
2.10.2. Identifier et atténuer les vulnérabilités potentielles des modèles et algorithmes d'IA
2.10.3. Mise en œuvre de pratiques de développement sécurisées dans les applications web dotées de fonctionnalités d'Intelligance Artificielle
2.10.4. Stratégies de protection des données sensibles et de prévention des attaques dans les projets d'IA

Module 3. L'IA pour les AQ Testing

3.1. Cycle de Vie du Testing

3.1.1. Description et compréhension du cycle de vie du testing dans le développement de software    
3.1.2. Phases du cycle de vie du testing et leur importance dans l'assurance qualité
3.1.3. Intégration de l'intelligence artificielle à différents stades du cycle de vie des testing
3.1.4. Stratégies d'amélioration continue du cycle de vie des testing à l'aide de l'IA

3.2. Test Cases et Détection de Bugs avec l'aide de ChatGPT

3.2.1. Conception et rédaction efficaces des cas de test dans le contexte des AQ Testing
3.2.2. Identifier les bugs et les erreurs pendant l'exécution des cas de test
3.2.3. Application de techniques de détection précoce des bugs par l'analyse statique
3.2.4. Utilisation d'outils d'intelligence artificielle pour l'identification automatique des bugs dans les test cases

3.3. Types de Testing

3.3.1. Exploration des différents types de testing dans le domaine de l'AQ
3.3.2. Tests unitaires, d'intégration, fonctionnels et d'acceptation: caractéristiques et applications
3.3.3. Stratégies pour la sélection et la combinaison appropriée des types de testing dans les projets ChatGPT
3.3.4. Adaptation des types de testing conventionnels aux projets ChatGPT

3.4. Création d'un Plan de Test à l'aide de ChatGPT

3.4.1. Concevoir et structurer un plan de test complet
3.4.2. Identifier les exigences et les scénarios de test dans les projets d'IA
3.4.3. Stratégies de planification des tests manuels et automatisés
3.4.4. Évaluation et ajustement continu du plan de tests en fonction de l'évolution du projet

3.5. Détection et Signalement des Bugs de l'IA

3.5.1. Mise en œuvre de techniques de détection automatique des bugs à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique
3.5.2. Utilisation de ChatGPT pour analyser dynamiquement le code à la recherche de bugs potentiels
3.5.3. Stratégies pour la génération automatique de rapports détaillés sur les bugs détectés à l'aide de ChatGPT
3.5.4. Collaboration efficace entre les équipes de développement et d'assurance qualité dans la gestion des bugs identifiés par l'IA

3.6. Créer des Tests Automatisés avec l'IA

3.6.1. Développer des scripts de tests automatisés pour les projets utilisant ChatGPT
3.6.2. Intégration d'outils d'automatisation des tests basés sur l'IA
3.6.3. Utilisation de ChatGPT pour la génération dynamique de cas de test automatisés
3.6.4. Stratégies pour une exécution et une maintenance efficaces des tests automatisés dans les projets d'IA

3.7. API Testing    

3.7.1. Concepts fondamentaux des API testing et leur importance dans l'AQ
3.7.2. Développement de tests pour la vérification des API dans des environnements utilisant ChatGPT
3.7.3. Stratégies de validation des données et des résultats dans les tests d'API avec ChatGPT
3.7.4. Utilisation d'outils spécifiques pour les testing d'API dans les projets d'intelligence artificielle

3.8. Outils d'IA pour les Web Testing

3.8.1. Explorer les outils d'intelligence artificielle pour l'automatisation des tests dans les environnements web
3.8.2. Intégration des technologies de reconnaissance d'éléments et d'analyse visuelle dans les web testing
3.8.3. Stratégies de détection automatique des changements et des problèmes de performance dans les applications web à l'aide de ChatGPT
3.8.4. Évaluation d'outils spécifiques pour améliorer l'efficacité des web testing avec l'IA

3.9. Mobile Testing à l’aide de l’IA

3.9.1. Développement de stratégies de testing pour les applications mobiles avec des composants d'intelligence artificielle
3.9.2. Intégration d'outils de testing spécifiques pour les plateformes mobiles basées sur l'IA
3.9.3. Utilisation de ChatGPT pour détecter les problèmes de performance dans les applications mobiles
3.9.4. Stratégies de validation d'interfaces et de fonctions spécifiques d'applications mobiles à l'aide de l'IA

3.10. Outils d'AQ utilisant l'IA

3.10.1. Exploration des outils et plateformes d'Assurance Qualité intégrant des capacités d'Intelligence Artificielle (IA)
3.10.2. Évaluation d'outils pour une gestion et une exécution efficaces des tests dans les projets d'IA
3.10.3. Utilisation de ChatGPT pour la génération et l'optimisation des cas de test
3.10.4. Stratégies pour la sélection et l'adoption efficace d'outils d'AQ dotés de capacités d'IA

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