Questo Corso universitario ti dà l'opportunità di aggiornare le tue competenze in Intelligenza Artificiale con il massimo rigore scientifico e da un'istituzione all'avanguardia tecnologica” 

Tra le pratiche di sviluppo software più comuni, spicca la combinazione di Pai Programming con GitHub Copilot. In questo modo, due programmatori lavorano insieme mentre uno insegna e guida l'altro. Ad esempio, i programmatori più esperti possono fornire suggerimenti di codice per trasferire le loro conoscenze. Allo stesso modo, quando due informatici lavorano contemporaneamente, garantiscono un maggiore livello di produttività in meno tempo. Tuttavia, per utilizzare efficacemente questi strumenti gli esperti richiedono un profondo discernimento sul loro funzionamento.

Per aiutarli in questo lavoro, TECH sviluppa un programma innovativo che approfondirà i meccanismi più all'avanguardia per migliorare la produttività nello sviluppo di software con IA. Sotto la supervisione di un esperto docente, il programma approfondirà l'ottimizzazione dei codici utilizzando la moderna applicazione ChatGPT. Allo stesso tempo, i materiali didattici analizzeranno le principali estensioni di Machine Learning per il Visual Studio Code. Inoltre il programma si concentrerà sull'integrazione dei Sistemi Computerizzati con i database, consentendo così agli studenti di memorizzare in modo sicuro le informazioni degli utenti.

Durante le 6 settimane di questo insegnamento, il team di insegnanti guiderà gli studenti e risolverà tutti i dubbi che possono sorgere durante il loro processo di apprendimento. Così, con una comoda modalità online al 100%, TECH favorisce l'apprendimento dei professionisti che desiderano rendere la loro vita lavorativa e personale compatibili. Sostenuto dal sistema Relearning, basato sulla ripetizione di contenuti e di una piattaforma ricca di contenuti multimediali (tra cui riassunti interattivi, infografiche o video motivazionali), gli studenti acquisiranno le conoscenze di cui hanno bisogno per avanzare nella loro carriera professionale. In questo modo, gli studenti saranno in grado di cogliere tutte le opportunità offerte da un'industria informatica in piena espansione e in costante espansione.

Sarai in grado di gestire database su larga scala e archiviarli garantendo la sicurezza in ogni momento dopo aver completato questo Corso universitario” 

Questo Corso universitario in Sviluppo Assistito di Applicazioni Software tramite Intelligenza Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale nella Programmazione
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici con cui è possibile valutare sé stessi per migliorare l'apprendimento
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con una connessione internet 

Gestirai i sistemi di Machine Learning più efficaci per rilevare errori e trovare soluzioni altamente creative” 

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.   

Un programma 100% online, senza orari fissi e con contenuti disponibili fin dal primo giorno. Imposta il tuo ritmo personale di apprendimento"

Rafforzerai le tue conoscenze chiave attraverso l'innovativa metodologia Relearning per un'efficace assimilazione della materia"

Attraverso un modulo completo, questo piano di studi offrirà agli esperti una visione completa sulla configurazione dell'ambiente di sviluppo software con IA. In questo modo, il programma evidenzierà la gestione dei repository, a partire dalla combinazione di elementi in Visual Studio Code e ChatGPT. Affinché gli studenti siano in grado di migliorare la produttività nei loro progetti, la formazione affronterà a fondo la progettazione no-code di interfacce, nonché nella traduzione automatica tra i diversi linguaggi di programmazione. Al termine della formazione, i professionisti forniranno le soluzioni informatiche più innovative.

TECH ti presenta un programma Unico nel suo stile che ti aiuterà, in sole 6 settimane, a fare un salto nella tua professione” 

Modulo 1. Migliorare la produttività nello sviluppo del software con la IA

1.1. Preparazione dell'ambiente di sviluppo adeguati

1.1.1. Selezione degli strumenti essenziali per lo sviluppo dell'IA
1.1.2. Configurazione degli strumenti scelti
1.1.3. Implementazione di pipeline CI/CD adatte ai progetti di IA
1.1.4. Gestione efficiente delle dipendenze e delle versioni negli ambienti di sviluppo

1.2. Estensioni indispensabili per l'IA in Visual Studio Code

1.2.1. Esplorazione e selezione delle estensioni AI per Visual Studio Code
1.2.2. Integrazione degli strumenti di analisi statica e dinamica nell'IDE
1.2.3. Automatizzare le attività ripetitive con estensioni specifiche
1.2.4. Personalizzazione dell'ambiente di sviluppo per migliorare l'efficienza

1.3. Progettazione No-code di Interfacce Utente con Elementi di IA

1.3.1. Principi di progettazione No-code e la loro applicazione nelle interfacce utente
1.3.2. Incorporazione di elementi di IA nella progettazione di interfacce visive
1.3.3. Strumenti e piattaforme per la creazione No-code di interfacce intelligenti
1.3.4. Valutazione e miglioramento continuo delle interfacce No-code con IA

1.4. Ottimizzazione del codice con ChatGPT

1.4.1. Identificazione di codice duplicato
1.4.2. Rifattorizzazione
1.4.3. Creazione di codice leggibile
1.4.4. Capire cosa fa il codice
1.4.5. Migliorare la denominazione di variabili e funzioni
1.4.6. Creare documentazione automatica

1.5. Gestire i repository con l’IA

1.5.1. Automazione dei processi di controllo di versione con tecniche di IA
1.5.2. Rilevamento dei conflitti e risoluzione automatica in ambienti collaborativi
1.5.3. Analisi predittiva delle modifiche e delle tendenze nei repository di codice
1.5.4. Miglioramento del controllo di versione con l’IA

1.6. Integrazione dell’IA nella gestione dei database

1.6.1. Ottimizzazione delle query e delle prestazioni con tecniche di IA
1.6.2. Analisi predittiva dei modelli di accesso ai database
1.6.3. Implementazione di sistemi di raccomandazione per ottimizzare la struttura dei database
1.6.4. Monitoraggio e rilevamento proattivo di potenziali problemi del database

1.7. Individuazione dei guasti e creazione di test unitari con IA

1.7.1. Generazione automatica di casi di test con tecniche di IA
1.7.2. Individuazione precoce di vulnerabilità e bug mediante l'analisi statica con l'IA
1.7.3. Miglioramento della copertura dei test attraverso l'identificazione di aree critiche mediante l'IA

1.8. Pair Programming con GitHub Copilot

1.8.1. Integrazione e utilizzo efficace di GitHub Copilot in sessioni di Pair Programming 
1.8.2. Integrazione e Miglioramenti alla comunicazione e alla collaborazione degli sviluppatori con GitHub Copilot
1.8.3. Integrazione di strategie per sfruttare al meglio i suggerimenti di codice generati da GitHub Copilot
1.8.4. Integrazione di casi di studio e best practice in Pair Programming assistita da IA

1.9. Traduzione automatica tra linguaggi di programmazione

1.9.1. Strumenti e servizi di traduzione automatica specifici per i linguaggi di programmazione
1.9.2. Adattamento degli algoritmi di traduzione automatica ai contesti di sviluppo
1.9.3. Miglioramento dell'interoperabilità tra lingue diverse attraverso la traduzione automatica
1.9.4. Valutare e mitigare le potenziali sfide e limitazioni della traduzione automatica

1.10. Strumenti di IA consigliati per migliorare la produttività

1.10.1. Analisi comparativa degli strumenti di IA per lo sviluppo di software
1.10.2. Integrazione degli strumenti di IA nei flussi di lavoro
1.10.3. Automazione di attività di routine con strumenti di IA
1.10.4. Valutazione e selezione degli strumenti in base al contesto e ai requisiti del progetto

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente"