Il sistema Relearning ridurrà le lunghe ore di studio, così frequenti in altri metodi di insegnamento”

Gli strumenti di Intelligenza Artificiale svolgono un ruolo significativo nel miglioramento della produttività, sia nella programmazione che nello sviluppo di software. Tra le sue applicazioni, spiccano il rilevamento e la correzione degli errori in modo più efficiente, riducendo il tempo dedicato al debug manuale. In linea con ciò, tali meccanismi cercano le vulnerabilità della sicurezza e eseguono audit di sicurezza approfonditi, il che comporta l'ottimizzazione della protezione delle applicazioni. Gli informatici possono quindi prendere in considerazione aspetti come la previsione delle scadenze o l'allocazione delle risorse per migliorare le loro pianificazioni.

In questo contesto, TECH ha progettato una formazione pionieristica, che porterà strategie per migliorare la produttività nello sviluppo di software con l’Intelligenza Artificiale. Il programma approfondirà aspetti come la gestione dei repository, l'integrazione dell'apprendimento automatico con i database e la traduzione automatica tra i linguaggi di programmazione.

L'accento sarà inoltre posto sull'attuazione di Clean Architecture nei procedimenti informatici, in quanto migliora la qualità del codice e consente uno sviluppo più collaborativo. Inoltre, i materiali forniranno le chiavi per creare progetti con Intelligent Computing, sia in ambienti LAMP che MEVN. Inoltre, saranno inclusi più casi pratici reali ed esercizi, per avvicinare lo sviluppo del programma alla normale pratica informatica.

Il piano di studi sarà basato su una prospettiva teorico-pratica, offrendo al professionista un apprendimento intensivo sui progetti web con l'Intelligenza Artificiale. In questo modo, gli studenti assimilano i contenuti grazie ai video riassunti di ogni argomento, alle letture specializzate e alle infografiche. Allo stesso modo, grazie al sistema Relearning di TECH , i programmatori progrediranno in modo naturale, consolidando più facilmente i nuovi concetti, riducendone così le lunghe ore di studio. L'unico requisito di questo Esperto universitario è disporre di un dispositivo elettronico con connessione a Internet, per accedere in qualsiasi momento al Campus Virtuale.

Approfondirai varie strategie che ti aiuteranno nella manutenibilità delle applicazioni con Machine Learning”

Questo Esperto universitario in Applicazione delle Tecniche di Intelligenza Artificiale nel Ciclo di Vita dei Progetti Software possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:  

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti in Applicazione delle Tecniche di Intelligenza Artificiale nel Ciclo di Vita dei Progetti Software
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare 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 dotato di connessione a Internet

Approfondirai l'ottimizzazione dei codici utilizzando ChatGPT, una delle ultime tendenze che hanno rivoluzionato il panorama informatico”

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti, 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.

Preparerai gli ambienti di sviluppo ottimali per i tuoi processi informatici, tutto grazie a questo innovativo programma online al 100%"

Raggiungerai i tuoi obiettivi attraverso gli strumenti didattici di TECH , tra cui video esplicativi e riassunti interattivi"

Questo percorso accademico esporrà gli aspetti chiavi per lo sviluppo di software nonché per una gestione efficace dei repository. Per fare questo, si approfondirà il design no-code di interfacce, la traduzione tra i linguaggi di programmazione e l'uso di strumenti intelligenti per migliorare la produttività dei software. L'archiviazione di massa dei dati sarà inoltre analizzata in dettaglio, affrontando algoritmi e strutture avanzate. Inoltre, i materiali didattici analizzeranno il ciclo di vita del testing, fornendo agli studenti una visione completa che garantisca sia l'efficienza che l'affidabilità dei prodotti.

Imparerai, attraverso casi reali, e la risoluzione di situazioni complesse in ambienti di apprendimento simulati”

Modulo 1. Migliorare la produttività nello sviluppo del software con l’Intelligenza Artificiale

1.1. Preparazione dell'ambiente di sviluppo adeguati

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

1.2. Estensioni indispensabili per l'Intelligenza Artificiale in Visual Studio Code

1.2.1. Esplorazione e selezione delle estensioni di Intelligenza Artificiale 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 Intelligenza Artificiale

1.3.1. Principi di progettazione No-code e la loro applicazione nelle interfacce utente
1.3.2. Incorporazione di elementi di Intelligenza Artificiale 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 Intelligenza Artificiale

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. Gestione dei repository con Intelligenza Artificiale

1.5.1. Automazione dei processi di controllo di versione con tecniche di Intelligenza Artificiale
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’Intelligenza Artificiale

1.6. Integrazione dell’Intelligenza Artificiale nella gestione dei database

1.6.1. Ottimizzazione delle query e delle prestazioni con tecniche di Intelligenza Artificiale
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 Intelligenza Artificiale

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

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 Intelligenza Artificiale

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 Intelligenza Artificiale consigliati per migliorare la produttività

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

Modulo 2. Architettura del software con Intelligenza Artificiale

2.1. Ottimizzazione e gestione delle prestazioni negli strumenti di Intelligenza Artificiale

2.1.1. Analisi delle prestazioni e profilazione negli strumenti di Intelligenza Artificiale
2.1.2. Strategie di ottimizzazione degli algoritmi e dei modelli di Intelligenza Artificiale
2.1.3. Implementazione di tecniche di caching e parallelizzazione per migliorare le prestazioni
2.1.4. Strumenti e metodologie per il monitoraggio continuo delle prestazioni in tempo reale

2.2. Scalabilità nelle applicazioni di Intelligenza Artificiale

2.2.1. Progettazione di architetture scalabili per applicazioni di Intelligenza Artificiale
2.2.2. Implementazione di tecniche di partizione e condivisione del carico
2.2.3. Gestione dei flussi di lavoro e dei carichi di lavoro nei sistemi scalabili
2.2.4. Strategie di espansione orizzontale e verticale in ambienti a domanda variabile

2.3. Mantenimento di Applicazioni con Intelligenza Artificiale

2.3.1. Principi di progettazione per facilitare la manutenibilità nei progetti di Intelligenza Artificiale
2.3.2. Strategie di documentazione specifiche per i modelli e gli algoritmi di Intelligenza Artificiale
2.3.3. Implementazione di test unitari e di integrazione per facilitare il mantenimento
2.3.4. Metodi per il refactoring e il miglioramento continuo nei sistemi con componenti di Intelligenza Artificiale

2.4. Progettazione di sistemi su larga scala

2.4.1. Principi architettonici per la progettazione di sistemi su larga scala
2.4.2. Decomposizione di sistemi complessi in microservizi
2.4.3. Implementazione di pattern di progettazione specifici per i sistemi distribuiti
2.4.4. Strategie per la gestione della complessità in architetture su larga scala con componenti di Intelligenza Artificiale

2.5. Archiviazione di dati su larga scala per strumenti di Intelligenza Artificiale

2.5.1. Selezione di tecnologie di archiviazione dei dati scalabili
2.5.2. Progettazione di schemi di database per la gestione efficiente di grandi volumi di dati
2.5.3. Strategie di partizione e di replica in ambienti di archiviazione di dati massivi
2.5.4. Implementazione di sistemi di gestione dei dati per garantire l’integrità e la disponibilità nei progetti di Intelligenza Artificiale

2.6. Struttura dei dati con Intelligenza Artificiale

2.6.1. Adattamento di strutture dati classiche per l’uso in algoritmi di Intelligenza Artificiale
2.6.2. Progettazione e ottimizzazione di strutture di dati specifiche per i modelli di apprendimento automatico
2.6.3. Integrazione di strutture di dati efficienti in sistemi ad alta intensità di dati
2.6.4. Strategie per la manipolazione e l’archiviazione dei dati in tempo reale nelle strutture di dati con Intelligenza Artificiale

2.7. Algoritmi di programmazione per prodotti di Intelligenza Artificiale

2.7.1. Sviluppo e implementazione di algoritmi specifici per applicazioni di Intelligenza Artificiale
2.7.2. Strategie di selezione degli algoritmi in base al tipo di problema e ai requisiti del prodotto
2.7.3. Adattamento di algoritmi classici per l'integrazione in sistemi di intelligenza artificiale
2.7.4. Valutazione e confronto delle prestazioni tra diversi algoritmi in contesti di sviluppo con Intelligenza Artificiale

2.8. Modelli di progettazione per lo sviluppo con Intelligenza Artificiale

2.8.1. Identificazione e applicazione di modelli di progettazione comuni nei progetti con componenti di Intelligenza Artificiale
2.8.2. Sviluppo di modelli specifici per l'integrazione di modelli e algoritmi nei sistemi esistenti
2.8.3. Strategie di implementazione dei modelli per migliorare la riutilizzabilità e la manutenibilità nei progetti di Intelligenza Artificiale
2.8.4. Casi di studio e buone pratiche per l'applicazione di modelli di progettazione su architetture con Intelligenza Artificiale

2.9. Implementazione di Clean Architecture

2.9.1. Principi e concetti fondamentali di Clean Architecture
2.9.2. Adattamento di Clean Architecture a progetti con componenti di Intelligenza Artificiale
2.9.3. Distribuzione di livelli e dipendenze in sistemi con architettura pulita
2.9.4. Vantaggi e sfide dell'implementazione di Clean Architecture nello sviluppo di software con Intelligenza Artificiale

2.10. Sviluppo di software sicuro in applicazioni web con Intelligenza Artificiale

2.10.1. Principi di sicurezza nello sviluppo di software con componenti di Intelligenza Artificiale
2.10.2. Identificazione e mitigazione di potenziali vulnerabilità in modelli e algoritmi di Intelligenza Artificiale
2.10.3. Implementare pratiche di sviluppo sicuro nelle applicazioni Web con funzionalità di Intelligenza Artificiale
2.10.4. Strategie per la protezione dei dati sensibili e la prevenzione degli attacchi nei progetti con Intelligenza Artificiale

Modulo 3. Intelligenza Artificiale per QA Testing

3.1. Ciclo di vita del Testing

3.1.1. Descrizione e comprensione del ciclo di vita del testing nello sviluppo di software
3.1.2. Fasi del ciclo di vita del testing e la loro importanza ai fini della garanzia della qualità
3.1.3. Integrazione dell'intelligenza artificiale in diverse fasi del ciclo di vita del testing
3.1.4. Strategie per il miglioramento continuo del ciclo di vita del testing mediante l’uso dell’Intelligenza Artificiale

3.2. Test Case e rilevamento dei bug

3.2.1. Progettazione e scrittura efficaci di casi di prova nel contesto del QA Testing
3.2.2. Identificazione di bug ed errori durante l'esecuzione di test case
3.2.3. Applicazione di tecniche di rilevamento precoce dei bug mediante analisi statica
3.2.4. Utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per l'identificazione automatica dei bug nei test case

3.3. Tipi di Testing

3.3.1. Esplorazione di diversi tipi di testing nel settore del QA
3.3.2. Test unitari, di integrazione, funzionali e di accettazione: caratteristiche e applicazioni
3.3.3. Strategie per la corretta selezione e combinazione dei tipi di testing nei progetti con Intelligenza Artificiale
3.3.4. Adeguamento dei tipi di testing convenzionali a progetti con componenti di intelligenza artificiale

3.4. Creare un piano di test

3.4.1. Progettazione e strutturazione di un piano di test completo
3.4.2. Identificare requisiti e scenari di test nei progetti con Intelligenza Artificiale
3.4.3. Strategie per la pianificazione di test manuali e automatizzati
3.4.4. Valutazione e adeguamento continuo del piano di prova in funzione dello sviluppo del progetto

3.5. Rilevazione e segnalazione di Bug con Intelligenza Artificiale

3.5.1. Implementare tecniche di rilevamento automatico dei bug utilizzando algoritmi di apprendimento automatico
3.5.2. Utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi dinamica del codice alla ricerca di possibili errori
3.5.3. Strategie per la generazione automatica di report dettagliati sui bug rilevati dall'Intelligenza Artificiale
3.5.4. Collaborazione efficace tra team di sviluppo e QA nella gestione dei bug identificati dall'Intelligenza Artificiale

3.6. Creazione di test automatizzati con Intelligenza Artificiale

3.6.1. Sviluppo di script di test automatizzati per progetti con componenti di intelligenza artificiale
3.6.2. Integrazione di strumenti di automazione dei test basati su Intelligenza Artificiale
3.6.3. Uso di algoritmi di machine learning per la generazione dinamica di test case automatizzati
3.6.4. Strategie per l'esecuzione efficiente e la manutenzione dei test automatizzati nei progetti con Intelligenza Artificiale

3.7. API Testing

3.7.1. Concetti fondamentali di API testing e importanza nel QA
3.7.2. Sviluppo di test per la verifica delle API in ambienti con componenti IA
3.7.3. Strategie per la convalida dei dati e dei risultati nelle API testing con Intelligenza Artificiale
3.7.4. Utilizzo di strumenti specifici per il testing API in progetti con intelligenza artificiale

3.8. Strumenti di Intelligenza Artificiale per il Web Testing

3.8.1. Esplorazione di strumenti di intelligenza artificiale per l'automazione dei test in ambienti web
3.8.2. Integrazione di tecnologie di riconoscimento degli elementi e analisi visiva sul Web testing
3.8.3. Strategie per il rilevamento automatico di modifiche e problemi di prestazioni nelle applicazioni Web tramite Intelligenza Artificiale
3.8.4. Valutazione di strumenti specifici per migliorare l'efficienza nel web testing con Intelligenza Artificiale

3.9. Mobile Testing tramite Intelligenza Artificiale

3.9.1. Sviluppo di strategie di testing per applicazioni mobili con componenti di intelligenza artificiale
3.9.2. Integrazione di strumenti di testing specifiche per piattaforme mobili basate sull'Intelligenza Artificiale
3.9.3. Utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per il rilevamento di problemi nelle prestazioni delle applicazioni mobili
3.9.4. Strategie per la convalida di interfacce e funzioni specifiche delle applicazioni mobili tramite Intelligenza Artificiale

3.10. Strumenti di QA con Intelligenza Artificiale

3.10.1. Esplorazione di strumenti e piattaforme QA che incorporano funzionalità di Intelligenza Artificiale
3.10.2. Valutazione degli strumenti per la gestione e l'esecuzione efficiente dei test di progetto con Intelligenza Artificiale
3.10.3. Uso di algoritmi di machine learning per la generazione e l'ottimizzazione di test case
3.10.4. Strategie per la selezione e l'adozione efficace di strumenti QA con funzionalità di Intelligenza Artificiale

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