تناول تطوير الواجهة الأمامية في أفضل جامعة رقمية في العالم بحسب Forbes"

إن تحسين الإنتاجية في تطوير البرمجيات باستخدام التعلم الآلي له تأثير كبير على جودة مشاريع تكنولوجيا المعلومات. على سبيل المثال، تسمح أنظمتها للتطبيقات بالتحسين بمرور الوقت والتكيف مع احتياجات المستخدم. بالتالي، يقوم المحترفون بتنفيذ عمليات تطوير أكثر فعالية وربحية. بهذا المعنى، تكتسب الشركات مزايا تنافسية من خلال قدرتها على التكيف بسرعة مع احتياجات السوق المتغيرة وتقديم السلع أو الخدمات على الفور. هذا يسمح لهم بتمييز أنفسهم عن منافسيهم، مع إطلاق منتجات مبتكرة لجذب انتباه الجمهور.

من أجل تحسين هذه الإجراءات من خلال الذكاء الاصطناعي، تطلق TECH برنامجًا حصريًا يستهدف محترفي تكنولوجيا المعلومات. سيركز المنهج الدراسي على دمج التعلم الآلي في إدارة قواعد البيانات، مما يسمح للطلاب بالبحث عن الأخطاء المحتملة في البرنامج وإنشاء اختبارات الوحدة. سيتعمق المنهج الدراسي أيضًا في كيفية قيام الطلاب بتحسين عمليات النشر على صفحات الويب. من ناحية أخرى، ستتعمق المواد التعليمية في الفوائد المتعددة للحوسبة السحابية، ومن بينها قابلية التوسع الأكبر للموارد بطريقة مرنة. تم تصميم المؤهل العلمي لتوفير التدريب لمدة 540 ساعة دراسية، وفيها يتم تقديم جميع المعرفة النظرية والعملية من خلال محتوى الوسائط المتعددة عالي الجودة والفصول الرئيسية وتقنيات الفيديو التي تسمح بتبادل التعاليم.

يتم تدريس هذا البرنامج عبر الإنترنت ويستخدم منهجية إعادة التعلم القائمة على تكرار المفاهيم الأساسية في المنهج بأكمله لتسهيل تكامل المعرفة بطريقة طبيعية وتقدمية. بالإضافة إلى ذلك، سيتمكن المحترف من الوصول إلى المواد والأدوات في أي وقت ومن أي مكان. بهذه الطريقة، ستتمكن من الجمع بين مهامك المهنية وحياتك الشخصية من خلال التدريب التنشيطي عالي المستوى.  

ستنفذ استراتيجيات فعالة ستعمل من خلالها على تحسين نشر مواقع الويب الخاصة بك والاستجابة فورًا لمتطلبات السوق"

تحتوي شهادة الخبرة الجامعية في تطوير التطبيقات المتعددة المنصات باستخدام 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
المحتويات التصويرية والتخطيطية والعملية البارزة التي يتم تصورها بها، تجمع المعلومات العلمية والعملية حول تلك التخصصات التي تعتبر ضرورية 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

هل تريد التخصص في تكوين Firebase؟ حقق أهدافك مع هذا البرنامج المبتكر خلال 6 أشهر فقط"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في المجال يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة. 

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.  

سوف تتعمق في الترجمة الآلية بين لغات البرمجة المختلفة لإنشاء تطبيقات تعمل على مجموعة متنوعة من المنصات"

يقلل نظام إعادة التعلم الذي تطبقه TECH في برامجها من ساعات الدراسة الطويلة المتكررة جدًا في طرق التدريس الأخرى"

سيغطي هذا المسار الأكاديمي كل شيء بدءًا من تكوين بيئة التطوير وحتى إدارة المستودعات. ستسلط المواد التعليمية الضوء على تكامل عناصر الذكاء الاصطناعي في Visual Studio Code وتحسين التعليمات البرمجية باستخدام ChatGPT. في المقابل، سوف يتعمق المنهج الدراسي في التطبيق العملي للتعلم الآلي في مشاريع الويب، مما يعزز عمليات النشر عالية الكفاءة. على هذا المنوال، سيعمل الطلاب على مشاريع مع LAMP وMEVN لاكتساب خبرة متنوعة. سيقوم التدريب أيضًا بتوجيه الطلاب إلى تطوير تطبيقات الهاتف المحمول وإنشاء مساحات باستخدام Gothub Copilut وتكوين Firebase بشكل صحيح. 

ستقوم بتحسين الرموز باستخدام ChatGPT وإنشاء وثائق تلقائية لتسهيل فهمها"

الوحدة 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

2.1    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

3.1    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

4.1    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

5.1    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

6.1    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

7.1    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

8.1    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

9.1    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

الوحدة 2. مشاريع الويب مع الذكاء الاصطناعي

1.2    إعداد بيئة العمل لتطوير الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.1.2    تكوين بيئات تطوير الويب للمشاريع ذات الذكاء الاصطناعي
2.1.2    اختيار وإعداد الأدوات الأساسية لتطوير الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.1.2    تكامل مكتبات وأطر(frameworks) حددة لمشاريع الويب مع الذكاء الاصطناعي
4.1.2    تنفيذ الممارسات الجيدة في تكوين بيئات التطوير التعاونية

2.2.    إنشاء مساحة عمل (Workspace) لمشاريع الذكاء الاصطناعي باستخدام GitHub Copilot

1.2.2    التصميم والتنظيم الفعال لمساحات العمل (workspaces) لمشاريع الويب بمكونات الذكاء الاصطناعي
2.2.2    استخدام أدوات إدارة المشاريع والتحكم في الإصدار في مساحة العمل (workspace)
3.2.2    استراتيجيات التعاون والتواصل الفعال في فريق التطوير
4.2.2    تكييف مساحة العمل (workspace) مع الاحتياجات المحددة لمشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

3.2.    أنماط التصميم في المنتجات باستخدام GitHub Copilot

1.3.2    تحديد وتطبيق أنماط التصميم الشائعة في واجهات المستخدم مع عناصر الذكاء الاصطناعي
2.3.2    تطوير أنماط محددة لتحسين تجربة المستخدم في مشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.3.2    دمج أنماط التصميم في البنية العامة لمشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي
4.3.2    تقييم واختيار أنماط التصميم المناسبة وفقًا لسياق المشروع

4.2.    تطوير الواجهة الأمامية باستخدام GitHub Copilot

1.4.2    دمج نماذج الذكاء الاصطناعي في طبقة العرض لمشاريع الويب
2.4.2    تطوير واجهات المستخدم التكيفية مع عناصر الذكاء الاصطناعي
3.4.2    تنفيذ وظائف معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الواجهة الأمامية
4.4.2    استراتيجيات تحسين الأداء في تطوير الواجهة الأمامية باستخدام الذكاء الاصطناعي

5.2.    إنشاء قاعدة البيانات باستخدام GitHub Copilot

1.5.2    اختيار تقنيات قواعد البيانات لمشاريع الويب ذات الذكاء الاصطناعي
2.5.2    تصميم مخططات قاعدة البيانات لتخزين وإدارة البيانات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي
3.5.2    تنفيذ أنظمة تخزين فعالة لكميات كبيرة من البيانات الناتجة عن نماذج الذكاء الاصطناعي
4.5.2    استراتيجيات أمن وحماية البيانات الحساسة في قواعد بيانات مشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

6.2.    تطوير الواجهة الخلفية باستخدام GitHub Copilot

1.6.2    دمج خدمات ونماذج الذكاء الاصطناعي في الواجهة الخلفية (backend)
2.6.2    تطوير واجهات برمجة التطبيقات ونقاط النهاية المحددة للتواصل بين مكونات الواجهة الأمامية (Frontend)
والذكاء الاصطناعي
3.6.2    تنفيذ منطق معالجة البيانات واتخاذ القرار في الواجهة الخلفية (backend) باستخدام الذكاء الاصطناعيمية
4.6.2    استراتيجيات قابلية التوسع والأداء في تطوير الواجهة الخلفية لمشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

7.2.    تحسين عملية نشر موقع الويب الخاص بك

1.7.2    أتمتة عمليات البناء والنشر لمشاريع الويب باستخدام ChatGPT
2.7.2    تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD المتكيفة مع تطبيقات الويب مع GitHub Copilot
3.7.2    استراتيجيات الإدارة الفعالة للإصدارات والتحديثات في عمليات النشر المستمر
4.7.2    مراقبة وتحليل ما بعد النشر من أجل التحسين المستمر للعملية

8.2.    الذكاء الاصطناعي في الحوسبة السحابية

1.8.2    دمج خدمات الذكاء الاصطناعي في منصات الحوسبة السحابية
2.8.2    تطوير حلول قابلة للتطوير وموزعة باستخدام الخدمات السحابية مع قدرات الذكاء الاصطناعي
3.8.2    استراتيجيات لإدارة الموارد والتكاليف بكفاءة في البيئات السحابية باستخدام تطبيقات الويب الخاصة بالذكاء الاصطناعي
4.8.2    تقييم ومقارنة مقدمي الخدمات السحابية لمشاريع الويب مع الذكاء الاصطناعي

9.2.    إنشاء مشروع ذكاء اصطناعي لبيئات LAMP بمساعدة ChatGPT

1.9.2    تكييف مشاريع الويب بناءً على حزمة LAMP لتشمل مكونات الذكاء الاصطناعي
2.9.2    تكامل مكتبات وأطر (frameworks) الذكاء الاصطناعي المحددة في بيئات LAMP
3.9.2    تطوير وظائف الذكاء الاصطناعي التي تكمل بنية LAMP التقليدية
4.9.2    استراتيجيات التحسين والصيانة في مشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي في بيئات LAMP

10.2.    إنشاء مشروع ذكاء اصطناعي لبيئات MEVN باستخدام ChatGPT

1.10.2    دمج التقنيات والأدوات من مكدس MEVN مع مكونات الذكاء الاصطناعي
2.10.2    تطوير تطبيقات الويب الحديثة والقابلة للتطوير في بيئات MEVN بقدرات الذكاء الاصطناعي
3.10.2    تنفيذ وظائف معالجة البيانات والتعلم الآلي في مشاريع MEVN
4.10.2    استراتيجيات لتحسين الأداء والأمان في تطبيقات الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي في بيئات MEVN

الوحدة 3. تطبيقات الهاتف المحمول مع الذكاء الاصطناعي 

1.3.    إعداد بيئة العمل لتطوير الأجهزة المحمولة باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.1.3    تكوين بيئات التطوير المتنقلة للمشاريع ذات الذكاء الاصطناعي
2.1.3    اختيار وإعداد أدوات محددة لتطوير تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.1.3    تكامل مكتبات وأطر (frameworks) الذكاء الاصطناعي في بيئات التطوير المتنقلة
4.1.3    تكوين المحاكيات والأجهزة الحقيقية لاختبار تطبيقات الهاتف المحمول بمكونات الذكاء الاصطناعي

2.3.    إنشاء مساحة عمل (Workspace) باستخدام GitHub Copilot

1.2.3    تكامل GitHub Copilot في بيئات تطوير الأجهزة المحمولة
2.2.3    الاستخدام الفعال لـ GitHub Copilot لإنشاء التعليمات البرمجية في مشاريع الذكاء الاصطناعي
3.2.3    استراتيجيات التعاون بين المطورين عند استخدام GitHub Copilot في مساحة العمل (Workspace)
4.2.3    الممارسات الجيدة والقيود في استخدام GitHub Copilot في تطوير تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام
الذكاء الاصطناعي

3.3.    إعدادات Firebase

1.3.3    الإعداد الأولي لمشروع في Firebase لتطوير الأجهزة المحمولة
2.3.3    تكامل Firebase في تطبيقات الهاتف المحمول مع وظائف الذكاء الاصطناعي
3.3.3    استخدام خدمات Firebase كقاعدة بيانات ومصادقة وإشعارات في مشاريع الذكاء الاصطناعي
4.3.3    استراتيجيات إدارة البيانات والأحداث في الوقت الحقيقي في تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام Firebase

4.3.    مفاهيم الهندسة المعمارية النظيفة (Clean Architecture) ومصادر البيانات (DataSources) والمستودعات (Repositories)

1.4.3    المبادئ الأساسية للهندسة المعمارية النظيفة في تطوير الأجهزة المحمولة باستخدام الذكاء الاصطناعي
2.4.3    نشر طبقات مصادر البيانات والمستودعات باستخدام GitHub Copilot
3.4.3    تصميم وهيكلة المكونات في مشاريع الهاتف المحمول باستخدام GitHub Copilot
4.4.3    فوائد وتحديات تنفيذ البنية النظيفة (Clean Architecture) تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي

5.3.    إنشاء شاشة المصادقة باستخدام GitHub Copilot

1.5.3    تصميم وتطوير واجهات المستخدم لشاشات التوثيق في تطبيقات الجوال بالذكاء الاصطناعي
2.5.3    دمج خدمات المصادقة مع Firebase على شاشة تسجيل الدخول
3.5.3    استخدام تقنيات الأمان وحماية البيانات على شاشة المصادقة
4.5.3    تخصيص وتكييف تجربة المستخدم على شاشة المصادقة

6.3.    إنشاء لوحة المعلومات والتنقل باستخدام GitHub Copilot

1.6.3    تصميم وتطوير لوحات المعلومات (Dashboards) بعناصر الذكاء الاصطناعي
2.6.3    تنفيذ أنظمة الملاحة الفعالة في تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.6.3    دمج وظائف الذكاء الاصطناعي في لوحة المعلومات (Dashboards) لتحسين تجربة المستخدم

7.3.    إنشاء شاشة القائمة باستخدام GitHub Copilot

1.7.3    تطوير واجهات المستخدم للشاشات مع القوائم في تطبيقات الهاتف المحمول بتقنية الذكاء الاصطناعي
2.7.3    دمج خوارزميات التوصية والتصفية في شاشة القائمة
3.7.3    استخدام أنماط التصميم للعرض الفعال للبيانات في القائمة
4.7.3    استراتيجيات لتحميل البيانات في الوقت الحقيقي بكفاءة على شاشة القائمة

8.3.    إنشاء شاشة التفاصيل باستخدام GitHub Copilot

1.8.3    تصميم وتطوير واجهات المستخدم التفصيلية لعرض معلومات محددة
2.8.3    دمج وظائف الذكاء الاصطناعي لإثراء شاشة التفاصيل
3.8.3    تنفيذ التفاعلات والرسوم المتحركة على شاشة التفاصيل
4.8.3    استراتيجيات تحسين الأداء في تحميل وعرض التفاصيل في تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي 

9.3.    إنشاء شاشة الإعدادات باستخدام GitHub Copilot

1.9.3    تطوير واجهات المستخدم للتكوين والتعديلات في تطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي
2.9.3    تكامل الإعدادات المخصصة المتعلقة بمكونات الذكاء الاصطناعي
3.9.3    تنفيذ خيارات التخصيص والتفضيلات على شاشة الإعدادات
4.9.3    استراتيجيات سهولة الاستخدام والوضوح في عرض الخيارات على شاشة الإعدادات (Settings)

10.3.    إنشاء أيقونات Splash وموارد رسومية وأيقونات لتطبيقك باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.10.3    تصميم وإنشاء أيقونات جذابة لتمثيل تطبيق الهاتف المحمول بتقنية الذكاء الاصطناعي
2.10.3    تطوير شاشات البداية (splash) مع عناصر بصرية ملفتة للنظر
3.10.3    اختيار وتكييف الموارد الرسومية التي تعمل على تحسين جماليات تطبيقات الهاتف المحمول 
4.10.3    استراتيجيات الاتساق والعلامة التجارية المرئية في العناصر الرسومية للتطبيق باستخدام الذكاء الاصطناعي  

اغتنم الفرصة للتعرف على أحدث التطورات في هذه المادة لتطبيقها في ممارستك اليومية"