ادِر عملية تطويع خوارزميات الترجمة الآلية في أفضل جامعة رقمية في العالم بحسب مجلة فوربس"  

يعد التطوير المساعد لتطبيقات البرامج من خلال التعلم الآلي بمثابة نهج يهدف إلى تحسين عملية إنشاء برامج الكمبيوتر. تكمن أهمية هذه التكنولوجيا في العديد من الفوائد الرئيسية التي تقدمها لتطوير التطبيقات. على سبيل المثال، فهو قادر على أتمتة المهام المتكررة أو المملة في تنفيذ التطبيقات. هذا يحرر المطورين من المهام الروتينية ويسمح لهم بالتركيز على الجوانب الأكثر استراتيجية للمشروع. بالإضافة إلى ذلك، تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي في تحديد الأخطاء وإصلاحها بسرعة أكبر، مما يقلل بشكل كبير من الوقت الذي يستغرقه طرح البرامج في السوق.

في هذا السياق، تنشئ TECH برنامجًا ثوريًا يستهدف خبراء تكنولوجيا المعلومات والذي سيوفر المفاتيح لتحسين الإنتاجية في تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي. تم تصميم المنهج الدراسي من قبل خبراء متخصصين، وسوف يتعمق في أهم الامتدادات لـ Visual Studio Code، مما يسمح للخريجين بتخصيص بيئات التطوير لتحسين الكفاءة. في المقابل، سيقوم المنهج الدراسي بتحليل إدارة المستودعات بالتفصيل، بدءًا من أتمتة عمليات التحكم في الإصدار الفني وحتى دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة قواعد البيانات. سيوفر التدريب أيضًا الأدوات الأكثر ابتكارًا للترجمة الآلية للغات البرمجة المختلفة.
تعتمد إحدى مزايا أن تكون جزءًا من هذه الفرصة الأكاديمية الفريدة على الراحة والقدرة على التكيف. TECH هي شركة رائدة في تنفيذ المنهجية التربوية لإعادة التعلم، والتي توفر بشكل متكرر محتوى تعليميًا ومحتوى متعدد الوسائط لتوسيع وتحسين استيعاب المفاهيم. كل هذا مكمل بحالات عملية تم دحضها من قبل أفضل الخبراء في هذا المجال. لذلك، فهي فرصة مثالية للجمع بين التعلم والحياة الشخصية.

سوف تتقن أدوات الذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا لتحسين الإنتاجية" 

تحتوي المحاضرة الجامعية في التطوير المساعد لتطبيقات البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي على البرنامج الأكثر اكتمالاً وتحديثًا 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

سوف تقوم بدمج التحسينات في التواصل والتعاون بين المطورين باستخدام GitHub Copilot"

البرنامج يضم في أعضاء هيئة تدريسه محترفين في مجال الطاقات المتجددة يصبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى متخصصين  معترف بهم من الشركات الرائدة والجامعات المرموقة. 
وسيتيح 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 التعلم القائم على حل المشكلات، والذي المهني في يجب أن تحاول من خلاله حل المواقف المختلفة للممارسة المهنية التي تنشأ من خلاله. للقيام بذلك، سيحصل على مساعدة من نظام فيديو تفاعلي مبتكر من قبل خبراء مشهورين.  

ستقوم بالكشف المبكر عن نقاط الضعف والأخطاء باستخدام التحليل الثابت"

بفضل نظام إعادة التعلم (Relearning) الذي تستخدمه TECH، سوف تقلل من ساعات الدراسة والحفظ الطويلة"

سيوفر هذا البرنامج لعلماء الكمبيوتر رؤية شاملة لإعداد بيئة تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي. لتحقيق ذلك، ستتعمق خطة الدراسة في إدارة المستودعات من خلال الجمع بين العناصر في Visual Studio Code وChatGPT سيسمح هذا للطلاب بإجراء تحليل تنبؤي للتغييرات، لتنفيذ التحسينات في المنظمة. بالمثل، سيقوم المنهج الدراسي بتحليل تصميم واجهات المستخدم No-code برمجية من أجل تحسين الإنتاجية في المشاريع. بهذا المعنى، سيقوم الخريجون بتحسين إمكانية التشغيل البيني بين اللغات المختلفة من خلال الترجمة الآلية.

تجربة تدريبية فريدة ورئيسية وحاسمة ستعزز تطورك المهني خلال 6 أسابيع فقط"

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

استمتع بأحدث المحتوى الأكاديمي على الساحة التعليمية، والمتوفر بتنسيقات الوسائط المتعددة المبتكرة لتحسين دراستك"