سيعمل نظام إعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) على تقليل ساعات الدراسة الطويلة، وهو أمر شائع جدًا في طرق التدريس الأخرى"

تلعب أدوات الذكاء الاصطناعي دورًا مهمًا في تحسين الإنتاجية، سواء في البرمجة أو تطوير البرمجيات (software). من بين تطبيقاته، فهو يسلط الضوء على اكتشاف الأخطاء وتصحيحها بشكل أكثر كفاءة، مما يقلل من الوقت المستغرق في تصحيح الأخطاء يدويًا. تماشيًا مع هذا، تبحث هذه الآليات عن الثغرات الأمنية وتجري عمليات تدقيق أمنية شاملة، مما يعني تحسين حماية التطبيقات. بالتالي، يمكن لعلماء الكمبيوتر النظر في جوانب مثل التنبؤ بالموعد النهائي أو تخصيص الموارد لتحسين تخطيطهم.

في هذا السياق، صممت TECH تدريبًا رائدًا، والذي سيوفر استراتيجيات لتحسين الإنتاجية في تطوير البرمجيات (software) باستخدام الذكاء الاصطناعي. بالتالي، فإن المنهج سوف يتعمق في جوانب مثل إدارة المستودعات، وتكامل التعلم الآلي مع قواعد البيانات والترجمة الآلية بين لغات البرمجة.
بالمثل، سيتم التركيز على تنفيذ الهندسة النظيفة (Clean Architecture) لإجراءات الكمبيوتر، لأنها تعمل على تحسين جودة التعليمات البرمجية وتسمح بمزيد من التطوير التعاوني. من ناحية أخرى، ستوفر المواد المفاتيح اللازمة لإنشاء مشاريع باستخدام الحوسبة الذكية، في بيئات LAMP وMEVN. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تضمين العديد من الحالات والتمارين العملية الحقيقية، لجعل تطوير البرنامج أقرب إلى ممارسة الكمبيوتر العادية.

ستعتمد الخطة الدراسية على منظور نظري وعملي، مما يوفر للمتخصصين تعلمًا مكثفًا حول مشاريع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي. بهذه الطريقة، سيستوعب الطلاب المحتوى بفضل ملخصات الفيديو لكل موضوع والقراءات المتخصصة والرسوم البيانية. بالمثل، بفضل نظام إعادة التعلم (المعروف بـ Relearning) الخاص بـ TECH، سيتقدم المبرمجون بشكل طبيعي، ويدمجون المفاهيم الجديدة بسهولة أكبر، وبالتالي تقليل ساعات الدراسة الطويلة. الشرط الوحيد للحصول على هذه الشهادة الجامعية هو أن يكون لديك جهاز إلكتروني متصل بالإنترنت، للوصول إلى الحرم الجامعي الافتراضي في أي وقت. 

سوف تتعمق في العديد من الاستراتيجيات التي ستساعدك في إمكانية صيانة التطبيقات باستخدام التعلم الآلي"

تحتوي  شهادة الخبرة الجامعية في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في دورة حياة المشاريع البرمجية على البرنامج التعليمي الأكثر اكتمالا و حداثة في السوق. أبرز خصائصها هي:
تطوير حالات عملية يقدمها خبراء في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في دورة حياة المشاريع البرمجية
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 تتعمق في تحسين الرموز باستخدام ChatGPT، وهو أحد أحدث الاتجاهات التي أحدثت ثورة في مشهد الحوسبة"

يشمل البرنامج في هيئة التدريس المهنيين في القطاع الذين يسكبون في هذا التدريب خبرة عملهم، بالإضافة إلى المتخصصين المعترف بهم في الجمعيات المرجعية 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.

ستقوم بإعداد بيئات التطوير المثالية لعمليات الكمبيوتر لديك، كل ذلك بفضل هذا البرنامج المبتكر 100% عبر الإنترنت.

ستحقق أهدافك من خلال أدوات التدريس الخاصة بـ TECH، بما في ذلك مقاطع الفيديو التوضيحية والملخصات التفاعلية.

سيكشف هذا المسار الأكاديمي عن مفاتيح تطوير البرمجيات (software) باستخدام الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى الإدارة الفعالة للمستودعات. للقيام بذلك، سيتم التعمق في تصميم الواجهات بدون تعليمات (no-code) برمجية، والترجمة بين لغات البرمجة واستخدام الأدوات الذكية لتحسين إنتاجية برامج الكمبيوتر. سيتم أيضًا تحليل تخزين البيانات الضخمة بالتفصيل، ومعالجة الخوارزميات والهياكل المتقدمة. بالإضافة إلى ذلك، ستحقق المواد التعليمية في دورة حياة الاختبار (testing)، مما يوفر للطلاب رؤية كاملة تضمن كفاءة وموثوقية الاختبار المنتجات.

إن تنوع المواهب والمعرفة لدى أعضاء هيئة التدريس سيولد بيئة تعليمية ديناميكية. تدرب مع الأفضل!"

وحدة 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

1.2    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

1.3    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

1.4    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

1.5    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

1.6    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

1.7    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 الذكاء الاصطناعي

1.8    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

1.9    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

1.10    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

وحدة 2. هندسة البرمجيات مع الذكاء الاصطناعي

2.1    تحسين وإدارة الأداء في الأدوات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي بمساعدة ChatGPT

1.1.2    تحليل الأداء والتوصيف في أدوات الذكاء الاصطناعي
2.1.2    خوارزمية الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات تحسين النماذج
3.1.2    تنفيذ تقنيات التخزين (caching) المؤقت والموازاة لتحسين الأداء
4.1.2    أدوات ومنهجيات لمراقبة الأداء المستمر في الوقت الحقيقي

2.2    قابلية التوسع في تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.2.2    تصميم بنيات قابلة للتطوير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
2.2.2    تنفيذ تقنيات التقسيم وتوزيع الأحمال
3.2.2    إدارة سير العمل وعبء العمل في أنظمة قابلة للتطوير
4.2.2    استراتيجيات التوسع الأفقي والرأسي في البيئات ذات الطلب المتغير

2.3    قابلية صيانة التطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي باستخدام ChatGPT

1.3.2    مبادئ التصميم لتسهيل الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
2.3.2    استراتيجيات التوثيق المحددة لنماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
3.3.2    تنفيذ اختبارات الوحدة والتكامل لتسهيل الصيانة
4.3.2    طرق إعادة الهيكلة والتحسين المستمر في الأنظمة ذات مكونات الذكاء الاصطناعي

2.4    تصميم نظام واسع النطاق

1.4.2    المبادئ المعمارية لتصميم الأنظمة واسعة النطاق
2.4.2    تحليل الأنظمة المعقدة إلى خدمات صغيرة
3.4.2    تنفيذ أنماط تصميم محددة للأنظمة الموزعة
4.4.2    استراتيجيات لإدارة التعقيد في البنى واسعة النطاق باستخدام مكونات الذكاء الاصطناعي

2.5    تخزين البيانات على نطاق واسع لأدوات الذكاء الاصطناعي

1.5.2    اختيار تقنيات تخزين البيانات القابلة للتطوير
2.5.2    تصميم مخططات قاعدة البيانات للإدارة الفعالة لكميات كبيرة من البيانات
3.5.2    استراتيجيات التقسيم والنسخ في بيئات تخزين البيانات الكبيرة
4.5.2    تنفيذ أنظمة إدارة البيانات لضمان النزاهة والتوافر في المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي

2.6    هياكل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي مع ChatGPT

1.6.2    تكييف هياكل البيانات الكلاسيكية لاستخدامها في خوارزميات الذكاء الاصطناعي
2.6.2    تصميم وتحسين هياكل البيانات المحددة باستخدام ChatGPT
3.6.2    دمج هياكل البيانات الفعالة في أنظمة كثيفة البيانات
4.6.2    استراتيجيات معالجة البيانات وتخزينها في الوقت الفعلي في هياكل بيانات الذكاء الاصطناعي

2.7    خوارزميات البرمجة للمنتجات ذات الذكاء الاصطناعي

1.7.2    تطوير وتنفيذ خوارزميات محددة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي
2.7.2    استراتيجيات اختيار الخوارزميات بناءً على نوع المشكلة ومتطلبات المنتج
3.7.2    تكييف الخوارزميات الكلاسيكية للاندماج في أنظمة الذكاء الاصطناعي
4.7.2    تقييم ومقارنة الأداء بين الخوارزميات المختلفة في سياقات تطوير الذكاء الاصطناعي

2.8    أنماط التصميم للتطوير باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.8.2    تحديد وتطبيق أنماط التصميم الشائعة في المشاريع التي تحتوي على مكونات الذكاء الاصطناعي
2.8.2    تطوير أنماط محددة لدمج النماذج والخوارزميات في الأنظمة الحالية
3.8.2    استراتيجيات تنفيذ الأنماط لتحسين قابلية إعادة الاستخدام وقابلية الصيانة في مشاريع الذكاء الاصطناعي
4.8.2    دراسات الحالة والممارسات الجيدة في تطبيق أنماط التصميم في البنى باستخدام الذكاء الاصطناعي

2.9    تنفيذ بنية نظيفة (Clean Architecture) باستخدام ChatGPT

1.9.2    المبادئ والمفاهيم الأساسية للهندسة المعمارية النظيفة (Clean Architecture)
2.9.2    تكييف العمارة النظيفة (Clean Architecture) مع المشاريع التي تحتوي على مكونات الذكاء الاصطناعي
3.9.2    تنفيذ الطبقات والتبعيات في الأنظمة ذات البنية النظيفة
4.9.2    فوائد وتحديات تنفيذ البنية النظيفة (Clean Architecture) في تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي

2.10    تطوير البرمجيات الآمنة في تطبيقات الويب باستخدام DeepCode

1.10.2    مبادئ الأمن في تطوير البرمجيات بمكونات الذكاء الاصطناعي
2.10.2    تحديد وتخفيف نقاط الضعف المحتملة في نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
3.10.2    تحديد وتخفيف نقاط الضعف المحتملة في نماذج وخوارزميات الذكاء الاصطناعي
4.10.2    استراتيجيات حماية البيانات الحساسة ومنع الهجمات في المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي

وحدة 3. الذكاء الاصطناعي لاختبار ضمان الجودة (QA Testing)

3.1    دورة حياة الاختبار (testing)

1.1.3    وصف وفهم دورة حياة الاختبار (testing) في تطوير البرمجيات
2.1.3    مراحل دورة حياة الاختبار (testing) وأهميتها في ضمان الجودة
3.1.3    دمج الذكاء الاصطناعي في المراحل المختلفة من دورة حياة الاختبار (testing)
4.1.3    استراتيجيات التحسين المستمر لدورة حياة الاختبار (testing) من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي

3.2    حالات الاختبار واكتشاف الأخطاء باستخدام ChatGPT

1.2.3    تصميم وكتابة حالات اختبار فعالة في سياق اختبار (Testing) ضمان الجودة
2.2.3    تحديد الأخطاء والأخطاء (bugs) أثناء تنفيذ حالات الاختبار
3.2.3    تطبيق تقنيات الكشف المبكر عن الأخطاء (bugs) من خلال التحليل الثابت
4.2.3    استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي للتعرف التلقائي على الأخطاء (bugs) في حالات الاختبار

3.3    أنواع الاختبار (testing)

1.3.3    استكشاف أنواع مختلفة من الاختبارات (testing) في مجال ضمان الجودة
2.3.3    .اختبار الوحدة والتكامل والوظيفية والقبول: الميزات والتطبيقات
3.3.3    استراتيجيات الاختيار والجمع المناسب لأنواع الاختبارات في المشاريع باستخدام الذكاء ChatGPT
4.3.3    تكييف أنواع الاختبارات (testing) التقليدية مع المشاريع باستخدام ChatGPT

3.4    إنشاء خطة الاختبار باستخدام ChatGPT

1.4.3    تصميم وبناء خطة اختبار شاملة
2.4.3    تحديد المتطلبات وسيناريوهات الاختبار في المشاريع باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.4.3    استراتيجيات التخطيط للاختبارات اليدوية والآلية
4.4.3    التقييم المستمر وتعديل خطة الاختبار بناءً على تطور المشروع

3.5    اكتشاف الأخطاء (Bugs) والإبلاغ عنها باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.5.3    تنفيذ تقنيات الكشف التلقائي عن الأخطاء (bugs) باستخدام خوارزميات التعلم الآلي
2.5.3    استخدام أدوات ChatGPT لتحليل الكود الديناميكي بحثًا عن الأخطاء المحتملة
3.5.3    استراتيجيات لتوليد تقارير مفصلة تلقائيًا حول الأخطاء المكتشفة باستخدام ChatGPT
4.5.3    التعاون الفعال بين فرق التطوير وضمان الجودة في إدارة الأخطاء (bugs) التي يحددها الذكاء الاصطناعي

3.6    إنشاء اختبارات آلية باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.6.3    تطوير نصوص اختبار آلية للمشاريع باستخدام ChatGPT
2.6.3    تكامل أدوات أتمتة الاختبار القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.6.3    استخدام ChatGPT لتوليد حالات اختبار آلية ديناميكيًا
4.6.3    استراتيجيات التنفيذ الفعال وصيانة الاختبارات الآلية في المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي

3.7    اختبار واجهة برمجة التطبيقات (API Testing)

1.7.3    المفاهيم الأساسية لاختبار (testing) API وأهميتها في ضمان الجودة
2.7.3    تطوير اختبارات للتحقق من واجهات برمجة التطبيقات (APIs) في البيئات باستخدام ChatGPT
3.7.3    استراتيجيات للتحقق من صحة البيانات والنتائج في اختبار واجهات برمجة التطبيقات (API) باستخدام ChatGPT
4.7.3    استخدام أدوات محددة لاختبار (testing) واجهات برمجة التطبيقات في المشاريع ذات الذكاء الاصطناعي

3.8    أدوات الذكاء الاصطناعي لاختبار (testing) الويب

1.8.3    استكشاف أدوات الذكاء الاصطناعي لأتمتة الاختبار في بيئات الويب
2.8.3    دمج تقنيات التعرف على العناصر والتحليل البصري في اختبار (testing) الويب
3.8.3    استراتيجيات الكشف التلقائي عن التغييرات ومشاكل الأداء في تطبيقات الويب باستخدام ChatGPT
4.8.3    تقييم أدوات محددة لتحسين الكفاءة في اختبار (testing) الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي

3.9    الاختبار المحمول (Mobile Testing) باستخدام الذكاء الاصطناعي

1.9.3    تطوير استراتيجيات اختبار (testing) تطبيقات الهاتف المحمول بمكونات الذكاء الاصطناعي
2.9.3    دمج أدوات اختبار (testing) محددة لمنصات الهاتف المحمول القائمة على الذكاء الاصطناعي
3.9.3    استخدام ChatGPT لاكتشاف المشكلات في أداء التطبيقات المحمولة
4.9.3    استراتيجيات للتحقق من صحة واجهات ووظائف محددة لتطبيقات الهاتف المحمول باستخدام الذكاء الاصطناعي

3.10    أدوات ضمان الجودة مع الذكاء الاصطناعي

1.10.3    استكشاف أدوات ومنصات ضمان الجودة التي تتضمن وظائف الذكاء الاصطناعي
2.10.3    تقييم أدوات الإدارة الفعالة وتنفيذ الاختبارات في المشاريع باستخدام الذكاء الاصطناعي
3.10.3    استخدام ChatGPT لتوليد وتحسين حالات الاختبار
4.10.3    استراتيجيات الاختيار والاعتماد الفعال لأدوات ضمان الجودة بقدرات الذكاء الاصطناعي

إنها تجربة تدريبية فريدة ومهمة وحاسمة لتعزيز تطورك المهني"