Управляйте парным программированием с помощью GitHub Copilot в течение 150 часов лучшего цифрового обучения” 

Тестирование интерфейсов прикладного программирования (API-тестирование) является важной частью обеспечения качества программного обеспечения. С помощью этих процедур специалисты проверяют, что программы работают так, как ожидалось, что способствует повышению общего качества приложения. Более того, поскольку они не требуют ручного взаимодействия, охват происходит быстрее и позволяет экспертам экономить как время, так и ресурсы. Эти инструменты можно использовать даже до разработки пользовательских интерфейсов, чтобы компьютерные ученые могли обнаружить проблемы и устранить их на ранних этапах разработки.   

В связи с этим TECH запускает инновационную программу, которая позволит углубить жизненный цикл тестирования с помощью систем искусственного интеллекта. В рамках академического плана будут рассмотрены стратегии, ориентированные на планирование ручных и автоматизированных тестов, учитывая, что их оценка может потребовать постоянной корректировки в зависимости от развития проектов. В то же время учебная программа позволит студентам получить целостное представление о реализации конкретных алгоритмов для решения проблем и, таким образом, обогащения продуктов. Дидактическое содержание также будет способствовать взаимодействию между различными языками с помощью машинного перевода, а также автоматизации рутинных задач с помощью инструментов вычислительного интеллекта.

Одним словом, эта 6-месячная университетская программа даст студентам прочную теоретическую и практическую основу, позволяющую применять ее в реальных ситуациях, благодаря руководству и поддержке выдающегося преподавательского состава, включающего экспертов с большим профессиональным опытом. Таким образом, TECH предоставляет студентам эксклюзивную методологию Relearning — инновационную педагогическую систему обучения, основанную на повторении основных понятий, что гарантирует эффективное усвоение знаний. Единственное требование для доступа к Виртуальному кампусу от специалистов, — это иметь под рукой у студентов устройства с доступом в Интернет, можно даже использовать мобильный телефон.

Улучшите покрытие тестами, выявляя критические области с помощью искусственного интеллекта”  

Данный Курс профессиональной подготовки в области применения методов искусственного интеллекта в жизненном цикле программного проекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в программировании
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы будете применять самые передовые стратегии для автоматического обнаружения изменений и проблем с производительностью в веб-приложениях”

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.  

Вы будете внедрять чистую архитектуру в свое программное обеспечение и улучшать коммуникацию между различными командами"

Благодаря системе Relearning, используемой в TECH, вы сократите долгие часы учебы и запоминания"

Всего за 540 часов студенты освоят настройку программных сред для получения максимальной отдачи от них с помощью искусственного интеллекта. Они также внедрят расширения машинного обучения в Visual Studio Code, что позволит повысить производительность программного обеспечения. Специалисты также внедрят специальные техники с использованием ChatGPT для автоматического исправления возможных улучшений кода. Студенты также приобретут навыки разработки надежных планов тестирования, охватывающих различные виды тестирования и обеспечивающих качество программного обеспечения. Кроме того, они будут применять методы безопасной разработки, используя стратегии, направленные на защиту конфиденциальных данных или предотвращение кибератак.

Благодаря лучшим методам онлайн-обучения эта программа позволит вам добиться неостановимого прогресса в своем профессиональном росте”

Общие цели

• Развивать навыки создания и управления эффективными средами разработки, обеспечивая прочную основу для реализации проектов ИИ
• Приобрести навыки планирования, выполнения и автоматизации тестов качества, используя инструменты искусственного интеллекта для обнаружения и исправления багов
• Понимать и применять принципы производительности, масштабируемости и ремонтопригодности при проектировании крупномасштабных вычислительных систем
• Познакомиться с наиболее важными паттернами проектирования и эффективно применять их в архитектуре программного обеспечения

Конкретные цели

Модуль 1. Повышение производительности при разработке программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта

• Ознакомиться с внедрением необходимых расширений ИИ в Visual Studio Code для повышения производительности и облегчения разработки программного обеспечения
• Получить глубокое понимание основных концепций ИИ и его применения в разработке программного обеспечения, включая алгоритмы машинного обучения, обработку естественного языка, нейронные сети и т. д.
• Освоить настройку оптимизированных сред разработки, чтобы студенты могли создавать среды, благоприятные для проектов ИИ
• Применять специальные техники используя ChatGPT для автоматического выявления и исправления возможных улучшений кода, поощряя более эффективные методы программирования
• Способствовать сотрудничеству между различными специалистами в области программирования (от программистов до инженеров по обработке данных и дизайнеров пользовательского опыта) для разработки эффективных и этичных программных решений в области ИИ

Модуль 2. Архитектура программного обеспечения для QA-тестирования

• Развивать навыки разработки надежных планов тестирования, охватывающих различные виды тестирования и обеспечивающих качество программного обеспечения
• Распознавать и анализировать различные типы программных фреймворков, такие как монолитный, микросервисный или сервис-ориентированный
• Получить полное представление о принципах и методах проектирования масштабируемых компьютерных систем, способных обрабатывать большие объемы данных
• Применять передовые знания в реализации структур данных, основанных на искусственном интеллекте, для оптимизации производительности и эффективности программного обеспечения 
• Разрабатывать безопасные методы разработки, уделяя особое внимание предотвращению уязвимостей для обеспечения безопасности программного обеспечения на архитектурном уровне

Модуль 3. Искусственный интеллект для QA-тестирования

• Освоить принципы и методы проектирования масштабируемых компьютерных систем, способных обрабатывать большие объемы данных
• Применять передовые знания в реализации структур данных, основанных на искусственном интеллекте, для оптимизации производительности и эффективности программного обеспечения
• Понимать и применять практики безопасной разработки, уделяя особое внимание предотвращению таких уязвимостей, как инъекции, для обеспечения безопасности программного обеспечения на архитектурном уровне
• Создавать автоматизированные тесты, особенно в веб- и мобильных средах, интегрируя инструменты ИИ для повышения эффективности процесса
• Использовать передовые инструменты QA на основе ИИ для более эффективного обнаружения ошибок и непрерывного совершенствования программного обеспечения 

Вас ждет библиотека, полная мультимедийных ресурсов в различных аудиовизуальных форматах, таких как интерактивные конспекты или инфографика”