Программа "Искусственный интеллект в программировании" позволит вам получить целостное представление о том, как искусственный интеллект влияет и улучшает каждый этап разработки программного обеспечения"

Важность искусственного интеллекта в программировании заключается в его способности улучшать и автоматизировать процессы, оптимизировать разработку программного обеспечения и повышать эффективность решения сложных задач. Его способность анализировать большие объемы данных и находить оптимальные решения привела к значительным достижениям в таких областях, как оптимизация алгоритмов, создание более интуитивных интерфейсов и решение сложных задач в различных областях. 

Именно поэтому TECH разработал эту Специализированную магистратуру, которая является стратегическим решением для расширения профессиональных возможностей и карьерного роста специалистов в области компьютерных технологий. Программа будет посвящена повышению производительности разработки программного обеспечения с помощью искусственного интеллекта, изучению методов и инструментов для автоматизации процессов, оптимизации кода и ускорения создания интеллектуальных приложений.

Кроме того, программа будет посвящена важнейшей роли искусственного интеллекта в области QA-тестирования, внедрению алгоритмов и методов искусственного интеллекта для повышения качества, точности и охвата тестов, более эффективного обнаружения и исправления ошибок. Кроме того, это позволит глубже интегрировать возможности машинного обучения и обработки естественного языка в веб-разработку, создавая интеллектуальные сайты, которые адаптируются и обеспечивают персонализированный пользовательский опыт. 

Также будут рассмотрены методы искусственного интеллекта для улучшения удобства использования, взаимодействия и функциональности мобильных приложений, для создания интеллектуальных и предсказуемых приложений, адаптирующихся к поведению пользователя. В программе будет проведен глубокий анализ архитектуры программного обеспечения ИИ, включая различные модели, которые облегчат интеграцию алгоритмов ИИ и их развертывание в производственных средах. 

Для того чтобы вырастить высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, TECH разработал комплексную программу, основанную на уникальной методологии Relearning. Такой подход позволит студентам закрепить свое понимание путем повторения ключевых понятий.

Вы будете руководить инновационными проектами, адаптированными к требованиям постоянно развивающегося технологического рынка. 
Чего вы ждете, чтобы поступить?"

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в программировании 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 практичное содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самооценки, 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 погрузитесь в основы архитектуры программного обеспечения, включая производительность, масштабируемость и ремонтопригодность, благодаря самым инновационным мультимедийным ресурсам"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из отрасли, 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.

Хотите специализироваться на искусственном интеллекте? В рамках этой программы вы освоите оптимизацию процесса развертывания и интеграцию искусственного интеллекта в облачные вычисления"

Вы изучите интеграцию элементов искусственного интеллекта в Visual Studio Code и оптимизацию кода с помощью ChatGPT, и все это в рамках комплексной академической программы"

Программа "Искусственный интеллект в программировании" отличается своим целостным подходом, направленным не только на реализацию интеллектуальных алгоритмов, но и на повышение производительности при разработке программного обеспечения и применение ИИ в таких ключевых областях, как QA-тестирование, веб-проекты, мобильные приложения и архитектура программного обеспечения. Сочетание технических навыков, передовых инструментов и практического применения ИИ на различных этапах разработки позиционирует эту программу как ведущую, дающую специалистам полное и глубокое понимание применения ИИ в программировании.

Вы изучите практическое применение искусственного интеллекта в веб-проектах, включая как фронтенд, так и бэкенд-разработку"

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

1.1. История искусственного интеллекта 

1.1.1. Когда мы начали говорить об искусственном интеллекте?
1.1.2. Упоминания в кино 
1.1.3. Важность искусственного интеллекта 
1.1.4. Технологии, обеспечивающие и поддерживающие искусственный интеллект 

1.2. Искусственный интеллект в играх 

1.2.1. Теория игр 
1.2.2. Минимакс и Альфа-бета-отсечение 
1.2.3. Моделирование: Монте-Карло 

1.3. Нейронные сети 

1.3.1. Биологические основы 
1.3.2. Вычислительная модель 
1.3.3. Контролируемые и неконтролируемые нейронные сети 
1.3.4. Простой перцептрон 
1.3.5. Многослойный перцептрон 

1.4. Генетические алгоритмы 

1.4.1. История 
1.4.2. Биологическая основа 
1.4.3. Кодирование проблемы 
1.4.4. Генерация начальной популяции 
1.4.5. Основной алгоритм и генетические операторы 
1.4.6. Оценка отдельных лиц: Fitness 

1.5. Тезаурусы, словари, таксономии 

1.5.1. Словари 
1.5.2. Таксономия 
1.5.3. Тезаурусы 
1.5.4. Онтологии 
1.5.5. Представление знаний: семантическая паутина 

1.6. Семантическая паутина 

1.6.1. Спецификация: RDF, RDFS и OWL 
1.6.2. Выводы/рассуждения 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Экспертные системы и DSS 

1.7.1. Экспертные системы 
1.7.2. Системы поддержки принятия решений 

1.8. Чатботы и виртуальные помощники

1.8.1. Типы помощников: голосовые и текстовые помощники
1.8.2. Основополагающие детали для развития помощника: Намерения, структура и диалог 
1.8.3. Интеграция: web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. Инструменты разработки помощников: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Стратегия и внедрение ИИ
1.10. Будущее искусственного интеллекта

1.10.1. Мы понимаем, как определять эмоции с помощью алгоритмов
1.10.2. Создание личности: язык, выражения и содержание
1.10.3. Тенденции искусственного интеллекта
1.10.4. Размышления

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных 

2.1. Статистика

2.1.1. Статистика: описательная статистика, статистические выводы
2.1.2. Население, выборка, индивидуум
2.1.3. Переменные: определение, шкалы измерения

2.2. Типы статистических данных

2.2.1. По типу

2.2.1.1. Количественные: непрерывные данные и дискретные данные
2.2.1.2. Качественные: биномиальные данные, номинальные данные, порядковые данные 

2.2.2. По форме 

2.2.2.1. Числовые
2.2.2.2. Текст 
2.2.2.3. Логические

2.2.3. Согласно источнику

2.2.3.1. Первичные
2.2.3.2. Вторичные

2.3. Жизненный цикл данных

2.3.1. Этапы цикла
2.3.2. Основные этапы цикла
2.3.3. Принципы FAIR

2.4. Начальные этапы цикла

2.4.1. Определение целей
2.4.2. Определение необходимых ресурсов
2.4.3. Диаграмма Гантта
2.4.4. Структура данных

2.5. Сбор данных

2.5.1. Методология сбора
2.5.2. Инструменты сбора
2.5.3. Каналы сбора

2.6. Очистка данных

2.6.1. Этапы очистки данных
2.6.2. Качество данных
2.6.3. Работа с данными (с помощью R)

2.7. Анализ данных, интерпретация и оценка результатов

2.7.1. Статистические меры
2.7.2. Индексы отношений
2.7.3. Добыча данных

2.8. Хранилище данных (datawarehouse)

2.8.1. Элементы, входящие в его состав
2.8.2. Разработка
2.8.3. Аспекты, которые следует учитывать

2.9. Доступность данных

2.9.1. Доступ
2.9.2. Полезность
2.9.3. Безопасность

2.10. Нормативно-правовые аспекты 

2.10.1. Закон о защите данных
2.10.2. Передовая практика
2.10.3. Другие нормативные аспекты

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте 

3.1. Наука о данных 

3.1.1. Наука о данных 
3.1.2. Передовые инструменты для исследователя данных 

3.2. Данные, информация и знания 

3.2.1. Данные, информация и знания
3.2.2. Типы данных 
3.2.3. Источники данных 

3.3. От данных к информации

3.3.1. Анализ данных 
3.3.2. Виды анализа 
3.3.3. Извлечение информации из набора данных 

3.4. Извлечение информации путем визуализации 

3.4.1. Визуализация как инструмент анализа 
3.4.2. Методы визуализации
3.4.3. Визуализация набора данных 

3.5. Качество данных 

3.5.1. Данные о качестве 
3.5.2. Очистка данных
3.5.3. Основная предварительная обработка данных 

3.6. Набор данных 

3.6.1. Обогащение набора данных 
3.6.2. Проклятие размерности 
3.6.3. Модификация нашего набора данных 

3.7. Выведение из равновесия

3.7.1. Дисбаланс классов 
3.7.2. Методы устранения дисбаланса 
3.7.3. Сбалансированность набора данных 

3.8. Модели без контроля

3.8.1. Модель без контроля 
3.8.2. Методы 
3.8.3. Классификация с помощью моделей без контроля 

3.9. Модели под контролем 

3.9.1. Модель под контролем 
3.9.2. Методы 
3.9.3. Классификация с помощью моделей под контролем 

3.10. Инструменты и передовой опыт 

3.10.1. Передовая практика для специалиста по исследованию данных 
3.10.2. Лучшая модель
3.10.3. Полезные инструменты 

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование 

4.1. Статистический вывод 

4.1.1. Описательная статистика vs. Статистическое заключение 
4.1.2. Параметрические методы 
4.1.3. Непараметрические методы 

4.2. Исследовательский анализ 

4.2.1. Описательный анализ
4.2.2. Визуализация 
4.2.3. Подготовка данных 

4.3. Подготовка данных 

4.3.1. Интеграция и очистка данных
4.3.2. Нормализация данных 
4.3.3. Преобразование данных

4.4. Отсутствующие данные 

4.4.1. Обработка отсутствующих значений 
4.4.2. Метод максимального правдоподобия 
4.4.3. Обработка отсутствующих данных в машинном обучении 

4.5. Шум в данных

4.5.1. Классы и признаки шума 
4.5.2. Фильтрация шумов
4.5.3. Шумовой эффект 

4.6. Проклятие размерности 

4.6.1. Oversampling 
4.6.2. Undersampling 
4.6.3. Редукция многомерных данных 

4.7. От непрерывных к дискретным признакам 

4.7.1. Непрерывные и дискретные данные 
4.7.2. Процесс дискретизации 

4.8. Данные

4.8.1. Выбор данных
4.8.2. Перспективы и критерии отбора 
4.8.3. Методы отбора

4.9. Выбор экземпляров 

4.9.1. Методы выбора экземпляра 
4.9.2. Выбор прототипов 
4.9.3. Расширенные методы выбора экземпляра 

4.10. Предварительная обработка больших данных 

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте 

5.1. Введение в шаблоны разработки алгоритмов 

5.1.1. Рекурсия 
5.1.2. "Разделяй и властвуй" 
5.1.3. Другие стратегии 

5.2. Эффективность и анализ работы алгоритмов 

5.2.1. Меры эффективности 
5.2.2. Измерение объема данных на входе 
5.2.3. Измерение времени выполнения 
5.2.4. Случаи: худший, лучший и средний 
5.2.5. Асимптотическая нотация 
5.2.6. Критерии математического анализа нерекурсивных алгоритмов 
5.2.7. Критерии математического анализа рекурсивных алгоритмов 
5.2.8. Эмпирический анализ алгоритмов 

5.3. Алгоритмы сортировки 

5.3.1. Концепция сортировки 
5.3.2. Пузырьковая сортировка 
5.3.3. Сортировка выбором 
5.3.4. Сортировка вставками 
5.3.5. Сортировка слиянием (Merge_Sort) 
5.3.6. Быстрая сортировка (Quick_Sort) 

5.4. Алгоритмы с применением деревьев 

5.4.1. Концепция дерева 
5.4.2. Бинарные деревья 
5.4.3. Обходы деревьев 
5.4.4. Представление выражений 
5.4.5. Упорядоченные бинарные деревья 
5.4.6. Сбалансированные бинарные деревья 

5.5. Алгоритмы с применением кучей 

5.5.1. Что такое кучи 
5.5.2. Алгоритм сортировки кучей 
5.5.3. Очереди с приоритетом 

5.6. Алгоритмы на графах 

5.6.1. Представление 
5.6.2. Обход в ширину 
5.6.3. Обход в глубину 
5.6.4. Топологическая сортировка 

5.7. Жадные алгоритмы 

5.7.1. Жадная стратегия 
5.7.2. Элементы жадной стратегии 
5.7.3. Обмен монет 
5.7.4. Задача коммивояжера 
5.7.5. Задача о рюкзаке 

5.8. Поиск кратчайших путей 

5.8.1. Задача о кратчайшем пути 
5.8.2. Отрицательные дуги и циклы 
5.8.3. Алгоритм Дейкстры 

5.9. Жадные алгоритмы на графах 

5.9.1. Минимальное остовное дерево 
5.9.2. Алгоритм Прима 
5.9.3. Алгоритм Краскала 
5.9.4. Анализ сложности 

5.10. Техника Backtracking 

5.10.1. Техника Backtracking 
5.10.2. Альтернативные техники 

Модуль 6. Интеллектуальные системы 

6.1. Теория агентов 

6.1.1. История концепции 
6.1.2. Определение агента 
6.1.3. Агенты в системах искусственного интеллекта 
6.1.4. Агенты в программной инженерии 

6.2. Архитектуры агентов 

6.2.1. Процесс рассуждения агента 
6.2.2. Реактивные агенты 
6.2.3. Дедуктивные агенты 
6.2.4. Гибридные агенты 
6.2.5. Сравнение 

6.3. Информация и знания 

6.3.1. Различие между данными, информацией и знаниями 
6.3.2. Оценка качества данных 
6.3.3. Методы сбора данных 
6.3.4. Методы получения информации 
6.3.5. Методы приобретения знаний 

6.4. Представление знаний 

6.4.1. Важность представления знаний 
6.4.2. Определение представления знаний через их роли 
6.4.3. Характеристики представления знаний 

6.5. Онтологии 

6.5.1. Введение в метаданные 
6.5.2. Философская концепция онтологии 
6.5.3. Вычислительная концепция онтологии 
6.5.4. Онтологии доменов и онтологии более высокого уровня 
6.5.5. Как создать онтологию? 

6.6. Онтологические языки и программное обеспечение для создания онтологий 

6.6.1. Семантическая тройка RDF, Turtle и N 
6.6.2. RDF Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Знакомство с различными инструментами для создания онтологий 
6.6.6. Установка и использование Protégé 

6.7. Семантическая паутина 

6.7.1. Текущее состояние и будущее семантической паутины 
6.7.2. Семантические веб-приложения 

6.8. Другие модели представления знаний 

6.8.1. Словари 
6.8.2. Обзор 
6.8.3. Таксономия 
6.8.4. Тезаурусы 
6.8.5. Фолксономии 
6.8.6. Сравнение 
6.8.7. Карты разума 

6.9. Оценка и интеграция представлений знаний 

6.9.1. Логика нулевого порядка 
6.9.2. Логика первого порядка 
6.9.3. Дескрипционная логика 
6.9.4. Взаимосвязь между различными типами логики 
6.9.5. Пролог: программирование на основе логики первого порядка 

6.10. Семантические анализаторы, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы 

6.10.1. Концепция анализатора 
6.10.2. Применение анализатора 
6.10.3. Системы, основанные на знаниях 
6.10.4. MYCIN, история экспертных систем 
6.10.5. Элементы и архитектура экспертных систем 
6.10.6. Создание экспертных систем 

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных 

7.1. Введение в процессы обнаружения знаний и основные концепции машинного обучения 

7.1.1. Ключевые понятия процесса обнаружения знаний 
7.1.2. Исторический взгляд процесса обнаружения знаний 
7.1.3. Этапы процесса обнаружения знаний 
7.1.4. Методы, используемые в процессах обнаружения знаний 
7.1.5. Характеристики хороших моделей машинного обучения 
7.1.6. Типы информации машинного обучения 
7.1.7. Основные концепции обучения 
7.1.8. Основные концепции обучения без контроля 

7.2. Исследование и предварительная обработка данных 

7.2.1. Обработка данных 
7.2.2. Обработка данных в потоке анализа данных 
7.2.3. Типы данных 
7.2.4. Преобразование данных 
7.2.5. Визуализация и исследование непрерывных переменных 
7.2.6. Визуализация и исследование категориальных переменных 
7.2.7. Корреляционные меры 
7.2.8. Наиболее распространенные графические представления 
7.2.9. Введение в многомерный анализ и снижение размерности 

7.3. Деревья решений 

7.3.1. Алгоритм ID 
7.3.2. Алгоритм C 
7.3.3. Перегрузка и обрезка 
7.3.4. Анализ результатов 

7.4. Оценка классификаторов 

7.4.1. Матрицы путаницы 
7.4.2. Матрицы численной оценки 
7.4.3. Kappa-статистика 
7.4.4. ROC-кривая 

7.5. Правила классификации 

7.5.1. Меры по оценке правил 
7.5.2. Введение в графическое представление 
7.5.3. Алгоритм последовательного оверлея 

7.6. Нейронные сети 

7.6.1. Основные понятия 
7.6.2. Простые нейронные сети 
7.6.3. Алгоритм Backpropagation 
7.6.4. Введение в рекуррентные нейронные сети 

7.7. Байесовские методы 

7.7.1. Основные понятия вероятности 
7.7.2. Теорема Байеса 
7.7.3. Наивный Байес 
7.7.4. Введение в байесовские сети 

7.8. Регрессия и модели непрерывного отклика 

7.8.1. Простая линейная регрессия 
7.8.2. Множественная линейная регрессия 
7.8.3. Логистическая регрессия 
7.8.4. Деревья регрессии 
7.8.5. Введение в машины опорных векторов (SVM) 
7.8.6. Меры соответствия 

7.9. Кластеризация 

7.9.1. Основные понятия 
7.9.2. Иерархическая кластеризация 
7.9.3. Вероятностные методы 
7.9.4. Алгоритм EM 
7.9.5. Метод B-Cubed 
7.9.6. Неявные методы 

7.10. Интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка (NLP) 

7.10.1. Основные понятия 
7.10.2. Создание корпуса 
7.10.3. Описательный анализ 
7.10.4. Введение в анализ чувств 

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения 

8.1. Глубокое обучение 

8.1.1. Виды глубокого обучения 
8.1.2. Области применения глубокого обучения 
8.1.3. Преимущества и недостатки глубокого обучения 

8.2. Операции 

8.2.1. Сумма 
8.2.2. Продукт 
8.2.3. Перевод 

8.3. Слои 

8.3.1. Входной слой 
8.3.2. Скрытый слой 
8.3.3. Выходной слой 

8.4. Склеивание слоев и операции 

8.4.1. Проектирование архитектур 
8.4.2. Соединение между слоями 
8.4.3. Распространение вперед 

8.5. Построение первой нейронной сети 

8.5.1. Проектирование сети 
8.5.2. Определение весов 
8.5.3. Практика сети 

8.6. Тренажер и оптимизатор 

8.6.1. Выбор оптимизатора 
8.6.2. Установление функции потерь 
8.6.3. Установление метрики 

8.7. Применение принципов нейронных сетей 

8.7.1. Функции активации 
8.7.2. Обратное распространение 
8.7.3. Установка параметров 

8.8. От биологических нейронов к искусственным 

8.8.1. Функционирование биологического нейрона 
8.8.2. Передача знаний искусственным нейронам 
8.8.3. Установление взаимоотношений между ними 

8.9. Реализация MLP (многослойного перцептрона) с помощью Keras 

8.9.1. Определение структуры сети 
8.9.2. Составление модели 
8.9.3. Обучение модели 

8.10. Тонкая настройка гиперпараметров нейронных сетей 

8.10.1. Выбор функции активации 
8.10.2. Установка скорости обучения 
8.10.3. Установка весов 

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей 

9.1. Градиентные задачи 

9.1.1. Методы оптимизации градиента 
9.1.2. Стохастические градиенты 
9.1.3. Методы инициализации весов 

9.2. Повторное использование предварительно обученных слоев 

9.2.1. Перенос результатов обучения 
9.2.2. Извлечение признаков 
9.2.3. Глубокое обучение 

9.3. Оптимизаторы 

9.3.1. Стохастические оптимизаторы градиентного спуска 
9.3.2. Оптимизаторы Adam и RMSprop 
9.3.3. Современные оптимизаторы 

9.4. Программирование скорости обучения 

9.4.1. Автоматическое управление скоростью обучения 
9.4.2. Циклы обучения 
9.4.3. Условия сглаживания 

9.5. Переоценка 

9.5.1. Перекрестная валидация 
9.5.2. Регуляризация 
9.5.3. Метрики оценки 

9.6. Практические рекомендации 

9.6.1. Конструкция модели 
9.6.2. Выбор метрик и параметров оценки 
9.6.3. Проверка гипотез 

9.7. Трансферное обучение 

9.7.1. Перенос результатов обучения 
9.7.2. Извлечение признаков 
9.7.3. Глубокое обучение 

9.8. Расширение данных 

9.8.1. Преобразования изображений 
9.8.2. Формирование синтетических данных 
9.8.3. Преобразование текста 

9.9. Практическое применение трансферного обучения 

9.9.1. Перенос результатов обучения 
9.9.2. Извлечение признаков 
9.9.3. Глубокое обучение 

9.10. Регуляризация 

9.10.1. L и L 
9.10.2. Регуляризация по принципу максимальной энтропии 
9.10.3. Dropout 

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow 

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Использование библиотеки TensorFlow 
10.1.2. Обучение модели с помощью TensorFlow 
10.1.3. Операции с графиками в TensorFlow 

10.2. TensorFlow и NumPy 

10.2.1. Вычислительная среда NumPy для TensorFlow 
10.2.2. Использование массивов NumPy в TensorFlow 
10.2.3. Операции NumPy для графиков TensorFlow 

10.3. Настройка моделей и алгоритмов обучения 

10.3.1. Построение пользовательских моделей с помощью TensorFlow 
10.3.2. Управление параметрами обучения 
10.3.3. Использование методов оптимизации для обучения 

10.4. Функции и графики TensorFlow 

10.4.1. Функции в TensorFlow 
10.4.2. Использование графиков для обучения модели 
10.4.3. Оптимизация графов с помощью операций TensorFlow 

10.5. Загрузка и предварительная обработка данных с помощью TensorFlow 

10.5.1. Загрузка наборов данных с помощью TensorFlow 
10.5.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow 
10.5.3. Использование инструментов TensorFlow для манипулирования данными 

10.6. API tfdata 

10.6.1. Использование API tfdata для обработки данных 
10.6.2. Построение потоков данных с помощью tfdata 
10.6.3. Использование API tfdata для обучения моделей 

10.7. Формат TFRecord 

10.7.1. Использование API TFRecord для сериализации данных 
10.7.2. Загрузка файлов TFRecord с помощью TensorFlow 
10.7.3. Использование файлов TFRecord для обучения моделей 

10.8. Слои предварительной обработки в Keras 

10.8.1. Использование API предварительной обработки в Keras 
10.8.2. Построение pipelined предварительной обработки с помощью Keras 
10.8.3. Использование API предварительной обработки в Keras для обучения моделей 

10.9. Проект TensorFlow Datasets 

10.9.1. Использование TensorFlow Datasets для загрузки данных 
10.9.2. Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow Datasets 
10.9.3. Использование TensorFlow Datasets для обучения моделей 

10.10. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow 

10.10.1. Практическое применение 
10.10.2. Построение приложения глубокого обучения с помощью TensorFlow 
10.10.3. Обучение модели с помощью TensorFlow 
10.10.4. Использование приложения для прогнозирования результатов 

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей 

11.1. Архитектура Visual Cortex 

11.1.1. Функции зрительной коры 
11.1.2. Теории вычислительного зрения 
11.1.3. Модели обработки изображений 

11.2. Конволюционные слои 

11.2.1. Повторное использование весов в свертке 
11.2.2. Конволюция D 
11.2.3. Функции активации 

11.3. Слои кластеризации и реализация слоев кластеризации с помощью Keras 

11.3.1. Pooling и Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Виды Pooling 

11.4. Архитектуры CNN 

11.4.1. Архитектура VGG 
11.4.2. Архитектура AlexNet 
11.4.3. Архитектура ResNet 

11.5. Реализация CNN ResNet - с использованием Keras 

11.5.1. Инициализация весов 
11.5.2. Определение входного слоя 
11.5.3. Определение выходного слоя 

11.6. Использование предварительно обученных моделей Keras 

11.6.1. Характеристики предварительно обученных моделей 
11.6.2. Использование предварительно обученных моделей 
11.6.3. Преимущества предварительно обученных моделей 

11.7. Предварительно обученные модели для трансферного обучения 

11.7.1. Трансферное обучение 
11.7.2. Процесс трансферного обучения 
11.7.3. Преимущества трансферного обучения 

11.8. Классификация и локализация в глубоком компьютерном зрении 

11.8.1. Классификация изображений 
11.8.2. Определение местоположения объектов на изображениях 
11.8.3. Обнаружение объектов 

11.9. Обнаружение объектов и их отслеживание 

11.9.1. Методы обнаружения объектов 
11.9.2. Алгоритмы отслеживания объектов 
11.9.3. Методы отслеживания и трассировки 

11.10. Семантическая сегментация 

11.10.1. Глубокое обучение для семантической сегментации 
11.10.2. Обнаружение краев 
11.10.3. Методы сегментации, основанные на правилах 

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания 

12.1. Генерация текста с использованием RNN 

12.1.1. Обучение RNN для генерации текста 
12.1.2. Генерация естественного языка с помощью RNN 
12.1.3. Приложения для генерации текста с помощью RNN 

12.2. Создание обучающего набора данных 

12.2.1. Подготовка данных для обучения RNN 
12.2.2. Хранение обучающего набора данных 
12.2.3. Очистка и преобразование данных 
12.2.4. Анализ настроений 

12.3. Ранжирование мнений с помощью RNN 

12.3.1. Выявление тем в комментариях 
12.3.2. Анализ настроений с помощью алгоритмов глубокого обучения 

12.4. Сеть кодирования-декодирования для нейронного машинного перевода 

12.4.1. Обучение RNN для машинного перевода 
12.4.2. Использование кодирующей-декодирующей сети для машинного перевода 
12.4.3. Повышение точности машинного перевода с помощью RNN 

12.5. Механизмы внимания 

12.5.1. Реализация механизмов внимания в RNN 
12.5.2. Использование механизмов внимания для повышения точности модели 
12.5.3. Преимущества механизмов внимания в нейронных сетях 

12.6. Модели трансформеров 

12.6.1. Использование моделей трансформеров для обработки естественного языка 
12.6.2. Применение моделей трансформеров для зрения 
12.6.3. Преимущества моделей трансформеров 

12.7. Трансформеры для зрения 

12.7.1. Применение моделей трансформеров для зрения 
12.7.2. Предварительная обработка данных изображений 
12.7.3. Обучение модели трансформеров для зрения 

12.8. Библиотека трансформеров Hugging Face 

12.8.1. Использование библиотеки трансформеров Hugging Face 
12.8.2. Применение библиотеки трансформеров Hugging Face 
12.8.3. Преимущества библиотеки трансформеров Hugging Face 

12.9. Другие библиотеки трансформеров. Сравнение 

12.9.1. Сравнение различных библиотек трансформеров 
12.9.2. Использование других библиотек трансформеров 
12.9.3. Преимущества других библиотек трансформеров 

12.10. Разработка NLP-приложения с использованием RNN и внимания. Практическое применение 

12.10.1. Разработка приложения для обработки естественного языка с использованием RNN и внимания 
12.10.2. Использование RNN, механизмов ухода и моделей трансформеров при внедрении 
12.10.3. Оценка практического применения 

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN и диффузионные модели 

13.1. Эффективные представления данных 

13.1.1. Снижение размерности 
13.1.2. Глубокое обучение 
13.1.3. Компактные представления 

13.2. Реализация РСА с неполным линейным автоматическим кодировщиком 

13.2.1. Процесс обучения 
13.2.2. Внедрение Python 
13.2.3. Использование тестовых данных 

13.3. Стековые автоматические кодировщики 

13.3.1. Глубокие нейронные сети 
13.3.2. Построение архитектур кодирования 
13.3.3. Использование инструментов 

13.4. Конволюционные автокодировщики 

13.4.1. Конструкция конволюционной модели 
13.4.2. Обучение конволюционной модели 
13.4.3. Оценка результатов 

13.5. Шумоподавление автоматических энкодеров 

13.5.1. Применение фильтров 
13.5.2. Проектирование моделей кодирования 
13.5.3. Использование методов регуляризации 

13.6. Автоматические разреженные автоматические энкодеры 

13.6.1. Повышение эффективности кодирования 
13.6.2. Минимизация числа параметров 
13.6.3. Применение методов регуляризации 

13.7. Автоматические вариационные энкодеры 

13.7.1. Использование вариационной оптимизации 
13.7.2. Глубокое обучение без контроля 
13.7.3. Глубокие латентные представления 

13.8. Генерация модных изображений MNIST 

13.8.1. Распознание паттернов 
13.8.2. Генерация изображений 
13.8.3. Обучение глубоких нейронных сетей 

13.9. Генеративные адверсарные сети и диффузионные модели 

13.9.1. Формирование контента из изображений 
13.9.2. Моделирование распределений данных 
13.9.3. Использование состязательных сетей 

13.10. Реализация моделей 

13.10.1. Практическое применение 
13.10.2. Реализация моделей 
13.10.3. Использование реальных данных 
13.10.4. Оценка результатов 

Модуль 14. Биоинспирированные вычисления

14.1. Введение в биоинспирированные вычисления 

14.1.1. Введение в биоинспирированные вычисления 

14.2. Алгоритмы социальной адаптации 

14.2.1. Биоинспирированные алгоритмы, основанные на муравьиных колониях 
14.2.2. Разновидности алгоритмов муравьиных колоний 
14.2.3. Алгоритмы, основанные на облаках с частицами 

14.3. Генетические алгоритмы 

14.3.1. Общая структура 
14.3.2. Внедрение основных операторов 

14.4. Стратегии освоения и использования пространства для генетических алгоритмов 

14.4.1. Алгоритм CHC 
14.4.2. Мультимодальные задачи 

14.5. Модели эволюционных вычислений (I) 

14.5.1. Эволюционные стратегии 
14.5.2. Эволюционное программирование 
14.5.3. Алгоритмы, основанные на дифференциальной эволюции 

14.6. Модели эволюционных вычислений (II) 

14.6.1. Модели эволюции, основанные на оценке алгоритмов распределения (EDA) 
14.6.2. Генетическое программирование 

14.7. Применение эволюционного программирования при нарушениях обучаемости 

14.7.1. Обучение на основе правил 
14.7.2. Эволюционные методы в задачах выбора экземпляра 

14.8. Многоцелевые задачи 

14.8.1. Концепция доминирования 
14.8.2. Применение эволюционных алгоритмов для решения многоцелевых задач 

14.9. Нейронные сети (I) 

14.9.1. Введение в нейронные сети 
14.9.2. Практический пример с нейронными сетями 

14.10. Нейронные сети (II) 

14.10.1. Примеры использования нейронных сетей в медицинских исследованиях 
14.10.2. Примеры использования нейронных сетей в экономике 
14.10.3. Примеры использования нейронных сетей в искусственном зрении 

Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение

15.1. Финансовые услуги

15.1.1. Последствия применения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере финансовых услуг.  Возможности и проблемы
15.1.2. Примеры использования
15.1.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.1.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.2. Последствия применения искусственного интеллекта в здравоохранении

15.2.1. Последствия ИИ в секторе здравоохранения. Возможности и проблемы
15.2.2. Примеры использования

15.3. Риски, связанные с использованием ИИ в здравоохранении

15.3.1. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.3.2. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.4. Розничная торговля

15.4.1. Последствия ИИ в розничной торговле. Возможности и проблемы
15.4.2. Примеры использования
15.4.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.4.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.5. Промышленность

15.5.1. Последствия ИИ для промышленности. Возможности и проблемы
15.5.2. Примеры использования

15.6. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности

15.6.1. Примеры использования
15.6.2. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.6.3. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.7. Государственное управление

15.7.1. Последствия использования искусственного интеллекта в государственном управлении. Возможности и проблемы
15.7.2. Примеры использования
15.7.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.7.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.8. Образовательная сфера

15.8.1. Последствия использования искусственного интеллекта в образовании. Возможности и проблемы
15.8.2. Примеры использования
15.8.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.8.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.9. Лесное и сельское хозяйство

15.9.1. Последствия ИИ для лесного и сельского хозяйства. Возможности и проблемы
15.9.2. Примеры использования
15.9.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.9.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

15.10 Человеческие ресурсы

15.10.1. Последствия ИИ для кадровых ресурсов. Возможности и проблемы
15.10.2. Примеры использования
15.10.3. Потенциальные риски, связанные с использованием ИИ
15.10.4. Потенциальные будущие разработки/использования ИИ

Модуль 16. Повышение производительности при разработке программного обеспечения с помощью ИИ 

16.1. Подготовить подходящую среду разработки 

16.1.1. Выбор необходимых инструментов для разработки ИИ     
16.1.2. Конфигурация выбранных инструментов 
16.1.3. Внедрение конвейеров CI/CD, адаптированных к проектам с использованием ИИ 
16.1.4. Эффективное управление зависимостями и версиями в средах разработки 

16.2. Обязательные расширения ИИ для Visual Studio Code     

16.2.1. Изучение и выбор расширений ИИ для Visual Studio Code 
16.2.2. Интеграция инструментов статического и динамического анализа в IDE 
16.2.3. Автоматизация повторяющихся задач с помощью специальных расширений 
16.2.4. Настройка среды разработки для повышения эффективности 

16.3. Бескодовое проектирование пользовательских интерфейсов с элементами ИИ

16.3.1. Принципы бескодового проектирования и их применение в пользовательских интерфейсах 
16.3.2. Включение элементов ИИ в визуальный дизайн интерфейса 
16.3.3. Инструменты и платформы для создания интеллектуальных интерфейсов без кода 
16.3.4. Оценка и постоянное совершенствование интерфейсов без кода с помощью ИИ 

16.4. Оптимизация кода с помощью ChatGPT

16.4.1. Выявлять дублирующийся код
16.4.2. Рефакторить 
16.4.3. Создавать читабельный код
16.4.4. Понимать, что делает код
16.4.5. Улучшение имен переменных и функций
16.4.6. Автоматическое создание документации

16.5. Управление репозиториями с помощью ИИ с использованием ChagGPT

16.5.1. Автоматизация процессов управления версиями с помощью методов ИИ 
16.5.2. Обнаружение и автоматическое разрешение конфликтов в средах совместной работы
16.5.3. Прогнозируемый анализ изменений и тенденций в репозиториях кода 
16.5.4. Улучшенная организация и категоризация репозиториев с помощью ИИ 

16.6. Интеграция ИИ в управление базами данных с помощью AskYourDatabase

16.6.1. Оптимизация запросов и производительности с помощью методов ИИ 
16.6.2. Предиктивный анализ шаблонов доступа к базам данных 
16.6.3. Внедрение рекомендательных систем для оптимизации структуры баз данных 
16.6.4. Проактивный мониторинг и обнаружение потенциальных проблем с базой данных 

16.7. Поиск неисправностей и создание модульных тестов на основе ИИ с помощью ChatGPT

16.7.1. Автоматическая генерация тестовых примеров с использованием методов ИИ 
16.7.2. Раннее обнаружение уязвимостей и ошибок с помощью статического анализа с помощью ИИ 
16.7.3. Улучшение тестового покрытия путем выявления критических областей с помощью ИИ 

16.8. Парное программирование c GitHub Copilot

16.8.1. Интеграция и эффективное использование GitHub Copilot в сессиях парного программирования  
16.8.2. Интеграция и улучшение коммуникации и сотрудничества между разработчиками с помощью GitHub Copilot 
16.8.3. Интеграция и стратегии использования подсказок по коду, генерируемых GitHub Copilot 
16.8.4. Интеграция и примеры и лучшие практики парного программирования с помощью ИИ 

16.9. Автоматический перевод между языками программирования с использованием ChatGPT

16.9.1. Инструменты и сервисы машинного перевода для конкретных языков программирования 
16.9.2. Адаптация алгоритмов машинного перевода к контекстам разработки 
16.9.3. Улучшение совместимости между различными языками с помощью машинного перевода 
16.9.4. Оценка и устранение потенциальных проблем и ограничений в машинном переводе

16.10. Рекомендуемые инструменты ИИ для повышения производительности 

16.10.1. Сравнительный анализ инструментов ИИ для разработки программного обеспечения 
16.10.2. Интеграция инструментов ИИ в рабочие процессы
16.10.3. Автоматизация рутинных задач с помощью инструментов ИИ
16.10.4. Оценка и выбор инструментов в зависимости от контекста проекта и требований 

Модуль 17. Архитектура программного обеспечения с помощью ИИ

17.1. Оптимизация и управление производительностью в инструментах с помощью ИИ с использованием ChatGPT

17.1.1. Анализ производительности и профилирование в инструментах искусственного интеллекта 
17.1.2. Стратегии оптимизации алгоритмов и моделей ИИ 
17.1.3. Внедрение кэширования и распараллеливания для повышения производительности 
17.1.4. Инструменты и методологии для непрерывного мониторинга производительности в реальном времени 

17.2. Масштабируемость в приложениях ИИ с использованием ChatGPT

17.2.1. Проектирование масштабируемых архитектур для приложений ИИ 
17.2.2. Реализация методов разбиения на разделы и распределения нагрузки 
17.2.3. Управление рабочими процессами и рабочими нагрузками в масштабируемых системах 
17.2.4. Стратегии горизонтального и вертикального расширения в условиях переменного спроса 

17.3. Обслуживаемость приложений ИИ с использованием ChatGPT

17.3.1. Принципы проектирования для обеспечения обслуживаемости в проектах ИИ 
17.3.2. Стратегии документирования, характерные для моделей и алгоритмов ИИ 
17.3.3. Реализация модульных и интеграционных тестов для облегчения обслуживаемости 
17.3.4. Методы рефакторинга и непрерывного совершенствования систем с компонентами ИИ

17.4. Проектирование крупномасштабных систем

17.4.1. Архитектурные принципы проектирования крупномасштабных систем 
17.4.2. Декомпозиция сложных систем на микросервисы 
17.4.3. Реализация специфических паттернов проектирования распределенных систем 
17.4.4. Стратегии управления сложностью в крупномасштабных архитектурах с компонентами ИИ

17.5. Крупномасштабные хранилища данных для инструментов ИИ

17.5.1. Выбор масштабируемых технологий хранения данных 
17.5.2. Проектирование схем баз данных для эффективной работы с большими объемами данных 
17.5.3. Стратегии разделения и репликации в средах хранения массовых данных 
17.5.4. Внедрение систем управления данными для обеспечения целостности и доступности в проектах ИИ 

17.6. Структуры данных ИИ с помощью ChatGPT

17.6.1. Адаптация классических структур данных для использования в алгоритмах ИИ 
17.6.2. Проектирование и оптимизация специфических структур данных с помощью ChatGPT
17.6.3. Интеграция эффективных структур данных в системы с интенсивным использованием данных 
17.6.4. Стратегии манипулирования и хранения данных в реальном времени в структурах данных ИИ

17.7. Алгоритмы программирования для продуктов ИИ

17.7.1. Разработка и реализация алгоритмов, специфичных для приложений ИИ 
17.7.2. Стратегии выбора алгоритмов в зависимости от типа задачи и требований к продукту 
17.7.3. Адаптация классических алгоритмов для интеграции в системы ИИ 
17.7.4. Оценка и сравнение производительности различных алгоритмов в контексте разработки ИИ

17.8. Модели проектирования для разработки ИИ

17.8.1. Выявление и применение общих паттернов проектирования в проектах с компонентами ИИ 
17.8.2. Разработка специальных паттернов для интеграции моделей и алгоритмов в существующие системы 
17.8.3. Стратегии реализации паттернов для улучшения многократного использования и поддерживаемости в проектах ИИ 
17.8.4. Кейс-стади и лучшие практики применения паттернов проектирования в архитектурах ИИ  

17.9. Реализация чистой архитектуры с помощью ChatGPT

17.9.1. Основополагающие принципы и концепции чистой архитектуры
17.9.2. Адаптация чистой архитектуры к проектам с компонентами ИИ 
17.9.3. Внедрение слоев и зависимостей в системах с чистой архитектурой 
17.9.4. Преимущества и проблемы внедрения чистой архитектуры при разработке программного обеспечения для ИИ 

17.10. Безопасная разработка программного обеспечения в веб-приложениях  с помощью DeepCode

17.10.1. Принципы обеспечения безопасности при разработке программного обеспечения с использованием компонентов ИИ 
17.10.2. Выявление и устранение потенциальных уязвимостей в моделях и алгоритмах ИИ 
17.10.3. Внедрение практик безопасной разработки в веб-приложениях с функциями искусственного интеллекта 
17.10.4. Стратегии защиты конфиденциальных данных и предотвращения атак в проектах с использованием ИИ 

Модуль 18. Веб-проекты с помощью ИИ

18.1. Подготовка рабочей среды для веб-разработки с помощью ИИ

18.1.1. Настройка среды веб-разработки для проектов ИИ 
18.1.2. Выбор и подготовка необходимых инструментов для веб-разработки ИИ 
18.1.3. Интеграция специальных библиотек и фреймворков для веб-проектов ИИ 
18.1.4. Внедрение лучших практик конфигурирования сред совместной разработки 

18.2. Создание рабочего пространства для проектов ИИ с помощью GitHub Copilot

18.2.1. Эффективное проектирование и организация рабочих мест
18.2.2. Использование инструментов управления проектами и контроля версий в рабочем пространстве 
18.2.3. Стратегии эффективного сотрудничества и коммуникации в команде разработчиков 
18.2.4. Адаптация рабочего пространства к специфическим потребностям веб-проектов с помощью ИИ 

18.3. Паттерны проектирования продуктов с помощью GitHub Copilot

18.3.1. Выявление и применение общих паттернов дизайна в пользовательских интерфейсах с элементами ИИ 
18.3.2. Разработка специфических паттернов для улучшения пользовательского опыта в веб-проектах с помощью ИИ 
18.3.3. Интеграция паттернов дизайна в общую архитектуру веб-проектов с помощью ИИ 
18.3.4. Оценка и выбор подходящих паттернов проектирования в соответствии с контекстом проекта 

18.4. Разработка фронтенда с помощью GitHub Copilot

18.4.1. Интеграция моделей ИИ в презентационный слой веб-проектов
18.4.2. Разработка адаптивных пользовательских интерфейсов с элементами ИИ 
18.4.3. Реализация функциональных возможностей обработки естественного языка (NLP) во фронтенде 
18.4.4. Стратегии оптимизации производительности при разработке фронтендов с поддержкой ИИ

18.5. Создание базы данных с помощью GitHub Copilot

18.5.1. Выбор технологий баз данных для веб-проектов с искусственным интеллектом 
18.5.2. Разработка схем баз данных для хранения и управления данными, связанными с ИИ
18.5.3. Реализация эффективных систем хранения больших объемов данных, генерируемых моделями ИИ 
18.5.4. Стратегии обеспечения безопасности и защиты конфиденциальных данных в базах данных веб-проектов ИИ 

18.6. Разработка бэкенда с помощью GitHub Copilot

18.6.1. Интеграция сервисов и моделей ИИ в бизнес-логику бэкенда 
18.6.2. Разработка специальных API и конечных точек для взаимодействия между фронтендом и компонентами ИИ 
18.6.3. Реализация логики обработки данных и принятия решений в бэкенде с помощью ИИ  
18.6.4. Стратегии масштабируемости и производительности при разработке Backend веб-проектов с помощью ИИ

18.7. Оптимизировать процесс развертывания вашего сайта

18.7.1. Автоматизация процесса создания и развертывания веб-проектов с помощью ChatGPT
18.7.2. Реализация конвейеров CI/CD, адаптированных к веб-приложениям с помощью Github Copilot
18.7.3. Стратегии эффективного управления релизами и обновлениями в непрерывных развертываниях 
18.7.4. Мониторинг и анализ после развертывания для непрерывного улучшения процессов

18.8. ИИ в облачных вычислениях

18.8.1. Интеграция сервисов ИИ в платформы облачных вычислений 
18.8.2. Разработка масштабируемых и распределенных решений с использованием облачных сервисов с поддержкой ИИ 
18.8.3. Стратегии эффективного управления ресурсами и затратами в облачных средах с помощью веб-приложений с поддержкой ИИ 
18.8.4. Оценка и сравнение поставщиков облачных услуг для веб-проектов с помощью искусственного интеллекта

18.9. Создание проекта с ИИ для сред LAMP с помощью ChatGPT

18.9.1. Адаптация веб-проектов на базе стека LAMP для включения компонентов искусственного интеллекта 
18.9.2. Интеграция специфических для ИИ библиотек и фреймворков в среды LAMP 
18.9.3. Разработка функциональных возможностей ИИ, дополняющих традиционную архитектуру LAMP
18.9.4. Стратегии оптимизации и сопровождения веб-проектов с ИИ в средах LAMP

18.10. Создание проекта с ИИ для MEVN-сред с использованием ChatGPT

18.10.1. Интеграция технологий и инструментов из стека MEVN с компонентами искусственного интеллекта 
18.10.2. Разработка современных, масштабируемых веб-приложений в среде MEVN с возможностями ИИ 
18.10.3. Реализация функций обработки данных и машинного обучения в проектах MEVN 
18.10.4. Стратегии повышения производительности и безопасности веб-приложений с поддержкой ИИ в средах MEVN 

Модуль 19. Мобильные приложения с помощью ИИ   

19.1. Подготовка рабочей среды для мобильной разработки ИИ

19.1.1. Создание мобильных сред разработки для проектов ИИ
19.1.2. Выбор и подготовка специальных инструментов для разработки мобильных приложений с ИИ 
19.1.3. Интеграция библиотек и фреймворков ИИ в мобильные среды разработки 
19.1.4. Настройка эмуляторов и реальных устройств для тестирования мобильных приложений с компонентами искусственного интеллекта 

19.2. Создание рабочего пространства с помощью GitHub Copilot

19.2.1. Интеграция GitHub Copilot в мобильные среды разработки 
19.2.2. Эффективное использование GitHub Copilot для генерации кода в проектах ИИ 
19.2.3. Стратегии совместной работы разработчиков при использовании GitHub Copilot в рабочем пространстве 
19.2.4. Лучшие практики и ограничения использования GitHub Copilot при разработке мобильных приложений с ИИ

19.3. Конфигурация Firebase

19.3.1. Первоначальная настройка проекта Firebase для мобильной разработки 
19.3.2. Интеграция Firebase в мобильные приложения с возможностями искусственного интеллекта 
19.3.3. Использование сервисов Firebase, таких как база данных, аутентификация и уведомления, в проектах с искусственным интеллектом 
19.3.4. Стратегии управления данными и событиями в реальном времени в мобильных приложениях с использованием Firebase

19.4. Концепции чистой архитектуры, источников данных, репозиториев

19.4.1. Фундаментальные принципы чистой архитектуры в мобильной разработке с использованием ИИ 
19.4.2. Реализация слоев DataSources и Repositories с помощью GitHub Copilot
19.4.3. Проектирование и структурирование компонентов в мобильных проектах с помощью GitHub Copilot
19.4.4. Преимущества и проблемы реализации чистой архитектуры в мобильных приложениях с ИИ

19.5. Создание экрана аутентификации с помощью GitHub Copilot

19.5.1. Проектирование и разработка пользовательских интерфейсов для экранов аутентификации в мобильных приложениях с ИИ 
19.5.2. Интеграция сервисов аутентификации Firebase в экран авторизации
19.5.3. Использование технологий безопасности и защиты данных в экране аутентификации 
19.5.4. Персонализация и настройка пользовательского опыта на экране аутентификации 

19.6. Создание приборной панели и навигация с помощью GitHub Copilot

19.6.1. Дизайн и разработка приборной панели с элементами искусственного интеллекта 
19.6.2. Реализация эффективных систем навигации в мобильных приложениях с использованием ИИ 
19.6.3. Интеграция функций ИИ в приборную панель для улучшения пользовательского опыта

19.7. Создание экрана листинга с помощью GitHub Copilot

19.7.1. Разработка пользовательских интерфейсов для экранов листинга в мобильных приложениях с ИИ 
19.7.2. Интеграция алгоритмов рекомендации и фильтрации в экран листинга 
19.7.3. Использование паттернов проектирования для эффективного представления данных в списке 
19.7.4. Стратегии эффективной загрузки данных в режиме реального времени на экран листинга 

19.8. Создание подробного экрана с помощью GitHub Copilot

19.8.1. Проектирование и разработка детальных пользовательских интерфейсов для представления конкретной информации
19.8.2. Интеграция функциональных возможностей искусственного интеллекта для обогащения экрана детализации 
19.8.3. Реализация взаимодействий и анимации на экране детализации 
19.8.4. Стратегии оптимизации производительности при отображении и загрузке деталей мобильного приложения с поддержкой ИИ 

19.9. Создание экрана настроек с помощью GitHub Copilot

19.9.1. Разработка пользовательских интерфейсов для настройки и конфигурирования в мобильных приложениях с использованием ИИ 
19.9.2. Интеграция пользовательских настроек, связанных с компонентами искусственного интеллекта 
19.9.3. Реализация опций и предпочтений настройки на экране конфигурации 
19.9.4. Стратегии удобства и ясности в представлении опций на экране настроек  

19.10. Создание значков, всплесков и графических ресурсов для вашего приложения с помощью ИИ     

19.10.1. Разработка и создание привлекательных иконок для представления мобильного приложения с помощью ИИ 
19.10.2. Разработка заставки (splash) с впечатляющими визуальными эффектами 
19.10.3. Выбор и адаптация графических ресурсов, улучшающих эстетику мобильного приложения 
19.10.4. Стратегии согласованности и визуального брендинга в графических элементах приложений с помощью ИИ 

Модуль 20. ИИ для QA-тестирования 

20.1. Жизненный цикл тестирования

20.1.1. Описание и понимание жизненного цикла тестирования при разработке программного обеспечения
20.1.2. Фазы жизненного цикла тестирования и их значение для обеспечения качества 
20.1.3. Интеграция искусственного интеллекта в различные этапы жизненного цикла тестирования 
20.1.4. Стратегии непрерывного улучшения жизненного цикла тестирования с помощью искусственного интеллекта 

20.2. Тестовые случаи и обнаружение багов с использованием ChatGPT

20.2.1. Эффективное проектирование и написание тестовых примеров в контексте QA-тестирования  
20.2.2. Выявление ошибок и погрешностей во время выполнения тестовых примеров 
20.2.3. Применение методов раннего обнаружения ошибок с помощью статического анализа 
20.2.4. Использование инструментов искусственного интеллекта для автоматического выявления ошибок в тестовых примерах 

20.3. Виды тестирования

20.3.1. Изучение различных видов тестирования в области QA 
20.3.2. Модульное, интеграционное, функциональное и приемочное тестирование: характеристики и применение 
20.3.3. Стратегии выбора и соответствующего сочетания типов тестирования в проектах с использованием ChatGPT
20.3.4. Адаптация традиционных типов тестирования к проектам с использованием ChatGPT

20.4. Создание плана тестирования с помощью ChatGPT

20.4.1. Разработка и структурирование комплексного плана тестирования 
20.4.2. Определение требований и тестовых сценариев в проектах ИИ 
20.4.3. Стратегии планирования ручного и автоматизированного тестирования 
20.4.4. Оценка и постоянная корректировка плана тестирования в соответствии с развитием проекта 

20.5. Обнаружение ошибок и составление отчетов с помощью ИИ

20.5.1. Реализация методов автоматического обнаружения ошибок с помощью алгоритмов машинного обучения
20.5.2. Использование ChatGPT для динамического анализа кода в поисках потенциальных ошибок
20.5.3. Стратегии автоматической генерации подробных отчетов о найденных ошибках с использованием ChatGPT 
20.5.4. Эффективное взаимодействие между командами разработки и QA при работе с ошибками, выявленными искусственным интеллектом

20.6. Создание автоматизированного тестирования с помощью ИИ

20.6.1. Разработка сценариев автоматизированного тестирования для проектов с использованием ChatGPT
20.6.2. Интеграция средств автоматизации тестирования на основе ИИ
20.6.3. Использование алгоритмов ChatGPT для динамической генерации случаев автоматизированных тестов
20.6.4. Стратегии эффективного выполнения и сопровождения автоматизированных тестов в проектах ИИ

20.7. Тестирование API

20.7.1. Фундаментальные концепции тестирования API и его важность в QA 
20.7.2. Разработка тестов для проверки API в средах с использованием ChatGPT
20.7.3. Стратегии валидации данных и результатов при тестировании API с использованием ChatGPT
20.7.4. Использование специальных инструментов для тестирования API в проектах с искусственным интеллектом

20.8. Инструменты ИИ для веб-тестирования

20.8.1. Изучение инструментов искусственного интеллекта для автоматизации тестирования в веб-средах 
20.8.2. Интеграция технологий распознавания элементов и визуальной аналитики в веб-тестирование 
20.8.3. Стратегии автоматического обнаружения изменений и проблем с производительностью в веб-приложениях с использованием ChatGPT
20.8.4. Оценка конкретных инструментов для повышения эффективности веб-тестирования с помощью ИИ

20.9. Мобильное тестирование с помощью ИИ

20.9.1. Разработка стратегий тестирования мобильных приложений с компонентами искусственного интеллекта 
20.9.2. Интеграция специальных инструментов тестирования на основе ИИ для мобильных платформ 
20.9.3. Использование ChatGPT для обнаружения проблем с производительностью в мобильных приложениях
20.9.4. Стратегии валидации специфических интерфейсов и функций мобильных приложений с использованием ИИ 

20.10. Инструменты контроля качества с помощью ИИ

20.10.1. Изучение инструментов и платформ QA, включающих функциональность ИИ
20.10.2. Оценка инструментов для эффективного управления тестированием и выполнения тестов в проектах ИИ 
20.10.3. Использование ChatGPT для создания и оптимизации тестовых заданий
20.10.4. Стратегии эффективного выбора и внедрения QA-инструментов с поддержкой ИИ 

Позиционируйте себя на рынке труда с помощью 100% онлайн-программы, которая адаптируется к вашим потребностям и позволяет погрузиться в процесс обучения"