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L'amélioration de la productivité dans le développement de software avec l'Apprentissage Automatique a un impact significatif sur la qualité des projets informatiques. Par exemple, ses systèmes permettent aux applications de s'améliorer au fil du temps et de s'adapter aux besoins des utilisateurs. Ainsi, les professionnels mettent en place des processus de développement à la fois plus efficaces et plus rentables. De cette manière, les entreprises acquièrent des avantages concurrentiels en étant capables de s'adapter rapidement à l'évolution des besoins du marché et de fournir des biens ou des services immédiatement. Cela leur permet de se différencier de leurs concurrents, tout en lançant des produits innovants pour capter l'attention du public.

Afin d'optimiser ces procédures par l'IA, TECH lance un programme exclusif destiné aux professionnels de l'informatique. Le programme se concentrera sur l'intégration de l'Apprentissage Automatique dans la gestion des bases de données, permettant aux étudiants de rechercher des bogues potentiels dans les logiciels et de créer des tests unitaires. Le programme d'études se penchera également sur la manière dont les étudiants peuvent optimiser les processus de déploiement sur les sites web. En outre, le matériel pédagogique abordera les nombreux avantages de l'informatique en nuage, notamment une plus grande évolutivité des ressources d'une manière flexible. La qualification est conçue pour fournir 450 heures de formation, et toutes les connaissances théoriques et pratiques sont présentées à travers un contenu multimédia de haute qualité, des classes de maître et des techniques vidéo qui permettent le partage de l'enseignement.

Ce programme est enseigné dans un format en ligne et utilise la méthodologie du Relearning basée sur la réitération des concepts fondamentaux tout au long du programme, afin de faciliter l'intégration des connaissances de manière naturelle et progressive. De cette manière, le professionnel pourra accéder aux matériaux et outils à tout moment et de n'importe où. De cette manière, vous pourrez combiner vos activités professionnelles et votre vie personnelle avec un programme académique de premier ordre. 

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Ce Certificat avancé en Développement d'Applications Multiplateforme par Intelligence Artificielle contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle dans la programmation
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels conçus fournissent des informations scientifiques et sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• Il est possible d'accéder aux contenus depuis tout appareil fixe ou portable doté d'une connexion à internet

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Le programme comprend dans son corps enseignant des professionnels du secteur qui apportent à cette formation l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus de grandes sociétés et d'universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus. 

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Le système Relearning appliqué par TECH dans ses programmes réduit les longues heures d'étude si fréquentes dans d'autres méthodes d'enseignement"

Ce parcours académique couvre la configuration de l'environnement de développement jusqu'à la gestion des dépôts. Le matériel de formation mettra l'accent sur l'intégration d'éléments d'IA dans Visual Studio Code et l'optimisation du code avec ChatGPT. En même temps, le syllabus se plongera dans l'application pratique de l'Apprentissage Automatique dans les projets web, en promouvant des déploiements hautement efficaces. Dans cette optique, les étudiants travailleront sur des projets avec LAMP et MEVN pour acquérir une expérience diversifiée. La formation guidera également les étudiants dans le développement d'applications mobiles, en créant des espaces avec Gothub Copilut et en configurant correctement Firebase. 

Vous optimiserez les codes à l'aide de ChatGPT et générerez des documentations automatiques pour faciliter leur compréhension”

Module 1. Améliorer la productivité dans le Développement de logiciels avec l' IA

1.1. Préparer l'environnement de développement approprié

1.1.1. Sélection des outils essentiels au développement de l'IA
1.1.2. Configuration des outils choisis
1.1.3. Mise en place de pipelines CI/CD adaptés aux projets d'IA
1.1.4. Gestion efficace des dépendances et des versions dans les environnements de développement

1.2. Extensions IA essentielles pour le Visual Studio Code

1.2.1. Exploration et sélection des extensions IA pour Visual Studio Code
1.2.2. Intégration d'outils d'analyse statique et dynamique dans l'IDE
1.2.3. Automatisation des tâches répétitives avec des extensions spécifiques
1.2.4. Personnalisation de l'environnement de développement pour améliorer l'efficacité

1.3. Conception No-code d'interfaces utilisateur avec Flutterflow

1.3.1. Principes de la conception No-code et son application dans les interfaces utilisateurs
1.3.2. Incorporation d'éléments d'IA dans la conception d'interfaces visuelles
1.3.3. Outils et plateformes pour la création No-code d'interfaces intelligentes
1.3.4. Évaluation et amélioration continue des interfaces No-code avec IA

1.4. Optimisation du code à l'aide de ChatGPT

1.4.1. Identification du code dupliqué
1.4.2. Refactoriser
1.4.3. Créer un code lisible
1.4.4. Comprendre ce que fait le code
1.4.5. Améliorer le nom des variables et des fonctions
1.4.6. Créer une documentation automatique

1.5. Gestion des dépôts IA à l'aide de ChagGPT

1.5.1. Automatisation des processus de contrôle de version avec des techniques d'IA
1.5.2. Détection et résolution automatique des conflits dans les environnements collaboratifs
1.5.3. Analyse prédictive des changements et des tendances dans les dépôts de code
1.5.4. Amélioration de l'organisation et de la catégorisation des dépôts grâce à l'IA

1.6. Intégration de l'IA dans la gestion des bases de données avec AskYourDatabase

1.6.1. Optimisation des requêtes et des performances à l'aide de techniques d'IA
1.6.2. Analyse prédictive des modèles d'accès aux bases de données
1.6.3. Mise en œuvre de systèmes de recommandation pour optimiser la structure des bases de données
1.6.4. Surveillance et détection proactives des problèmes potentiels de la base de données

1.7. Recherche d'erreurs et création de tests unitaires avec l'IA à l'aide de ChatGPT

1.7.1. Génération automatique de cas de test à l'aide de techniques d'IA
1.7.2. Détection anticipée des vulnérabilités et des bogues grâce à l'analyse statique avec l'IA
1.7.3. Amélioration de la couverture des tests en identifiant les zones critiques par l'IA

1.8. Pair Programming avec GitHub Copilot

1.8.1. Intégration et utilisation efficace de GitHub Copilot dans les sessions de Pair Programming
1.8.2. Intégration Amélioration de la communication et de la collaboration entre les développeurs avec GitHub Copilot
1.8.3. Intégration Stratégies pour tirer le meilleur parti des indices de code générés par GitHub Copilot
1.8.4. Intégration Études de cas et meilleures pratiques dans la Pair Programming assistée par l'IA

1.9. Traduction automatique entre langages de programmation à l'aide de ChatGPT

1.9.1. Outils et services de traduction automatique spécifiques aux langues de programmation 
1.9.2. Adaptation des algorithmes de traduction automatique aux contextes de développement
1.9.3. Améliorer l'interopérabilité entre différentes langues grâce à la traduction automatique 
1.9.4. Évaluation et atténuation des défis et contraintes potentiels de la traduction automatique

1.10. Outils d'IA recommandés pour améliorer la productivité

1.10.1. Analyse comparative des outils d'IA pour le développement de logiciels
1.10.2. Intégration des outils d'IA dans les flux de travail
1.10.3. Automatisation des tâches routinières à l'aide d'outils d'IA
1.10.4. Évaluation et sélection des outils en fonction du contexte et des exigences du projet 

Module 2. Projets Web avec IA

2.1. Préparation de l'Environnement de Travail pour le Développement Web par l'AI

2.1.1. Configuration des environnements de développement web pour les projets avec l'Intelligence Artificielle
2.1.2. Sélection et préparation des outils essentiels au développement de Web l'IA
2.1.3. Intégration de bibliothèques et de frameworks spécifiques pour les projets web avec l'intelligence artificielle
2.1.4. Mise en œuvre des meilleures pratiques dans la configuration des environnements de développement collaboratif 

2.2. Création d'un Workspace pour les Projets d'IA avec GitHub Copilot

2.2.1. Conception et organisation efficaces des espaces de travail pour les projets web avec des composants d'intelligence artificielle 
2.2.2. Utilisation d'outils de gestion de projet et de contrôle de version dans le workspace
2.2.3. Stratégies de collaboration et de communication efficaces au sein de l'équipe de développement
2.2.4. Adapter le workspace aux besoins spécifiques des projets web avec IA

2.3. Modèles de Conception dans les Produits avec GitHub Copilot

2.3.1. Identification et application de modèles de conception communs dans les interfaces utilisateur avec des éléments d'intelligence artificielle
2.3.2. Développement de modèles spécifiques pour améliorer l'expérience de l'utilisateur dans les projets web avec IA
2.3.3. Intégration de modèles de conception dans l'architecture générale des projets web avec Intelligence Artificielle
2.3.4. Évaluation et sélection des modèles de conception appropriés en fonction du contexte du projet 

2.4. Développement du Frontend avec GitHub Copilot

2.4.1. Intégration de modèles d'IA dans la couche de présentation des projets web
2.4.2. Développement d'interfaces utilisateur adaptatives avec des éléments d'Intelligence Artificielle
2.4.3. Mise en œuvre de fonctionnalités de traitement du langage naturel (NLP) dans le Frontend
2.4.4. Stratégies d'optimisation des performances dans le développement du Frontend avec l'IA

2.5. Création d'une Base de Données à l'aide de GitHub Copilot

2.5.1. Sélection des technologies de base de données pour les projets web avec intelligence artificielle 
2.5.2. Conception de schémas de base de données pour le stockage et la gestion de données liées à l'IA
2.5.3. Mise en œuvre de systèmes de stockage efficaces pour les grands volumes de données générés par les modèles d'IA
2.5.4. Stratégies de sécurité et de protection des données sensibles dans les bases de données des projets web d'IA 

2.6. Développement du Backend avec GitHub Copilot

2.6.1. Intégration des services et modèles d'IA dans la logique métier du Backend
2.6.2. Développement des API et des endpoints spécifiques pour la communication entre le Frontend et les composants d'IA
2.6.3. Mise en œuvre d'une logique de traitement des données et de prise de décision dans le Backend avec Intelligence Artificielle
2.6.4. Stratégies d'extensibilité et de performance dans le développement du Backend des projets web avec IA 

2.7. Optimiser le Processus de Déploiement Web

2.7.1. Automatiser le processus de construction et de déploiement des projets web avec ChatGPT
2.7.2. Mise en place de pipelines CI/CD adaptés aux applications web avec Github Copilot
2.7.3. Stratégies pour une gestion efficace des versions et des mises à jour dans les déploiements continus 
2.7.4. Suivi et analyse post-déploiement pour l'amélioration continue du process

2.8. L'IA dans l'Informatique en Nuage

2.8.1. Intégration des services d'Intelligence Artificielle dans les plateformes de l'informatique en nuage
2.8.2. Développement de solutions évolutives et distribuées à l'aide de services en nuage dotés de capacités d'IA
2.8.3. Stratégies de gestion efficace des ressources et des coûts dans les environnements en nuage avec des applications web à IA
2.8.4. Évaluation et comparaison des fournisseurs de services en nuage pour les projets Web avec Intelligence Artificielle

2.9. Création d'un Projet avec IA pour les Environnements LAMP avec l'aide de ChatGPT

2.9.1. Adaptation des projets web basés sur la pile LAMP pour inclure des composants d'Intelligence Artificielle
2.9.2. Intégrer les bibliothèques et les frameworks spécifiques de l'IA dans les environnements LAMP
2.9.3. Développement de fonctionnalités d'IA qui complètent l'architecture LAMP traditionnelle 
2.9.4. Stratégies d'optimisation et de maintenance des projets web avec IA dans les environnements LAMP

2.10. Création d'un Projet d'IA pour les Environnements MEVN à l'aide de ChatGPT

2.10.1. Intégration des technologies et des outils de la pile MEVN avec les composants d'Intelligence Artificielle 
2.10.2. Développement d'applications web modernes et évolutives dans les environnements MEVN avec des capacités d'IA 
2.10.3. Mise en œuvre de fonctionnalités de traitement des données et d'apprentissage automatique dans les projets MEVN
2.10.4. Stratégies d'amélioration des performances et de la sécurité des applications web basées sur l'IA dans les environnements MEVN 

Module 3. Applications mobiles avec IA 

3.1. Préparation de l'Environnement de Travail pour le Développement mobiles par l'AI

3.1.1. Configuration des environnements de développement mobiles pour les projets avec l'Intelligence Artificielle
3.1.2. Sélection et préparation des outils spécifiques pour le développement d'applications mobiles avec l'IA
3.1.3. Intégrer les bibliothèques et les frameworks de l'IA dans les environnements de développement mobile
3.1.4. Configuration d'émulateurs et d'appareils réels pour tester les applications mobiles avec des composants d'Intelligence Artificielle

3.2. Création d'un Workspace avec GitHub Copilot

3.2.1. Intégration de GitHub Copilot dans les environnements de développement mobile
3.2.2. Utilisation efficace de GitHub Copilot pour la génération de code dans les projets IA
3.2.3. Stratégies de collaboration entre développeurs lors de l'utilisation de GitHub Copilot dans le workspace
3.2.4. Bonnes pratiques et limites de l'utilisation de GitHub Copilot dans le développement d'applications mobiles d'IA 

3.3. Configuration de Firebase

3.3.1. Configuration initiale d'un projet Firebase pour le développement mobile
3.3.2. Intégration de Firebase dans des applications mobiles avec des fonctionnalités d'Intelligence Artificielle
3.3.3. Utilisation des services Firebase comme base de données, authentification et notifications dans les projets d'IA
3.3.4. Stratégies de gestion des données et des événements en temps réel dans les applications mobiles avec Firebase

3.4. Concepts Clean Architecture, des DataSources et des Repositories

3.4.1. Principes fondamentaux de la Clean Architecture dans le développement mobile avec AI
3.4.2. Implémentation des couches DataSources et Repositories avec GitHub Copilot
3.4.3. Conception et structuration des composants dans les projets mobiles avec GitHub Copilot
3.4.4. Avantages et défis de l'implémentation d'une Clean Architecture dans les applications mobiles avec AI

3.5. Créer un Écran d'Authentification avec GitHub Copilot

3.5.1. Conception et développement d'interfaces utilisateur pour les écrans d'authentification dans les applications mobiles avec IA 
3.5.2. Intégration des services d'authentification avec Firebase sur l'écran de connexion 
3.5.3. Utilisation de techniques de sécurité et de protection des données dans l'écran d'authentification
3.5.4. Personnalisation et adaptation de l'expérience de l'utilisateur sur l'écran d'authentification 

3.6. Création du Dashboard et Navigation avec GitHub Copilot

3.6.1. Conception et développement du Dashboard avec des éléments d'Intelligence Artificielle
3.6.2. Mise en œuvre de systèmes de navigation efficaces dans les applications mobiles avec l'IA
3.6.3. Intégration de fonctionnalités d'IA dans le Dashboard pour améliorer l'expérience de l'utilisateur

3.7. Création d'un Écran de Listing à l'aide de GitHub Copilot

3.7.1. Développement d'interfaces utilisateur pour les écrans de liste dans les applications mobiles basées sur l'IA
3.7.2. Intégration d'algorithmes de recommandation et de filtrage dans l'écran de liste
3.7.3. Utilisation de modèles de conception pour une présentation efficace des données dans l'écran de liste
3.7.4. Stratégies de chargement efficace de données en temps réel dans l'écran de liste

3.8. Création d'un Écran de Détail avec GitHub Copilot

3.8.1. Conception et développement d'interfaces utilisateur détaillées pour la présentation d'informations spécifiques 
3.8.2. Intégration de fonctionnalités d'IA pour enrichir un Écran de Détail
3.8.3. Mise en œuvre d'interactions et d'animations sur l'écran de détail
3.8.4. Stratégies d'optimisation des performances pour le chargement et l'affichage des détails dans les applications mobiles 

3.9. Création de l'Écran des Paramètres avec GitHub Copilot

3.9.1. Développement d'interfaces utilisateur pour la configuration et les paramètres dans les applications mobiles avec IA
3.9.2. Intégration des paramètres personnalisés liés aux composants de l'intelligence artificielle
3.9.3. Mise en œuvre d'options de personnalisation et de préférences dans l'écran de configuration 
3.9.4. Stratégies de convivialité et de clarté dans la présentation des options de l'écran de configuration 

3.10. Création d'Icônes, Splash et Ressources Graphiques pour Votre Application avec IA

3.10.1. Concevoir et créer des icônes attrayantes pour représenter l'application mobile IA
3.10.2. Développement d'écrans d'accueil (splash) avec des éléments visuels frappants
3.10.3. Sélection et adaptation des ressources graphiques qui améliorent l'esthétique de l'application mobile 
3.10.4. Stratégies de cohérence et de marque visuelle dans les éléments graphiques de l'application avec IA 

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