Temario del curso

Introducción a AIASE

  • Panorama de la IA en la ingeniería de software
  • Historia y evolución de AIASE
  • Conceptos clave y terminología

Tecnologías de IA en el Desarrollo de Software

  • Fundamentos del aprendizaje automático
  • Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para código
  • Redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo

Automatización del Desarrollo de Software con IA

  • Herramientas de IA para generar código base
  • Refactorización y optimización de código automatizada
  • Generación de pruebas funcionales y unitarias de código
  • Diseño y optimización asistida por IA de casos de prueba

Mejora de la Calidad del Código con IA

  • IA para la detección de errores y revisiones de código
  • Análisis predictivo para el mantenimiento de software
  • Herramientas de análisis estático y dinámico potenciadas por IA
  • Técnicas de depuración automatizadas
  • Localización y reparación de errores impulsada por IA

IA en DevOps y Integración/Despliegue Continuo (CI/CD)

  • IA para la optimización de compilación y despliegue
  • IA en monitoreo y análisis de logs
  • Modelos predictivos para pipelines CI/CD
  • Automatización basada en IA en flujos de trabajo CI/CD
  • IA para la detección y resolución de errores en tiempo real

IA para Documentación y Gestión del Conocimiento

  • Generación automatizada de docstrings y documentación
  • Extracción de conocimientos de bases de código
  • IA para búsqueda y reutilización de código

Consideraciones Éticas y Desafíos

  • Sesgo y equidad en las herramientas de IA
  • Propiedad intelectual e issues de licenciamiento
  • Futuro de la IA en la ingeniería de software

Proyectos Prácticos y Estudios de Caso

  • Trabajando con herramientas de IA populares en la ingeniería de software
  • Estudios de caso de AIASE en la industria
  • Proyecto final: Desarrollo de una aplicación de software aumentada por IA

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Comprensión de los procesos y metodologías de desarrollo de software
  • Experiencia en programación con Python
  • Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático

Público Objetivo

  • Desarrolladores de software
  • Ingenieros de software
  • Líderes y gerentes técnicos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (1)

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