Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Duración 14 horas
Temario del curso
IA en la fase de requisitos y planificación
- Uso de NLP y LLMs para el análisis de requisitos
- Conversión de la entrada de las partes interesadas en epics e historias de usuario
- Herramientas de IA para el refinamiento de historias y la generación de criterios de aceptación
Diseño y arquitectura aumentados con IA
- Uso de IA para modelar componentes del sistema y dependencias
- Generación de diagramas de arquitectura y sugerencias de UML
- Validación de diseño a través del razonamiento del sistema basado en prompts
Flujos de trabajo de desarrollo mejorados con IA
- Generación de código asistida por IA y creación de estructuras básicas (boilerplate)
- Refactorización de código y mejoras de rendimiento utilizando LLMs
- Integración de herramientas de IA en IDEs (p. ej., Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Pruebas con IA
- Generación de pruebas unitarias e de integración utilizando modelos de IA
- Análisis de regresión y mantenimiento de pruebas asistidos por IA
- Generación de casos exploratorios y de límites con IA
Documentación, revisión y compartición de conocimientos
- Generación automática de documentación a partir de código y APIs
- Automatización de la revisión de código utilizando prompts y listas de verificación de IA
- Creación de bases de conocimientos y preguntas frecuentes utilizando IA conversacional
IA en la automatización de CI/CD y despliegues
- Optimización de pipelines y pruebas basadas en riesgo mejoradas con IA
- Sugerencias inteligentes de despliegue canario y retrocesos (rollback)
- IA en la verificación del despliegue y el análisis posterior al despliegue
Gobernanza, ética y estrategia de implementación
- Garantizar el uso responsable de la IA y evitar sesgos en el código generado
- Auditoría y cumplimiento en flujos de trabajo asistidos por IA
- Creación de una hoja de ruta para la adopción gradual de la IA en todo el SDLC
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos del ciclo de vida del desarrollo de software
- Experiencia en arquitectura de software o liderazgo de equipos
- Familiaridad con DevOps, prácticas ágiles o herramientas de SDLC
Público objetivo
- Arquitectos de software
- Líderes de desarrollo
- Gerentes de ingeniería
Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática
