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Temario del curso

Introducción a la Programación por Ambiente

  • Definición e historia de la programación por ambiente.
  • Filosofía de la colaboración «mensaje-a-código».
  • Cómo la codificación con IA difiere del desarrollo tradicional.

Modelos de Lenguaje Grandes en la Programación

  • Descripción general de los LLMs para desarrolladores: GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral.
  • Comparación entre codificadores de IA de código abierto y propietarios.
  • Implementación de LLMs localmente o a través de APIs.

Ingeniería de Mensajes para Desarrolladores

  • Generación y refactorización efectiva de código mediante mensajes (prompts).
  • Gestión del contexto y manejo del estado de la conversación.
  • Creación de plantillas de mensajes reutilizables para tareas de codificación.

Entornos Prácticos de Programación por Ambiente

  • Uso de Replit para la codificación colaborativa con IA.
  • Integración de GitHub Copilot y Qwen Coder en IDEs.
  • Personalización de flujos de trabajo para la colaboración en equipos.

Calidad y Validación del Código en Flujos de Trabajo con IA

  • Revisión y prueba del código generado por LLMs.
  • Garantizar la consistencia, mantenibilidad y seguridad.
  • Integración de herramientas de validación de código en el flujo de trabajo.

Integración Empresarial y Gobernanza

  • Escalabilidad de la programación por ambiente entre equipos.
  • Gobernanza, ética y cumplimiento normativo en la generación de código con IA.
  • Diseño de marcos organizacionales para el desarrollo asistido por IA.

Temas Avanzados: Extensión de la Programación por Ambiente

  • Combinación de múltiples LLMs para flujos de trabajo híbridos con IA.
  • Integración de la programación por ambiente con la automatización CI/CD.
  • Tendencias futuras: ecosistemas de desarrollo multi-agente.

Proyecto en Equipo y Colaboración

  • Diseño de un proyecto real de codificación asistida por IA.
  • Colaboración con desarrolladores humanos y de IA.
  • Presentación de resultados y medición de las ganancias de productividad.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de desarrollo de software.
  • Experiencia con Python, JavaScript u otro lenguaje de programación moderno.
  • Familiaridad con sistemas de control de versiones basados en Git.

Audiencia Objetivo

  • Ingenieros de software que exploran el desarrollo asistido por IA.
  • Líderes de ingeniería que supervisan la adopción de IA en flujos de trabajo de codificación.
  • Equipos de desarrollo empresarial que buscan integrar LLMs en pipelines de producción.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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