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Temario del curso

Introducción a AIASE

  • Resumen 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 del 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 repetitivo
  • Refactorización y optimización automatizada de código
  • Generación de código para pruebas funcionales y unitarias
  • Diseño y optimización asistida por IA de casos de prueba

Mejora de la calidad del código con IA

  • IA para detección de errores y revisiones de código
  • Análisis predictivo para el mantenimiento de software
  • Herramientas de análisis estático y dinámico impulsadas por IA
  • Técnicas de depuración automatizada
  • Localización y reparación de fallos impulsadas por IA

IA en DevOps e Integración Continua / Despliegue Continuo (CI/CD)

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

IA para documentación y gestión del conocimiento

  • Generación automatizada de docstrings y documentación
  • Extracción de conocimiento de repositorios de código
  • IA para búsqueda y reutilización de código

Consideraciones éticas y desafíos

  • Sesgo y equidad en las herramientas de IA
  • Temas de propiedad intelectual y licencias
  • El futuro de la IA en la ingeniería de software

Proyectos prácticos y estudios de caso

  • Trabajo 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 próximos pasos

Requerimientos

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

Audiencia objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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