LLMs para la Comprensión, Refactorización y Documentación de Código

GitHub Copilot es una herramienta de finalización de código impulsada por inteligencia artificial que ayuda a acelerar el desarrollo mientras mejora la calidad y la productividad. Combinado con aplicaciones de Inteligencia Artificial en proyectos, infraestructura y software, los gerentes pueden aprovechar la IA para optimizar la asignación de recursos, agilizar los flujos de trabajo y mejorar la toma de decisiones.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de nivel avanzado que desean profundizar su conocimiento de GitHub Copilot mientras exploran aplicaciones prácticas de IA en entornos corporativos, con ejemplos relevantes para proyectos a gran escala e industrias como la de petróleo y gas.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aplicar funcionalidades avanzadas de Copilot en proyectos corporativos a gran escala.
• Integrar Copilot en flujos de trabajo multidisciplinarios para lograr la máxima eficiencia.
• Aprovechar herramientas de IA para optimizar la gestión de proyectos, la infraestructura y la adquisición de software.
• Implementar estrategias basadas en IA para mejorar la planificación, la estimación y la optimización del tiempo.
• Reconocer aplicaciones prácticas de IA en escenarios específicos de la industria, como el petróleo y el gas.

Formato del curso

• Lección interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Demostraciones en laboratorio en vivo de herramientas de IA y flujos de trabajo de Copilot.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Cursor es un entorno de desarrollo avanzado impulsado por inteligencia artificial que permite a los ingenieros extender, ajustar y personalizar su inteligencia de codificación para casos de uso especializados y flujos de trabajo empresariales.

Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel avanzado e ingenieros de IA que deseen diseñar sistemas de prompts a medida, ajustar el comportamiento del modelo y construir extensiones personalizadas para la automatización del desarrollo interno.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Diseñar y probar plantillas de prompts avanzadas para un comportamiento preciso de la IA.
• Conectar Cursor con APIs internas y bases de conocimiento para generar código consciente del contexto.
• Desarrollar modelos de IA ajustados o adaptados a dominios específicos para tareas especializadas.
• Construir e implementar herramientas o adaptadores personalizados que extiendan la funcionalidad de Cursor de manera segura.

Formato del Curso

• Presentaciones técnicas y demostraciones guiadas.
• Laboratorios prácticos de desarrollo y optimización de prompts.
• Proyectos prácticos que integran Cursor con sistemas empresariales reales.

Opciones de Personalización del Curso

• Este curso se puede personalizar para alinearse con arquitecturas internas específicas, marcos de trabajo de IA o requisitos de cumplimiento de seguridad.

Esta formación en vivo y con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel avanzado que deseen personalizar GitHub Copilot para proyectos de equipo, aprovechar sus características avanzadas e integrarlo sin problemas en pipelines de CI/CD para mejorar la colaboración y la productividad.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Personalizar GitHub Copilot para satisfacer las necesidades específicas de los proyectos y los flujos de trabajo del equipo.
• Aprovechar las características avanzadas de Copilot para tareas complejas de programación.
• Integrar GitHub Copilot en pipelines de CI/CD y entornos colaborativos.
• Optimizar la colaboración del equipo mediante el uso de herramientas potenciadas por inteligencia artificial.
• Administrar y solucionar problemas de configuración y permisos de Copilot de manera efectiva.

Esta capacitación en vivo con instructor en <ubicación> (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que desean utilizar el Modo Agente de GitHub Copilot para crear funciones de forma autónoma, ejecutar pruebas y gestionar tareas de codificación más grandes.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán activar el Modo Agente, planificar e iterar dentro del ciclo del agente, ejecutar comandos de terminal e implementar gobernanza empresarial.

GitHub Copilot es un asistente de codificación impulsado por inteligencia artificial que ayuda a automatizar tareas de desarrollo, incluidas operaciones de DevOps como la creación de configuraciones YAML, GitHub Actions y scripts de despliegue.

Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen utilizar GitHub Copilot para optimizar las tareas de DevOps, mejorar la automatización y aumentar la productividad.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Utilizar GitHub Copilot para asistir en la creación de scripts de shell, configuraciones y pipelines de CI/CD.
• Aprovechar la finalización de código con IA en archivos YAML y GitHub Actions.
• Acelerar los flujos de trabajo de pruebas, despliegues y automatización.
• Aplicar Copilot de manera responsable, comprendiendo las limitaciones de la IA y las mejores prácticas.

Formato del curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Numerosos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de personalización del curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.

Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de software de nivel intermedio que deseen mejorar su productividad y la calidad del código mediante la codificación asistida por IA con Cursor.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Cursor para el desarrollo de software asistido por IA.
• Integrar Cursor con repositorios Git y flujos de trabajo de desarrollo.
• Utilizar lenguaje natural para generar, depurar y optimizar código.
• Aprovechar las capacidades de IA para la refactorización, documentación y pruebas.

Cursor es un entorno de desarrollo potenciado por inteligencia artificial que mejora la productividad y la fiabilidad en los flujos de trabajo de datos y aprendizaje automático, mediante la generación inteligente de código, sugerencias con conciencia del contexto y documentación simplificada.

Esta formación en vivo con instructores (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos y ML de nivel intermedio que deseen integrar Cursor en sus flujos de trabajo diarios para acelerar el prototipado, desarrollar pipelines escalables y mejorar las operaciones de modelos.

Tras completar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Utilizar Cursor para acelerar el desarrollo de notebooks y la exploración del código.
• Generar, refactorizar y documentar pipelines de ETL e ingeniería de características.
• Aprovechar el código asistido por IA para el entrenamiento, ajuste y evaluación de modelos.
• Mejorar la reproducibilidad, la colaboración y la coherencia operativa en los flujos de trabajo de ML.

Formato del curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos en entornos de codificación en vivo.
• Estudios de caso que integran Cursor con pipelines de ML y herramientas de model ops.

Opciones de personalización del curso

• Esta formación puede adaptarse a marcos específicos como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn, o a plataformas MLOps organizacionales.

Cursor es un editor de código impulsado por inteligencia artificial, diseñado para mejorar la productividad de los desarrolladores mediante sugerencias de código inteligentes, ediciones contextuales y asistencia adaptativa.

Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o en las instalaciones) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante y equipos de ingeniería que desean optimizar su flujo de trabajo de codificación y aprovechar de forma segura las sugerencias de la IA para mejorar la eficiencia.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Cursor para un uso óptimo en proyectos de desarrollo.
• Comprender y aplicar las completaciones de código asistidas por IA, el chat integrado en el editor y las herramientas de refactorización.
• Evaluar, aceptar o modificar las sugerencias de código generadas por la IA de manera eficaz y segura.
• Adoptar las mejores prácticas para la incorporación de nuevos miembros al equipo, la colaboración y la integración con sistemas de control de versiones.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Desafíos de codificación del mundo real y práctica en laboratorio utilizando Cursor.

Opciones de Personalización del Curso

• Este curso puede adaptarse a los lenguajes de programación o marcos de trabajo específicos que utilice su equipo.

Cursor es un entorno de desarrollo impulsado por inteligencia artificial que mejora la colaboración en equipos, automatiza la revisión de código y se integra perfectamente en flujos de trabajo modernos de CI/CD.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen integrar Cursor en sus entornos de equipo para mejorar la colaboración, agilizar las revisiones y mantener la calidad en las tuberías automatizadas.

Al completar esta formación, los participantes podrán:

• Configurar y administrar entornos de equipo en Cursor para el desarrollo colaborativo.
• Aprovechar herramientas de IA para la revisión automática de código, la generación de solicitudes de extracción (pull requests) y la validación de fusiones.
• Implementar gobernanza de código, políticas de revisión y controles de seguridad utilizando las capacidades de Cursor.
• Integrar Cursor con sistemas de CI/CD para garantizar la entrega continua y estándares de calidad consistentes.

Formato del curso

• Presentaciones impartidas por el instructor y discusiones basadas en equipos.
• Talleres prácticos con escenarios de colaboración en equipos del mundo real.
• Ejercicios de integración en vivo con herramientas de control de versiones y CI/CD.

Opciones de personalización del curso

• El curso puede adaptarse a plataformas de CI/CD específicas, herramientas de repositorio o requisitos de seguridad empresarial.

Este entrenamiento en vivo y dirigido por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigido a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean aprender a utilizar eficazmente las capacidades de GitHub Copilot dentro de flujos de trabajo de desarrollo modernos.

Esta formación en vivo impartida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio a avanzado que deseen optimizar los flujos de trabajo del equipo, mejorar las prácticas de programación colaborativa y gestionar eficazmente el uso de Copilot en entornos con múltiples desarrolladores.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Configurar GitHub Copilot para entornos de equipo.
• Utilizar Copilot para mejorar las prácticas de programación colaborativa.
• Optimizar los flujos de trabajo del equipo aprovechando las funciones de Copilot.
• Gestionar la integración de Copilot en proyectos con múltiples desarrolladores.
• Mantener una calidad y unos estándares de código coherentes entre los equipos.
• Aprovechar las funciones avanzadas de Copilot para satisfacer necesidades específicas del equipo.
• Combinar Copilot con otras herramientas de colaboración para maximizar la eficiencia.

Esta formación en vivo con un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante que desean aumentar su eficiencia en la programación con la ayuda de Tabnine.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Tabnine en su IDE preferido.
• Utilizar las funciones de autocompletado de Tabnine para agilizar la programación.
• Personalizar la configuración de Tabnine para obtener la máxima asistencia.
• Comprender cómo la IA de Tabnine aprende de su código para ofrecer sugerencias más precisas.

Esta capacitación en vivo con instructores en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel avanzado y líderes de equipo que desean dominar las funciones avanzadas de Tabnine.

Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Implementar Tabnine en proyectos de software complejos.
• Personalizar y entrenar los modelos de IA de Tabnine para casos de uso específicos.
• Integrar Tabnine en los flujos de trabajo del equipo y las canalizaciones de desarrollo.
• Mejorar la calidad del código y acelerar los ciclos de desarrollo utilizando las sugerencias de Tabnine.

Esta formación en vivo con instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores desde principiantes hasta expertos que deseen aprovechar la IA para la generación de código con Tabnine.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Comprender los conceptos básicos de la generación de código impulsada por IA.
• Instalar y configurar Tabnine en su entorno de desarrollo.
• Utilizar Tabnine para completar código de manera eficiente y corregir errores.
• Crear y entrenar modelos de IA personalizados con Tabnine para tareas especializadas.

Esta formación en vivo, impartida por un instructor, en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de Python y científicos de datos con nivel intermedio que desean aumentar su productividad gracias a Tabnine.

Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Tabnine en su entorno de desarrollo de Python.
• Utilizar las funciones de autocompletado de Tabnine para escribir código Python con mayor eficiencia.
• Personalizar el comportamiento de Tabnine para adaptarlo a su estilo de programación y a las necesidades del proyecto.
• Comprender cómo funciona el modelo de inteligencia artificial de Tabnine específicamente con código Python.