Temario del curso
Introducción a AIASE
- Panorama general sobre el empleo de la IA en el desarrollo de software
- Orígenes y evolución histórica de AIASE
- Conceptos fundamentales y terminología específica del ámbito
Tecnologías de IA aplicadas al desarrollo de software
- Principios básicos del aprendizaje automático
- Procesamiento del lenguaje natural en el contexto del código fuente
- Redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo empleados en IA
Automatización del desarrollo de software mediante la IA
- Uso de herramientas IA para producir código predefinido
- Refactorización y optimización automáticas del código programado
- Generación mecanizada de pruebas funcionales y unitarias
- Diseño y ajuste de casos de prueba mediante asistencia IA
Mejora de la calidad del código mediante técnicas de IA
- Empleo de sistemas inteligentes para detectar fallos y revisar el código
- Modelos predictivos que facilitan la tarea de mantener los programas actualizados
- Utilización de utilidades estáticas o dinámicas impulsadas por IA para análisis más precisos
- Métodos automatizados destinados a localizar y solucionar errores programáticos
- Localización y corrección de fallas gracias a la ayuda inteligente
La IA en los entornos DevOps y flujos CI/CD
- Optimización de procesos de construcción y despliegue por medio de algoritmos IA
- Aplicación de la IA para monitorizar sistemas y analizar registros de actividad
- Uso de modelos anticipatorios en los procesos de CI/CD
- Automatización de pruebas gracias a la asistencia de sistemas inteligentes durante dichos flujos
- Identificación instantánea y respuesta ante anomalías gracias al análisis IA en tiempo real
Documentación del software y gestión del conocimiento apoyados por la IA
- Elaboración automática de descripciones técnicas y documentos explicativos
- Extracción sencilla de información pertinente a partir del código disponible
- Facilitación mediante IA para la búsqueda y reutilización eficiente de fragmentos previos
Aspectos éticos y desafíos asociados al uso de IA
- Prevención o mitigación del sesgo y falta de imparcialidad en sistemas basados en IA
- Consideraciones legales respecto a la protección de propiedad intelectual y licencias
- Perspectivas futuras sobre el papel de la inteligencia artificial dentro del desarrollo informático
Proyectos prácticos y estudios reales aplicados a AIASE
- Puesta en acción con algunas herramientas IA populares empleadas cotidianamente por desarrolladores.
- Análisis pormenorizado de casos prácticos reales donde la ingeniería potenciada por IA ha tenido un gran impacto.
- Proyecto final: diseño y desarrollo de una aplicación software que haga uso extensivo de funciones impulsadas por IA.
Conclusión general y pasos a seguir
Requerimientos
- Comprensión básica de los procesos y metodologías del desarrollo de software
- Experiencia previa programando en Python
- Conocimientos elementales sobre conceptos relacionados con el aprendizaje automático
Público objetivo
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de software
- Líderes técnicos y gerentes del área tecnológica
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Reseñas (1)
Shane lo había preparado todo bien con antelación, lo que nos aseguró poder hacer un seguimiento y también realizar algunas prácticas manuales.
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