Programa del Curso

Introducción a IAASE

  • Visión general de la inteligencia artificial en ingeniería de software
  • Historia y evolución de IAASE
  • Conceptos y términos clave

Tecnologías de IA en el Desarrollo de Software

  • Principios de aprendizaje automático
  • Procesamiento del lenguaje natural (PLN) para código
  • Redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo

Automatización del Desarrollo de Software con IA

  • Herramientas de IA para generar código básico
  • Refactorización y optimización de código automatizada
  • Generación de código de pruebas funcionales y unitarias
  • Diseño y optimización de casos de prueba con ayuda de IA

Mejora de la Calidad del Código con IA

  • IA para detección de errores y revisiones de código
  • Análisis predictivo para el mantenimiento del software
  • Herramientas estáticas y dinámicas impulsadas por IA
  • Técnicas automatizadas de depuración
  • Localización y reparación de fallos mediante IA

IA en DevOps y Integración Continua/Distribución Continua (CI/CD)

  • IA para optimización y distribución del build
  • IA en monitoreo y análisis de registros
  • Modelos predictivos para las tuberías CI/CD
  • Automatización de pruebas basada en IA en los flujos de trabajo CI/CD
  • Detección y resolución en tiempo real de errores mediante IA

IA para Documentation y Knowledge Management

  • Generación automatizada de docstrings y documentación
  • Extracción de conocimientos desde bases de código
  • IA para la búsqueda y reutilización de código

Consideraciones Éticas y Desafíos

  • Biases y equidad en herramientas de IA
  • Cuestiones sobre propiedad intelectual y licencias
  • Futuro de la IA en la ingeniería de software

Proyectos Prácticos y Estudios de Caso

  • Trabajo con herramientas populares de IA en ingeniería de software
  • Estudios de caso de IAASE en la industria
  • Proyecto culminante: Desarrollo de una aplicación de software mejorada con IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Auditorio

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

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