Temario del curso
IA en la fase de requisitos y planificación
- Uso del Procesamiento del lenguaje natural y modelos de lenguaje a gran escala para el análisis de requisitos
- Transformación de los aportes de las partes interesadas en epopeyas y historias de usuario
- Herramientas basadas en IA para pulir dichas historias y definir criterios de aceptación
Diseño y arquitectura potenciados por la IA
- Modelado automatizado, mediante IA, de componentes y dependencias del sistema
- Generación de diagramas arquitectónicos y propuestas UML por medio de la inteligencia artificial
- Validación del diseño mediante razonamientos basados en consultas a sistemas IA
Flujos de trabajo de desarrollo optimizados con IA
- Generación automática de código y creación rápida de estructuras base asistidas por IA
- Refactorización del código e implementación de mejoras de rendimiento gracias a los modelos de lenguaje a gran escala
- Integración de herramientas basadas en IA en entornos de desarrollo integrados (IDE), como Copilot, Tabnine y CodeWhisperer
Pruebas mediante inteligencia artificial
- Generación automática de pruebas unitarias e integraciones con modelos IA
- Análisis regresivo y mantenimiento de casos de prueba asistidos por la inteligencia artificial
- Detección proactiva de situaciones límite o escenarios inusuales utilizando sistemas IA
Documentación, revisión y compartición de conocimientos
- Generación automática de documentación a partir del código fuente y de las interfaces API
- Automatización de revisiones de código mediante comandos e indicaciones inteligentes basados en IA
- Creación de bases de conocimientos y preguntas frecuentes usando sistemas conversacionales potenciados por IA
IA en las prácticas CI/CD y automatización del despliegue
- Mejora de los procesos de integración continua, con optimización basada en análisis de riesgos que ofrece la IA
- Propuestas inteligentes para implementaciones graduales y mecanismos automáticos de reversión ante errores
- Verificación del despliegue y análisis posterior asistidos por sistemas IA
Gobernanza, ética y estrategias de adopción
- Garantía del uso responsable de la inteligencia artificial para evitar sesgos en el código generado
- Auditorías y normativa aplicables a flujos de trabajo con participación de IA
- Elaboración de planes estratégicos para incorporar gradualmente la IA en todo el ciclo SDLC
Resumen y pasos siguientes
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos del ciclo de vida del desarrollo de software
- Experiencia en arquitectura de software o liderazgo de equipos
- Conocimientos previos sobre DevOps, metodologías ágiles o herramientas asociadas al SDLC
Público objetivo
- Arquitectos de software
- Líderes técnicos en desarrollo
- Gerentes de ingeniería
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Reseñas (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática