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Temario del curso

Introducción a AIASE

  • Visión general 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 boilerplate (esqueleto)
  • Refactorización y optimización automatizada del código
  • Generación de código para pruebas funcionales y unitarias
  • Diseño y optimización asistidos 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 dirigidos 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 a partir de repositorios de código
  • IA para búsqueda y reutilización de código

Consideraciones Éticas y Desafíos

  • Sesgo e imparcialidad en herramientas de IA
  • Problemas de propiedad intelectual y licencias
  • El 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 AIASE en la industria
  • Proyecto final: Desarrollo de una aplicación de software augmentada por IA

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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