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Temario del curso
Introducción a AIASE
- Visión general de la IA en 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 (PLN) para código
- Redes neuronales y modelos de aprendizaje profundo
Automatización del desarrollo de software con IA
- Herramientas de IA para generar código repetitivo
- Refactorización y optimización automatizada del código
- Generación automática de código de pruebas funcionales y unitarias
- Diseño y optimización de casos de prueba asistidos por IA
Mejora de la calidad del código con IA
- IA para detección de errores y revisiones de código
- Análisis predictivo para mantenimiento de software
- Herramientas de análisis estático y dinámico impulsadas por IA
- Técnicas de depuración automatizadas
- Localización y reparación de fallos impulsada por IA
IA en DevOps e Integración/Entrega Continua (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 workflows CI/CD
- IA para detección y resolución de errores en tiempo real
IA para documentación y gestión del conocimiento
- Generación automática de docstrings y documentación
- Extracción de conocimiento de repositorios de código
- IA para búsqueda y reutilización de código
Consideraciones éticas y desafíos
- Sesgo y equidad en herramientas de IA
- Problemas de propiedad intelectual y licenciamiento
- Futuro de la IA en 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 asistida por 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
Público objetivo
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de software
- Líderes técnicos y gerentes
14 Horas
Testimonios (1)
Shane lo había preparado todo bien con antelación, lo que nos aseguró poder hacer un seguimiento y también realizar algunas prácticas manuales.
Navneet Rehsi - Tactica
Curso - AI-Augmented Software Engineering (AIASE)
Traducción Automática