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Temario del curso

Introducción a la AIASE

  • Panorama general de la IA en la ingeniería de software
  • Historia y evolución de la AIASE
  • Conceptos y terminología clave

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 base
  • Refactorización y optimización automatizada de código
  • Generación de código para pruebas funcionales y unitarias
  • Diseño y optimización de casos de prueba asistidos por IA

Mejora de la calidad del código con IA

  • IA para la detección de errores y revisión de código
  • Análisis predictivo para el mantenimiento de software
  • Herramientas de análisis estático y dinámico impulsadas por IA
  • Técnicas automatizadas de depuración
  • Localización y reparación de fallos impulsada por IA

IA en DevOps e Integración Continua/Despliegue Continuo (CI/CD)

  • IA para optimización de compilación e implementación
  • IA en el monitoreo y análisis de registros
  • Modelos predictivos para pipelines de CI/CD
  • Automatización de pruebas basada en IA en flujos de trabajo de CI/CD
  • IA para la detección y resolución de errores en tiempo real

IA para documentación y gestión del conocimiento

  • Generación automatizada de docstrings y documentación
  • Extracción de conocimiento desde bases 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 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 la AIASE en la industria
  • Proyecto final: Desarrollo de una aplicación de software aumentada 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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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