Curso de AI-Augmented Software Engineering (AIASE)
AI-Augmented Software Engineering (AIASE) es la aplicación de la inteligencia artificial para mejorar y automatizar tareas dentro del proceso de ingeniería de software.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a profesionales de software de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA y el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia y la innovación en el desarrollo de software.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la IA y el aprendizaje automático en la automatización de las tareas de desarrollo de software.
- Implemente herramientas de IA para generar código, pruebas y documentación.
- Aplique técnicas de IA para la optimización del código, el control de calidad y la depuración.
- Integre la IA en las canalizaciones DevOps y CI/CD para mejorar las estrategias de implementación.
- Abordar las consideraciones éticas y los desafíos en la ingeniería de software aumentada por IA.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
Programa 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
- Conceptos básicos 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 repetitivo
- Refactorización y optimización automatizadas de código
- Generación 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 la detección de errores y revisiones de código
- Analítica predictiva para el 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 Continua/Despliegue Continuo (CI/CD)
- IA para la optimización e implementación de compilaciones
- La IA en la supervisión y el análisis de registros
- Modelos predictivos para canalizaciones 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 Documentation y conocimiento Management
- Generación automatizada de docstrings y documentación
- Extracción de conocimiento de bases de código
- IA para la búsqueda y reutilización de código
Consideraciones éticas y desafíos
- Sesgo y equidad en las herramientas de IA
- Cuestiones relativas a la propiedad intelectual y la concesión de licencias
- El futuro de la IA en la ingeniería de software
Proyectos prácticos y estudios de casos
- Trabajar con herramientas de IA populares en ingeniería de software
- Casos prácticos de AIASE en la industria
- Proyecto final: Desarrollo de una aplicación de software aumentada 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
Audiencia
- Desarrolladores de software
- Ingenieros de software
- Líderes técnicos y gerentes
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Personalice GitHub Copilot para las necesidades específicas del proyecto y los flujos de trabajo del equipo.
- Aproveche las funciones avanzadas de Copilot para tareas de codificación complejas.
- Integre GitHub Copilot en canalizaciones de CI/CD y entornos colaborativos.
- Optimice la colaboración en equipo con herramientas impulsadas por IA.
- Administre y solucione problemas de configuración y permisos de Copilot de forma eficaz.
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- Comprender el papel y las capacidades de los asistentes de codificación de IA en el desarrollo de software.
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- Integre los asistentes de codificación de IA en su ciclo de vida de desarrollo de software.
- Mejore su productividad y concéntrese en tareas de programación más complejas y creativas.
- Abordar las consideraciones éticas y el uso responsable de la IA en el desarrollo de software.
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- Usar GitHub Copilot para ayudar con scripting de shell, configuración e implementaciones CI/CD.
- Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
- Acelerar flujos de trabajo de prueba, implementación y automatización.
- Aplicar Copilot responsablemente con una comprensión de las limitaciones de la IA y las mejores prácticas.
Formato del Curso
- Charlas interactivas y discusiones.
- Varios ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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- Optimice el uso de GitHub Copilot para tareas de codificación avanzadas.
- Escriba código más eficiente, sin errores y fácil de mantener con las sugerencias de Copilot.
- Integre GitHub Copilot en sus IDE y flujos de trabajo preferidos.
- Utilice Copilot para la depuración y la refactorización de código.
- Comprenda las limitaciones y las consideraciones éticas del uso de herramientas de codificación impulsadas por IA.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda qué es GitHub Copilot y cómo funciona.
- Configure GitHub Copilot con un editor de código compatible.
- Utilice GitHub Copilot para escribir, refactorizar y depurar código más rápido.
- Aproveche Copilot para explorar técnicas y soluciones de codificación.
- Aplique las mejores prácticas para integrar GitHub Copilot en los flujos de trabajo diarios.
Tabnine for Beginners
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante que desean aumentar su eficiencia de codificación con la ayuda de Tabnine.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure Tabnine en su IDE preferido.
- Utilice las funciones de autocompletar de Tabnine para acelerar la codificación.
- Personaliza la configuración de Tabnine para una asistencia óptima.
- Comprenda cómo la IA de Tabnine aprende de su código para proporcionar mejores sugerencias.
Tabnine for Advanced Developers
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel avanzado y líderes de equipo que deseen dominar las funciones avanzadas de Tabnine.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implemente Tabnine en proyectos de software complejos.
- Personalice y entrene los modelos de IA de Tabnine para casos de uso específicos.
- Integre Tabnine en los flujos de trabajo del equipo y en las canalizaciones de desarrollo.
- Mejore la calidad del código y acelere los ciclos de desarrollo utilizando la información de Tabnine.
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21 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores que van desde principiantes hasta expertos que desean aprovechar la IA para la generación de código con Tabnine.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los conceptos básicos de la generación de código impulsada por IA.
- Instalar y configurar Tabnine en su entorno de desarrollo.
- Utilice Tabnine para completar código de manera eficiente y corregir errores.
- Cree y entrene modelos de IA personalizados con Tabnine para tareas especializadas.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio Python que desean aumentar su productividad con la ayuda de Tabnine.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure Tabnine en su entorno de desarrollo Python.
- Utilice las funciones de autocompletar de Tabnine para escribir código Python de manera más eficiente.
- Personaliza el comportamiento de Tabnine para que se adapte a su estilo de codificación y a las necesidades del proyecto.
- Comprenda cómo funciona el modelo de IA de Tabnine específicamente con el código Python.