Curso de Responsible AI in Software Development
Responsible AI in Software Development es un curso básico que aborda las consideraciones éticas, legales y de gobernanza al utilizar herramientas de IA en el proceso de desarrollo de software. El curso enfatiza la transparencia, la equidad, las preocupaciones por la propiedad intelectual y la implementación segura del código generado por IA.
Este entrenamiento en vivo (en línea u onsite), dirigido por un instructor, está destinado a profesionales técnicos y no técnicos de nivel principiante que desean garantizar el uso ético, conforme y consciente de los riesgos de la IA en sus proyectos de software.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Identificar y mitigar los riesgos éticos y legales asociados con el desarrollo asistido por IA.
- Comprender el sesgo en el código generado por IA y cómo evaluar la equidad.
- Gestionar las licencias de software y los reconocimientos relacionados con el contenido generado por IA.
- Establecer marcos de gobernanza, políticas y cumplimiento para el uso de IA en equipos de desarrollo.
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, por favor contáctenos para organizarlo.
Programa del Curso
Cimientos de la IA Responsable
- Qué es la IA responsable y por qué es importante en el desarrollo de software
- Principios: equidad, responsabilidad, transparencia y privacidad
- Ejemplos de fallos éticos y mal uso de la IA en bases de código
Bias y Equidad en el Código Generado por AI
- Cómo los LLM pueden reforzar sesgos a través de los datos de entrenamiento
- Detección y corrección de sugerencias de código sesgadas o inseguras
- Halucinación de la IA y el riesgo de introducir errores a gran escala
Licenciamiento, Atribución e Infracciones de Propiedad Intelectual
- Entendimiento de las licencias open-source (MIT, GPL, Copyleft)
- ¿Los outputs generados por LLM requieren atribución?
- Auditoría del código asistido por AI para problemas de licenciamiento de terceros
Seguridad y Cumplimiento en el Desarrollo Asistido por IA
- Garantizar la seguridad del código y evitar patrones inseguros de los LLM
- Cumplir con las directrices internas de seguridad y regulaciones industriales
- Documentación auditoriable del toma de decisiones asistida por AI
Política y Governance para Equipos de Desarrollo
- Creado políticas internas de uso de IA para equipos de software
- Definir el uso aceptable y las banderas rojas
- Selección de herramientas y onboarding responsable de asistentes de AI
Evaluación y Auditoría del Output de la AI
- Usar listas de verificación para evaluar la confiabilidad del contenido generado
- Conducta revisión manual y automatizada del código generado por IA
- Prácticas recomendadas para procesos de revisión y aprobación entre pares
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los flujos de trabajo del desarrollo de software
- Familiaridad con Agile, DevOps o prácticas generales de proyectos de software
Audiencia
- Equipos de cumplimiento normativo
- Desarrolladores
- Gestores de proyectos de software
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Configurar e integrar Copilot en un flujo de trabajo de desarrollo.
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- Utilice varias herramientas de asistente de codificación de IA para automatizar las tareas de codificación rutinarias.
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- Cree y entrene modelos de IA personalizados con Tabnine para tareas especializadas.
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- Comprenda el propósito y las capacidades de los asistentes de codificación de IA.
- Identifique las diferentes herramientas del asistente de codificación de IA y sus características.
- Utilice asistentes de codificación de IA para tareas básicas de codificación.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
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- Aproveche Copilot para explorar técnicas y soluciones de codificación.
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- Aproveche las funciones avanzadas de Copilot para tareas de codificación complejas.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores front-end de nivel intermedio que deseen utilizar GitHub Copilot para automatizar tareas de codificación repetitivas, mejorar el diseño de UI/UX y optimizar los flujos de trabajo de front-end.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure GitHub Copilot para proyectos de desarrollo front-end.
- Aproveche Copilot para generar código HTML, CSS y JavaScript de manera eficiente.
- Mejore los procesos de diseño de UI/UX utilizando sugerencias de código generadas por IA.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros, desarrolladores y líderes de equipo de control de calidad de nivel intermedio que deseen aprovechar GitHub Copilot para una depuración más eficiente, mejora de la calidad del código y revisión de código optimizada.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure GitHub Copilot para fines de depuración y revisión de código.
- Utilice Copilot para identificar y resolver errores de forma eficaz.
- Mejore la calidad del código con sugerencias asistidas por IA.
- Agilice los procesos de revisión de código con las capacidades de Copilot.
- Colabore de forma eficaz con Copilot en entornos de equipo.
GitHub Copilot in Team Environments: Collaboration Best Practices
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio a avanzado que desean optimizar los flujos de trabajo del equipo, mejorar las prácticas de codificación colaborativa y administrar de manera efectiva el uso de Copilot en entornos de múltiples desarrolladores.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure GitHub Copilot para entornos de equipo.
- Utilice Copilot para mejorar las prácticas de codificación colaborativa.
- Optimice los flujos de trabajo del equipo con las funciones de Copilot.
- Gestionar la integración de Copilot en proyectos multi-desarrollador.
- Mantenga la calidad del código y los estándares coherentes en todos los equipos.
- Aproveche las funciones avanzadas de Copilot para las necesidades específicas del equipo.
- Combine Copilot con otras herramientas colaborativas para aumentar la eficiencia.
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14 HorasGitHub Copilot es un asistente de codificación impulsado por IA que ayuda a automatizar tareas de desarrollo, incluyendo DevOps operaciones como la escritura de configuraciones YAML, GitHub Actions y scripts de implementación.
Esta formación en vivo guiada por instructores (en línea u on-site) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean usar GitHub Copilot para optimizar DevOps tareas, mejorar la automatización y aumentar la productividad.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- 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.