Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
IA en la Fase de Requisitos y Planificación
- Uso de PLN y LLMs para el análisis de requisitos
- Conversión del insumo de los interesados en épicas e historias de usuario
- Herramientas de IA para el refinamiento de historias y la generación de criterios de aceptación
Diseño y Arquitectura Aumentada por IA
- Uso de IA para modelar componentes del sistema y dependencias
- Generación de diagramas de arquitectura y sugerencias UML
- Validación del diseño mediante razonamiento del sistema basado en consignas
Flujos de Trabajo de Desarrollo Mejora con IA
- Generación de código asistida por IA y creación de estructuras básicas
- Refactorización del código y mejoras de rendimiento utilizando LLMs
- Integración de herramientas de IA en IDEs (por ejemplo, Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)
Pruebas con IA
- Generación de pruebas unitarias y de integración utilizando modelos de IA
- Análisis de regresión asistido por IA y mantenimiento de pruebas
- Generación de casos exploratorios y de límites con IA
Documentación, Revisión y Compartición de Conocimiento
- Generación automática de documentación a partir del código y las API
- Automatización de la revisión de código mediante consignas de IA y listas de verificación
- Creación de bases de conocimiento y preguntas frecuentes utilizando IA conversacional
IA en la Automatización de CI/CD y Despliegue
- Optimización de pipelines mejorada con IA y pruebas basadas en riesgos
- Sugerencias inteligentes de lanzamiento gradual y reversión
- IA en la verificación del despliegue y el análisis posterior al despliegue
Gobernanza, Ética y Estrategia de Implementación
- Asegurar el uso responsable de la IA y evitar sesgos en el código generado
- Auditoría y cumplimiento en flujos de trabajo asistidos por IA
- Elaboración de una hoja de ruta para la adopción progresiva de la IA en todo el SDLC
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos del ciclo de vida del desarrollo de software
- Experiencia en arquitectura de software o liderazgo de equipos
- Familiaridad con DevOps, prácticas ágiles o herramientas de SDLC
Público Objetivo
- Arquitectos de software
- Líderes de desarrollo
- Gerentes de ingeniería
14 Horas
Testimonios (2)
La práctica estuvo muy interactiva y aplicable al negocio.
Jorge Boscan - Chevron Global Technology Services Company
Curso - Advanced GitHub Copilot & AI for Projects and Infrastructure
Adquirí conocimientos sobre la biblioteca Streamlit de Python y, con seguridad, intentaré utilizarla para mejorar las aplicaciones de mi equipo que se desarrollan en R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Traducción Automática