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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
14 horas
Testimonios (8)
Adquisición de nueva información.
Nada - Tamkeen Technologies
Curso - API Testing with Postman
Traducción Automática
Método de enseñanza
Negritu - OMNIASIG VIENNA INSURANCE GROUP S.A.
Curso - SoapUI for API Testing
Traducción Automática
Disfruté todo, ya que todo es nuevo para mí y puedo ver el valor agregado que puede sonar a mi trabajo.
Zareef - BMW South Africa
Curso - Tosca: Model-Based Testing for Complex Systems
Traducción Automática
Los ejercicios prácticos, el buen humor del entrenador. Un gran agradecimiento a Augustin por lograr poner un buen ambiente a distancia para los participantes que no ve. Esto hace que el entrenamiento sea agradable e interesante.
Jean-Noël - Cegid
Curso - TestComplete
Traducción Automática
Muy buen enfoque del tema y basado en ejemplos prácticos
Tomasz - Biuro Rachunkowe Magda Sp. z o.o.
Curso - Automate Windows Desktop Applications with AutoIt
Traducción Automática
Las ejecuciones
Cristina Esquivel Guzmán - RADIOMOVIL DIPSA, S.A. DE C.V.
Curso - Robot Framework: Keyword Driven Acceptance Testing
To get acquainted with the screenplay pattern and learn why this is better dan the old pattern.
Peter Moors
Curso - Serenity BDD for Automated Acceptance Tests
El entrenador era amable y bien hablado. Se notaba que sabía de lo que hablaba.
Tom - Leeds Building Society
Curso - SpecFlow: Implementing BDD for .NET
Traducción Automática
