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
Introducción a los LLMs en el Desarrollo de Software
- Visión general de los LLMs y su papel en la generación de código.
- La evolución de las herramientas de codificación automatizada.
- Comprensión de las capacidades y limitaciones de los LLMs para la codificación.
LLMs para la Generación Automatizada de Código
- Configuración de LLMs para la generación de código.
- Mejores prácticas para redactar indicadores (prompts) e interpretar las salidas de los LLMs.
- Ejercicios prácticos con LLMs para generar código de patrones comunes.
Mejora de la Calidad del Código con LLMs
- Uso de LLMs para la revisión de código y corrección de errores.
- Integración de LLMs con sistemas de control de versiones.
- Estudios de caso sobre cómo los LLMs mejoran la eficiencia del código.
LLMs para la Documentación de Software
- Automatización de la generación de documentación con LLMs.
- Asegurar la consistencia y exhaustividad en la documentación.
- Personalización de LLMs para diferentes estilos y estándares de documentación.
Técnicas Avanzadas en LLMs
- Ajuste fino (fine-tuning) de LLMs para lenguajes de programación y marcos de trabajo específicos.
- Desarrollo de modelos LLM personalizados para necesidades únicas de proyectos.
- Exploración de los últimos avances en tecnología LLM.
Consideraciones Éticas y Legales
- Abordar las implicaciones éticas de la generación automatizada de código.
- Comprensión de los aspectos legales del uso de código generado por LLMs.
- Mejores prácticas para el uso responsable de los LLMs en el desarrollo de software.
Trabajo del Proyecto
- Implementación de LLMs en una tarea de codificación.
- Revisiones entre pares y sesiones de resolución de problemas colaborativas.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los procesos de desarrollo de software.
- Experiencia con un lenguaje de programación (por ejemplo, Python, JavaScript).
- Conocimiento de conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning).
Público objetivo
- Desarrolladores de software.
- Redactores técnicos.
- Gerentes de proyecto.
14 Horas