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Cod. IADESARRO

Curso de Desarrollo de software con IA: de la planificación a la optimización de código

Domina el ciclo de vida del software con Cursor AI y ChatGPT: planifica sprints, documenta al instante, automatiza pruebas y optimiza código con trazabilidad.

Desarrollo de software con IA: de la planificación a la optimización de código
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¿Quieres aprender a integrar la Inteligencia Artificial en todo el ciclo de vida del desarrollo de software?

La IA ya no es solo un asistente para programar más rápido: hoy es capaz de escribir, documentar, probar, planificar y optimizar código con una precisión y eficiencia sin precedentes.

Este curso integral te ofrece una visión completa y práctica de cómo usar la IA en cada fase del desarrollo de software.

Aprenderás a trabajar con Cursor AI, el editor potenciado por inteligencia artificial que revoluciona la forma de escribir código, y con ChatGPT y otros LLMs, que te ayudarán a generar documentación técnica, automatizar pruebas, crear backlog, planificar sprints y refactorizar código con calidad profesional.

La IA ha transformado la industria del software y los profesionales que sepan dominarla serán los más demandados. Este curso te convertirá en uno de ellos.

  • Dirigido a

    • Desarrolladores de software que deseen aplicar IA para escribir, probar y documentar código de forma más eficiente.
    • Ingenieros QA interesados en automatizar la generación y validación de casos de prueba.
    • Analistas y líderes técnicos que quieran mejorar la trazabilidad y la gestión de requisitos con IA.
    • Profesionales de documentación técnica que deseen agilizar la creación de especificaciones y reportes.
    • Scrum Masters y gestores de proyectos que busquen integrar IA en la planificación ágil del desarrollo.

  • ¿Qué competencias vas a adquirir?

    Integrar herramientas de IA como Cursor y ChatGPT en todo el ciclo de vida de desarrollo SW: Generación, prueba, documentación y optimización de código.

  • Requisitos

    Se recomienda tener conocimientos básicos de programación, aunque la explicación de las herramientas será explicada desde cero.

  1. Introducción a la IA en el ciclo de desarrollo SW
    • ¿Cómo nos ayuda la IA en proyectos de desarrollo SW?
    • ¿Qué es el vibe coding?
    • Técnicas de prompting para proyectos SW
    • ¿Qué herramientas de IA podemos utilizar en el desarrollo SW?
    • Resumen
  2. Cursor AI - Nivel básico
    • Introducción a Cursor AI y su impacto en la productividad del desarrollador
    • Configuración inicial de Cursor AI y guía de inicio rápido
    • Introducción al sistema de sugerencias automáticas de Cursor
    • Uso del autocompletado avanzado y predictivo en Cursor AI
    • Corrección instantánea de errores con inteligencia artificial en Cursor
    • Emplear comentarios como instrucciones para generar código con IA
    • Detección y depuración de errores en la terminal asistida por IA
    • Cómo aprovechar el chat integrado de Cursor AI
    • Resumen
  3. Cursor AI - Nivel avanzado
    • Integración con documentación técnica para optimizar la generación de código
    • Creación automatizada de comandos de terminal desde el chat
    • Interpretación de código con el modo de consulta rápida
    • Optimización del flujo de trabajo mediante el chat de IA
    • Uso del modo Agente para gestión avanzada de archivos y tareas
    • Funcionamiento y ventajas del modo "Auto Run" en Cursor
    • Servidores MCP en Cursor: qué son y cómo utilizarlos
    • Crear pruebas automatizadas con Cursor AI
    • Resumen
  4. ChatGPT para el desarrollo SW
    • Cómo planificar aplicaciones de software con ayuda de ChatGPT
    • Exploración de herramientas y servicios de IA para desarrollo de software
    • Creación de recursos y activos de desarrollo con inteligencia artificial
    • Programación asistida con ChatGPT: chat, canvas y codex
    • Resumen
  5. Gestión de proyectos de SW con IA
    • Automatización del backlog: transformar requisitos en historias con IA
    • Estimación de esfuerzo de historias de usuario mediante IA
    • Organización y planificación ágil de sprints asistida por IA
    • Generación automática de gráficos burndown con ChatGPT
    • Resumen
  6. Proyecto desarrollo SW: Aplicación cálculo drones
    • Exposición general del proyecto y objetivos
    • Extracción de historias de usuario a partir de requisitos con IA
    • Diseño de la aplicación basado en las historias de usuario
    • Desarrollo de código con Cursor en modo agente
    • Resumen
  7. Proyecto Machine Learning: Predicción enfermedades con IA
    • Exposición general del proyecto y objetivos
    • Programación avanzada con Cursor en modo agente
    • Resumen
  8. Introducción a la IA para documentación, trazabilidad, testeo y optimización SW
    • Aplicaciones de la IA en el ciclo completo de desarrollo de software
    • Estrategias efectivas de prompting para desarrollo de software
    • Ejemplos prácticos de uso de IA en cada fase del desarrollo
    • Resumen
  9. Generación de documentación técnica con IA
    • Dificultades y errores frecuentes en la documentación tradicional de software
    • Creación automática de docstrings a partir del código fuente
    • Generación automática del archivo README.md
    • Documentación de APIs y módulos con asistencia de IA
    • Optimización y enriquecimiento de la documentación existente
    • Documentación automática masiva de un proyecto
    • Resumen
  10. Generación de casos de prueba con IA
    • Generación de tests unitarios desde funciones existentes
    • Obtención de casos de prueba a partir de requisitos funcionales
    • Detección automática de casos límite en el código
    • Revisar y mejorar pruebas existentes
    • Resumen
  11. Trazabilidad de requisitos con IA
    • Fundamentos de las matrices de trazabilidad en proyectos de software
    • Generación de documentación base desde los requisitos
    • Asociación de requisitos con código y pruebas
    • Comprobación de la cobertura de requisitos en el proyecto
    • Construcción de una matriz de trazabilidad paso a paso
    • Cómo generar una matriz de trazabilidad en JIRA
    • Resumen
  12. Depuración y optimización de código con IA
    • Identificación y corrección de errores con inteligencia artificial
    • Mejora del rendimiento del código mediante IA
    • Evaluación del código según estándares y buenas prácticas
    • Refactorización guiada por inteligencia artificial
    • Resumen
  13. Buenas prácticas y ética en el uso de IA
    • Control de riesgos y revisión humana en el desarrollo con IA
    • Identificación de sesgos y limitaciones en modelos de IA
    • Lista de verificación para validar resultados de IA
    • Resumen

Este curso se encuentra en desarrollo

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