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

1. Introducción a la IA en el ciclo de desarrollo SW y vibe coding

   • ¿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 oficial 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 la ventana de chat de IA (modo agente)
   • Uso del modo Agente para gestión avanzada de múltiples 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 depuración de errores con inteligencia artificial
    • Optimización del código mediante IA
    • Revisión 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 validación 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 cumple con los requisitos establecidos por FUNDAE para la bonificación de Formación Programada.

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