Primera Parte: Uso de IA para Ser Más Productivos y Seguros en Programación (8 horas)
1. Introducción a la IA en el Desarrollo de Software (1 hora)
• Breve historia y evolución de la inteligencia artificial.
• Impacto de la IA en la productividad y seguridad en el desarrollo de software.
• Visión general de las herramientas de IA populares para developers.
2. Uso de GitHub Copilot para Mejorar la Productividad (2 horas)
• Configuración de Copilot en entornos de desarrollo.
• Autocompletado inteligente y generación de código.
• Mejores prácticas y ejemplos para mejorar la calidad del código.
• Cómo Copilot puede mejorar la seguridad del código.
3. Uso de Cursor y Otras Herramientas de IA para Optimización de Código (2 horas)
• Introducción a Cursor: características y funcionalidades.
• Refactorización automática y sugerencias de mejoras.
• Ejemplos prácticos de optimización de código con IA.
• Comparativa entre Cursor, Copilot y otras herramientas de optimización.
4. Uso de Replit para Desarrollo Asistido por IA (1 hora)
• Entorno colaborativo en Replit: integración con IA.
• Automatización y testing continuo con IA en Replit.
• Casos de uso y ejemplos prácticos.
5. Buenas Prácticas y Herramientas de Seguridad con IA (2 horas)
• Análisis estático y dinámico con IA para detección de vulnerabilidades.
• Uso de herramientas para asegurar el código en tiempo real.
• Ejemplos de cómo la IA ayuda a identificar patrones de código inseguros.
Segunda Parte: Integración de IA en Proyectos de Desarrollo (8 horas)
6. Introducción a la IA como Servicio y APIs de IA (1 hora)
• Concepto de IA como servicio.
• Visión general de APIs de IA populares: OpenAI, Hugging Face, IBM Watson.
7. Uso de OpenAI API para Proyectos de Desarrollo (2 horas)
• Introducción a la API de OpenAI: capacidades y ejemplos.
• Implementación de chatbots, generación de texto y análisis de datos con GPT.
• Uso de la API para resolver problemas complejos: ejemplos prácticos.
8. Introducción a LangChain para la Integración de IA en Aplicaciones (2 horas)
• ¿Qué es LangChain? Arquitectura y casos de uso.
• Creación de aplicaciones avanzadas que interactúan con modelos de IA.
• Ejemplos prácticos de integración con LangChain.
9. Casos de Uso de IA en Proyectos Reales (2 horas)
• Aplicaciones de IA en diferentes industrias: salud, finanzas, retail, entre otros.
• Estudio de casos de proyectos reales con IA integrada.
• Discusión sobre cómo identificar oportunidades de IA en proyectos existentes.
10. Proyecto Final: Integración de una API de IA en un Proyecto (1 hora)
• Implementación de un proyecto simple que use una API de IA (por ejemplo, chatbot, análisis de texto, generador de código).
• Evaluación y discusión de soluciones posibles.
• Conclusiones y mejores prácticas para continuar integrando IA en proyectos futuros.
Curso dirigido a:
1. Desarrolladores de software que desean mejorar su productividad y calidad de código mediante el uso de herramientas asistidas por inteligencia artificial.
2. Ingenieros de software interesados en aprender cómo integrar IA en sus aplicaciones, utilizando APIs de IA y bibliotecas avanzadas como LangChain.
3. Desarrolladores con conocimientos intermedios o avanzados en programación (Python, JavaScript u otros lenguajes) que buscan ampliar sus habilidades en el uso de IA aplicada al desarrollo.
4. Líderes de proyectos y arquitectos de software que buscan comprender cómo las herramientas y APIs de IA pueden mejorar la eficiencia y competitividad de sus equipos en proyectos de desarrollo.
5. Profesionales del sector IT interesados en explorar nuevas formas de optimizar procesos y aumentar la seguridad en el ciclo de vida del desarrollo de software utilizando tecnologías basadas en IA.
Se recomienda que los alumnos tengan conocimientos básicos de otros lenguajes de programación.
1. Mejorar la productividad de los desarrolladores mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial que asistan en la escritura de código, optimización y refactorización, reduciendo tiempos de desarrollo y mejorando la calidad del software.
2. Fortalecer la seguridad y robustez del código utilizando tecnologías de IA para la detección de vulnerabilidades y mejoras en la calidad del código desde el inicio del ciclo de desarrollo.
3. Familiarizar a los desarrolladores con APIs de IA para que puedan integrarlas en sus propios proyectos, facilitando la creación de aplicaciones inteligentes que interactúan con modelos de IA.
4. Proporcionar conocimientos prácticos sobre la implementación de soluciones de IA a través de casos de uso y ejemplos reales, permitiendo a los participantes identificar y aprovechar oportunidades en sus proyectos existentes o futuros.
5. Desarrollar competencias para la integración avanzada de IA en aplicaciones mediante herramientas como LangChain y OpenAI API, potenciando el desarrollo de software innovador y con capacidades cognitivas avanzadas.
