Curso de Desarrollo SW con IA: planificación y optimización (Programa detallado)
Objetivo:
Integrar herramientas de IA como Cursor y ChatGPT en todo el ciclo de vida de desarrollo SW: Generación, prueba, documentación y optimización de código.
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.
Requisitos:
Se recomienda tener conocimientos básicos de programación, aunque la explicación de las herramientas será explicada desde cero. Es necesaria una cuenta gratuita de ChatGPT o cualquier otro LLM.
PROGRAMA DEL CURSO
1.- Introducción a la IA en el ciclo de desarrollo SW y vibe coding
Objetivo
Identificar conceptos básicos de inteligencia artificial aplicados al desarrollo de software y las herramientas principales.
Contenido
- 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
Objetivo
- Aplicar Cursor AI en tareas básicas de desarrollo de software.
Contenido
- 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
Objetivo
- Utilizar funciones avanzadas de Cursor AI para potenciar la productividad en desarrollo de software.
Contenido
- 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
Objetivo
- Emplear ChatGPT para generar código y resolver problemas en el desarrollo de software.
Contenido
- 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
Objetivo
- Gestionar proyectos de desarrollo de software integrando herramientas de IA para optimizar procesos.
Contenido
- 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
Objetivo
- Desarrollar una aplicación de cálculo para drones utilizando técnicas de IA.
Contenido
- 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
Objetivo
- Implementar un proyecto de machine learning para la predicción de enfermedades mediante IA.
Contenido
- 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
Objetivo
- Describir el uso de Inteligencia Artificial en documentación, trazabilidad, testeo y optimización del software.
Contenido
- 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
Objetivo
- Generar documentación técnica automatizada utilizando herramientas de IA.
Contenido
- 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
Objetivo
- Crear casos de prueba automatizados mediante el uso de IA.
Contenido
- 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
Objetivo
- Aplicar técnicas de IA para la trazabilidad efectiva de requisitos en proyectos de software.
Contenido
- 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
Objetivo
- Depurar y optimizar código fuente utilizando herramientas de IA.
Contenido
- 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
Objetivo
- Identificar buenas prácticas y consideraciones éticas en el uso de IA durante el desarrollo de software.
Contenido
- 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
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