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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

  1. Introducción a la IA en el ciclo de desarrollo SW y vibe coding
    1. ¿Cómo nos ayuda la IA en proyectos de desarrollo SW?
    2. ¿Qué es el vibe coding?
    3. Técnicas de prompting para proyectos SW
    4. ¿Qué herramientas de IA podemos utilizar en el desarrollo SW?
    5. Resumen
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2.- Cursor AI - Nivel básico

Objetivo

  • Aplicar Cursor AI en tareas básicas de desarrollo de software.

Contenido

  1. Cursor AI - Nivel básico
    1. Introducción a Cursor AI y su impacto en la productividad del desarrollador
    2. Configuración inicial de Cursor AI y guía de inicio rápido
    3. Introducción al sistema de sugerencias automáticas de Cursor
    4. Uso del autocompletado avanzado y predictivo en Cursor AI
    5. Corrección instantánea de errores con inteligencia artificial en Cursor
    6. Emplear comentarios como instrucciones para generar código con IA
    7. Detección y depuración de errores en la terminal asistida por IA
    8. Cómo aprovechar el chat integrado de Cursor AI
    9. Resumen
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3.- Cursor AI - Nivel avanzado

Objetivo

  • Utilizar funciones avanzadas de Cursor AI para potenciar la productividad en desarrollo de software.

Contenido

  1. Cursor AI - Nivel avanzado
    1. Integración con documentación oficial para optimizar la generación de código
    2. Creación automatizada de comandos de terminal desde el chat
    3. Interpretación de código con el modo de consulta rápida
    4. Optimización del flujo de trabajo mediante la ventana de chat de IA (modo agente)
    5. Uso del modo Agente para gestión avanzada de múltiples archivos y tareas
    6. Funcionamiento y ventajas del modo "Auto Run" en Cursor
    7. Servidores MCP en Cursor: qué son y cómo utilizarlos
    8. Crear pruebas automatizadas con Cursor AI
    9. Resumen
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4.- ChatGPT para el desarrollo SW

Objetivo

  • Emplear ChatGPT para generar código y resolver problemas en el desarrollo de software.

Contenido

  1. ChatGPT para el desarrollo SW
    1. Cómo planificar aplicaciones de software con ayuda de ChatGPT
    2. Exploración de herramientas y servicios de IA para desarrollo de software
    3. Creación de recursos y activos de desarrollo con inteligencia artificial
    4. Programación asistida con ChatGPT: chat, canvas y codex
    5. Resumen
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5.- Gestión de proyectos de SW con IA

Objetivo

  • Gestionar proyectos de desarrollo de software integrando herramientas de IA para optimizar procesos.

Contenido

  1. Gestión de proyectos de SW con IA
    1. Automatización del backlog: transformar requisitos en historias con IA
    2. Estimación de esfuerzo de historias de usuario mediante IA
    3. Organización y planificación ágil de sprints asistida por IA
    4. Generación automática de gráficos burndown con ChatGPT
    5. Resumen
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6.- Proyecto desarrollo SW: Aplicación cálculo drones

Objetivo

  • Desarrollar una aplicación de cálculo para drones utilizando técnicas de IA.

Contenido

  1. Proyecto desarrollo SW: Aplicación cálculo drones
    1. Exposición general del proyecto y objetivos
    2. Extracción de historias de usuario a partir de requisitos con IA
    3. Diseño de la aplicación basado en las historias de usuario
    4. Desarrollo de código con Cursor en modo agente
    5. Resumen
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7.- Proyecto Machine Learning: Predicción enfermedades con IA

Objetivo

  • Implementar un proyecto de machine learning para la predicción de enfermedades mediante IA.

Contenido

  1. Proyecto Machine Learning: Predicción enfermedades con IA
    1. Exposición general del proyecto y objetivos
    2. Programación avanzada con Cursor en modo agente
    3. Resumen
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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

  1. Introducción a la IA para documentación, trazabilidad, testeo y optimización SW
    1. Aplicaciones de la IA en el ciclo completo de desarrollo de software
    2. Estrategias efectivas de prompting para desarrollo de software
    3. Ejemplos prácticos de uso de IA en cada fase del desarrollo
    4. Resumen
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9.- Generación de documentación técnica con IA

Objetivo

  • Generar documentación técnica automatizada utilizando herramientas de IA.

Contenido

  1. Generación de documentación técnica con IA
    1. Dificultades y errores frecuentes en la documentación tradicional de software
    2. Creación automática de docstrings a partir del código fuente
    3. Generación automática del archivo README.md
    4. Documentación de APIs y módulos con asistencia de IA
    5. Optimización y enriquecimiento de la documentación existente
    6. Documentación automática masiva de un proyecto
    7. Resumen
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10.- Generación de casos de prueba con IA

Objetivo

  • Crear casos de prueba automatizados mediante el uso de IA.

Contenido

  1. Generación de casos de prueba con IA
    1. Generación de tests unitarios desde funciones existentes
    2. Obtención de casos de prueba a partir de requisitos funcionales
    3. Detección automática de casos límite en el código
    4. Revisar y mejorar pruebas existentes
    5. Resumen
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11.- Trazabilidad de requisitos con IA

Objetivo

  • Aplicar técnicas de IA para la trazabilidad efectiva de requisitos en proyectos de software.

Contenido

  1. Trazabilidad de requisitos con IA
    1. Fundamentos de las matrices de trazabilidad en proyectos de software
    2. Generación de documentación base desde los requisitos
    3. Asociación de requisitos con código y pruebas
    4. Comprobación de la cobertura de requisitos en el proyecto
    5. Construcción de una matriz de trazabilidad paso a paso
    6. Cómo generar una matriz de trazabilidad en JIRA
    7. Resumen
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12.- Depuración y optimización de código con IA

Objetivo

  • Depurar y optimizar código fuente utilizando herramientas de IA.

Contenido

  1. Depuración y optimización de código con IA
    1. Identificación y depuración de errores con inteligencia artificial
    2. Optimización del código mediante IA
    3. Revisión del código según estándares y buenas prácticas
    4. Refactorización guiada por inteligencia artificial
    5. Resumen
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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

  1. Buenas prácticas y ética en el uso de IA
    1. Control de riesgos y validación humana en el desarrollo con IA
    2. Identificación de sesgos y limitaciones en modelos de IA
    3. Lista de verificación para validar resultados de IA
    4. Resumen
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