Productividad del Desarrollador – Hazlo Tú Mismo, o Cómo Aprendí a Dejar de Preocuparme y Amar la IA

Resumen

Únase a nosotros en una sesión dinámica sobre cómo la IA y los modelos de aprendizaje de lenguaje (LLMs) están a la vanguardia de la mejora de la productividad del desarrollador. Este evento cubrirá cómo estas potentes herramientas pueden transformar los flujos de trabajo, impulsar soluciones creativas y fomentar la innovación en el ámbito del desarrollo de software.

En esta discusión esclarecedora, aprenderá por qué abrazar la IA es crucial para mantenerse a la vanguardia en el vertiginoso panorama tecnológico.

Descubra formas prácticas de integrar la IA en sus prácticas de desarrollo, asegurándose de maximizar la eficiencia y la innovación.

Presentado por un experto líder en el campo, esta charla está diseñada para desarrolladores ansiosos por aprovechar el potencial de las tecnologías de IA. Ya sea que participe en ingeniería de software o simplemente esté apasionado por el futuro de la tecnología, este es un evento imprescindible que promete arrojar luz sobre la notable sinergia entre la IA y la productividad del desarrollo.

No pierda la oportunidad de explorar las posibilidades ilimitadas que la IA y los LLMs ofrecen para simplificar y optimizar sus procesos de desarrollo para el éxito último.

Vea ahora en YouTube y dé el primer paso hacia un futuro donde la IA eleva sin esfuerzo sus capacidades de codificación.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y los LLMs en el Desarrollo de Software
Visión general de las tecnologías de IA
Comprensión de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
Importancia de la IA en las prácticas de desarrollo modernas
• Mejorando los Flujos de Trabajo de los Desarrolladores con IA
Optimización de la finalización y depuración de código
Revisiones de código y refactorización automatizadas
Gestión de proyectos y automatización de tareas impulsadas por IA
• Integración de Herramientas de IA en Entornos de Desarrollo
Herramientas y complementos de IA populares para desarrolladores
Configuración de IDEs y editores mejorados con IA
Personalización de soluciones de IA para flujos de trabajo específicos
• Mejora de la Calidad del Código con IA
Procesos de pruebas y aseguramiento de calidad asistidos por IA
Predicción y prevención de errores mediante aprendizaje automático
Aprovechar la IA para prácticas de codificación segura
• Fomentando la Innovación con IA
IA para el desarrollo rápido de prototipos y MVP
Fomentar la resolución creativa de problemas utilizando IA
Estudios de caso: Innovación impulsada por IA en productos de software
• Desafíos y Consideraciones Éticas
Comprensión de los sesgos en los modelos de IA
Uso ético de la IA en el desarrollo
Preocupaciones sobre privacidad y seguridad de los datos
• Tendencias Futuras y Oportunidades
Tecnologías emergentes de IA en el desarrollo de software
Impactos potenciales en el mercado laboral de los desarrolladores
Prepararse para el rol evolutivo de los desarrolladores en un entorno impulsado por IA
• Conclusión y Cierre del Curso
Puntos clave
Rutas de aprendizaje futuras en IA para desarrolladores
Sesión final de preguntas y respuestas y recopilación de feedback

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Asignaturas

Charlas de Conferencia