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Cómo mejorar la calidad del código generado por IA y la dinámica de tu equipo.

Descubre estrategias para mejorar la calidad del código generado por IA proporcionando mejor contexto y aprende cómo evoluciona la dinámica del equipo al adoptar asistentes de codificación generativa de IA.
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Resumen

Descubre estrategias para mejorar la calidad del código generado por IA proporcionando mejor contexto y aprende cómo evoluciona la dinámica del equipo al adoptar asistentes de codificación generativa de IA.

Programa de estudio

  • Introducción a la IA Generativa en el Desarrollo de Software
  • Resumen de tecnologías de IA generativa
    Beneficios y desafíos del código generado por IA
  • Comprendiendo las Necesidades Contextuales de la IA
  • Importancia del contexto en las salidas generadas por IA
    Técnicas para mejorar la calidad del código proporcionando mejor contexto
  • Estrategias para Mejorar la Calidad del Código Generado por IA
  • Estructuración del código y guías de estilo
    Mejores prácticas para el ajuste fino de modelos de IA
    Integración y pruebas continuas con código generado por IA
  • Adaptación de la Dinámica de Equipo a la Integración de la IA
  • Impacto de las herramientas de IA en los roles y responsabilidades del equipo
    Fomentar la colaboración entre desarrolladores y la IA
    Gestionar la resistencia y promover la adopción de la IA
  • Comunicación y Bucles de Retroalimentación
  • Comunicación efectiva con sistemas de IA
    Establecimiento de mecanismos de retroalimentación para la mejora continua
  • Estudios de Caso y Aplicaciones en el Mundo Real
  • Análisis de implementaciones exitosas de la IA en la codificación
    Lecciones aprendidas de intentos fallidos
  • Ética y Mejores Prácticas
  • Abordar preocupaciones éticas en el código generado por IA
    Uso responsable de la IA y supervisión
  • Taller Práctico
  • Ejercicio práctico: Generación de código con herramientas de IA
    Actividad grupal: Simulación de dinámicas de equipo con asistencia de IA
  • Evaluación y Direcciones Futuras
  • Evaluación del impacto de la IA en la calidad del código y la dinámica de equipo
    Tendencias futuras en el desarrollo de software impulsado por IA
  • Conclusión y Próximos Pasos
  • Resumen de las estrategias y herramientas aprendidas
    Guía para continuar la educación en IA y la experimentación en codificación

Asignaturas

Ciencias de la Computación