Curso práctico para aplicar IA en todo el desarrollo de software. Aprende a trabajar con Cursor y ChatGPT para generar código, automatizar pruebas, crear documentación y gestionar proyectos de forma inteligente.
1.Introducción a la IA en el ciclo de desarrollo SW
1.1 ¿Cómo nos ayuda la IA en proyectos de desarrollo SW?
1.2 Técnicas de prompting para proyectos SW
1.3 ¿Qué herramientas de IA podemos utilizar en el desarrollo SW?
2.Cursor AI - Desarrollo SW con IA
2.1 Introducción a Cursor AI y su impacto en la productividad del desarrollador
2.2 Configuración inicial de Cursor AI y guía de inicio rápido
2.3 Introducción al sistema de sugerencias automáticas de Cursor
2.4 Uso del autocompletado avanzado y predictivo en Cursor AI
2.5 Corrección instantánea de errores con inteligencia artificial en Cursor
2.6 Emplear comentarios como instrucciones para generar código con IA
2.7 Detección y depuración de errores en la terminal asistida por IA
2.8 Cómo aprovechar el chat integrado de Cursor AI
2.9 Integración con documentación técnica para optimizar la generación de código
2.10 Creación automatizada de comandos de terminal desde el chat
2.11 Interpretación de código con el modo de consulta rápida
2.12 Optimización del flujo de trabajo mediante el chat de IA
2.13 Uso del modo Agente para gestión avanzada de archivos y tareas
2.14 Funcionamiento y ventajas del modo “Auto Run” en Cursor
2.15 Servidores MCP en Cursor: qué son y cómo utilizarlos
2.16 Crear pruebas automatizadas con Cursor AI
3.ChatGPT aplicado al desarrollo SW
3.1 Cómo planificar aplicaciones de software con ayuda de ChatGPT
3.2 Exploración de herramientas y servicios de IA para desarrollo de software
3.3 Creación de recursos y activos de desarrollo con inteligencia artificial
3.4 Programación asistida con ChatGPT: chat, canvas y codex
4.Uso de IA en la Gestión de proyectos de SW
4.1 Automatización del backlog: transformar requisitos en historias con IA
4.2 Estimación de esfuerzo de historias de usuario mediante IA
4.3 Organización y planificación ágil de sprints asistida por IA
4.4 Generación automática de gráficos burndown con ChatGPT
5.Proyecto práctico: desarrollo de una aplicación de cálculo para drones
5.1 Exposición general del proyecto y objetivos
5.2 Extracción de historias de usuario a partir de requisitos con IA
5.3 Diseño de la aplicación basado en las historias de usuario
5.4 Creación de software con Cursor AI en modo agente
6.Proyecto práctico: Aplicación de predicción de enfermedades con IA
6.1 Exposición y demostración final del proyecto
6.2 Programación avanzada con Cursor en modo agente
7.Introducción IA aplicada a la documentación, trazabilidad, pruebas y mejora del software
7.1 Aplicaciones de la IA en el ciclo completo de desarrollo de software
7.2 Estrategias efectivas de prompting para desarrollo de software
7.3 Ejemplos prácticos de uso de IA en cada fase del desarrollo
8.Documentación técnica automatizada mediante IA
8.1 Dificultades y errores frecuentes en la documentación de software
8.2 Creación automática de docstrings a partir del código fuente
8.3 Generación automática del archivo README.md
8.4 Documentación de APIs y módulos con asistencia de IA
8.5 Optimización y enriquecimiento de la documentación existente
8.6 Documentación completa de proyectos de forma automatizada
9.Generación de casos de prueba y validaciones con IA
9.1 Generación de tests unitarios desde funciones existentes
9.2 Obtención de casos de prueba a partir de requisitos funcionales
9.3 Detección automática de casos límite en el código
9.4 Evaluación y mejora de pruebas automatizadas existentes
10.Trazabilidad de requisitos asistida con IA
10.1 Fundamentos de las matrices de trazabilidad en proyectos de software
10.2 Generación de documentación base desde los requisitos
10.3 Asociación de requisitos con código y pruebas
10.4 Comprobación de la cobertura de requisitos en el proyecto
10.5 Construcción de una matriz de trazabilidad paso a paso
10.6 Cómo generar una matriz de trazabilidad en JIRA
11.Depuración y optimización de código con IA
11.1 Identificación y corrección de errores con inteligencia artificial
11.2 Mejora del rendimiento del código mediante IA
11.3 Evaluación del código según estándares y buenas prácticas
11.4 Refactorización guiada por inteligencia artificial
12.Ética y buenas prácticas en el uso de IA
12.1 Control de riesgos y revisión humana en el desarrollo con IA
12.2 Identificación de sesgos y limitaciones en modelos de IA
12.3Lista de verificación para validar resultados de IA
Curso Desarrollo de Software con IA. Cursor y ChatGPT
Información Adicional
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