[IAT-130] Herramientas de IA Generativa para Desarrolladores

Este curso introduce a la IA generativa aplicada al desarrollo, cubriendo fundamentos, modelos como LLM y técnicas clave como prompt engineering. Explora herramientas como GitHub Copilot y sistemas de documentación automática, junto a sus limitaciones, beneficios y regulación, preparando a desarrolladores para integrar IA de forma efectiva en sus proyectos.

Duración:                    16 horas

Perfil:                           Avanzado

Dirigido a

Esta acción formativa va dirigida a desarrolladores que deseen ampliar sus conocimientos de IA Generativa como herramienta de apoyo.

Requisitos previos 

Los alumnos no necesitan conocimientos previos en IA pero si conocimientos generales de programación.

Objetivos

Alcanzar una visión general de:

• La IA Generativa

• Los LLMs

• Como realizar un buen prompt

• Las distintas herramientas de IA que existen y como usarlas

Contenido

1. Introducción a la IA Generativa

   1. Qué es la IA Generativa y aplicaciones principales

   2. Contexto histórico

   3. Técnicas y conceptos fundamentales.

      1. Redes Generativas Antagónicas (GANs), modelos de difusión y Transformers

      2. Tokens, Embeddings, Chunks, Contexto y tipologías de modelos.

      3. Tipologías de modelos generativos (texto, imagen, audio, vídeo, multimodal, etc).

   4. Beneficios y regulación

      1. Ley de IA Europea

      2. Tendencias futuras

2. Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje

   1. Qué es un LLM y sus capacidades

      1. Generación

      2. Manipulación de lenguaje

      3. Razonamiento básico

   2. Limitaciones de los LLM

      1. Inconsistencia y alucinaciones en las respuestas.

      2. Capacidad limitada de memoria.

      3. .Sensibilidad a las instrucciones.

      4. Dependencia de los datos de entrenamiento.

   3. Principales aplicaciones y comparativa de los LLM.

3. Introducción a la Ingeniería de Prompts

   1. Conceptos clave y elementos de un prompt.

      1. Contexto

      2. Rol

      3. Público objetivo

      4. Acción solicitada

      5. Restricciones

      6. Ejemplos

      7. Tono

      8. Longitud de respuesta

   2. Técnicas Avanzadas

      1. Zero-shot y Few-shot learning

      2. Cadena de pensamiento

      3. Cadena de prompts

4. Ejemplos y usos prácticos de herramientas de IA gratuitas

   1. Herramientas de productividad y apoyo en tareas de desarrollo

      1. GitHub Copilot

         1. LLM Utilizados

         2. Generación automática de código

         3. Uso del contexto

         4. Autocompletado

         5. Refactorización y mejora del código

         6. Debugging

         7. Generación de comentarios

      2. Ruff

         1. Introducción a Ruff y su filosofía de código limpio

         2. Integración con IDEs y editores de código

         3. Análisis estático de código (linting)

         4. Mejores prácticas y limitaciones

      3. Herramientas de Generación automática de documentación

         1. Doxygen

         2. JSDoc

         3. Sphinx

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