Descripción
La brecha entre un modelo experimental y un sistema productivo funcional es la causa principal del fracaso en proyectos de IA, debido a la deuda técnica y la falta de estandarización.
En este curso, implementarás pipelines de MLOps automatizados (CI/CD/CT), garantizando la reproducibilidad, el despliegue continuo y la observabilidad de modelos a gran escala.
Objetivo
Capacitar a los estudiantes en la integración efectiva de herramientas de inteligencia artificial generativa en el ciclo completo de desarrollo de software, permitiéndoles optimizar la productividad, calidad y eficiencia en proyectos de ingeniería de software, mientras desarrollan una comprensión crítica de las implicaciones éticas y prácticas de estas tecnologías.
Contenidos
- Fundamentos de IA generativa y asistentes de desarrollo
- Calidad, pruebas y arquitectura en desarrollo asistido por IA
- Refactorización, documentación y mantenimiento con IA
- Seguridad y experiencia de usuario asistidas por IA
- Agentes de IA, proyecto integrador y tendencias
Del 13 de abril de 2026 al 19 de junio de 2026
Participantes
20
Duración
50h
Modalidad
Online con grabación
Horario
Martes: 16:00 a 18:30
Inscríbete gratis
Itinerario de Inteligencia Artificial
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