Inteligencia Artificial (IA) y ChatGPT: Desarrollo, Optimización y Documentación de Código

Objetivos

Objetivos de la formación en ChatGPT para desarrollo de código

Al final de esta formación será capaz de:

• Delimitar los casos en los que las herramientas de IA son útiles en el ámbito IT
• Estudiar la oferta de herramientas de IA generativa destinadas a los desarrolladores
• Presentar la oferta ChatGPT y sus versiones
• Identificar los casos prácticos de uso de ChatGPT para un desarrollador
• Identificar las situaciones en las que ChatGPT constituye una ventaja para los desarrolladores
• Identificar los puntos fuertes y débiles de ChatGPT
• Configurar ChatGPT para su uso en desarrollo
• Formular prompts a ChatGPT para obtener respuestas pertinentes
• Explorar consejos y buenas prácticas para sacar el máximo partido de ChatGPT
• Integrar ChatGPT en los principales IDE
• Generar iconos e imágenes con DALL-E
• Presentar y utilizar herramientas y funcionalidades de productos competidores
• Desarrollar una aplicación utilizando ChatGPT

Público objetivo de la formación en ChatGPT para desarrollo de código

Desarrolladores, arquitectos y jefes de proyecto técnicos.

Requisitos previos de la formación en ChatGPT para desarrollo de código

Conocer el desarrollo, los lenguajes y los frameworks previstos para utilizar la herramienta.

Duración

Programa

Programa de la formación en ChatGPT para desarrollo de código

Día 1 – Mañana

Uso de la IA en el ámbito IT

• Apoyo al desarrollo
• Integración de IA en un producto
• Gestión de texto con LLM (Large Language Model)
• Desarrollo de robots de Inteligencia Artificial (chatbots)

Oferta de los principales productos de IA útiles para el desarrollo

Ventajas e inconvenientes de:

• ChatGPT
• Gemini
• Claude
• Amazon Q Developer
• GitHub Copilot
• Copilot de Bing

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Instalación de ChatGPT, Gemini, Claude y Copilot de Bing, primeros usos y comparación de las ofertas

Foco en ChatGPT

• Las versiones de ChatGPT y ventajas de las versiones de pago
• Interfaz de ChatGPT, uso y gestión de las conversaciones
• Configuración de ChatGPT y definición del contexto
• Configuración del tipo de respuesta deseada

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Configuración de ChatGPT para un desarrollador

Buenas prácticas de uso de ChatGPT para desarrolladores

• Importancia de los elementos de contexto
• Verificar si ChatGPT ha comprendido correctamente la solicitud
• Enfoque iterativo, función a función
• Sistematización de las pruebas

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Aplicación de las buenas prácticas para desarrollar una aplicación Back-end y Front-end

Redactar prompts con ChatGPT para desarrollo

El prompt

Entrada / Salida

• Prompt con cadena de razonamiento
• Prompt RCT (Role / Context / Task)
• Prompts más avanzados
• Zero-shot
• Few-shot
• Consejos para la generación de código

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Uso avanzado del prompt RCT

Día 1 – Tarde

Ventajas del uso de ChatGPT

• Rapidez en la generación de código
• Uso para generación de boilerplate code
• Scaffolding para iniciar un proyecto
• Ayuda en la depuración con ChatGPT
• Brainstorming técnico para encontrar ideas
• Escritura de pruebas unitarias con ChatGPT
• Refactorización de código
• Migración de un lenguaje a otro
• Comprensión de errores

Limitaciones y problemas asociados a ChatGPT

• Para utilizar correctamente ChatGPT es necesario saber programar en la tecnología elegida
• Calidad variable del código generado
• Posibles contradicciones en las respuestas
• Errores generados automáticamente
• Problemas de seguridad en el código generado
• Actualización y actualidad de los datos utilizados por ChatGPT

Ejemplo de desarrollo con ChatGPT

• Prompts para generar código
• Pruebas
• Mejora del código generado por ChatGPT

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Desarrollo de una aplicación web Back-end y Front-end con JavaScript y Node.js utilizando ChatGPT

Plug-ins y extensiones de ChatGPT

• Extensiones interesantes para desarrolladores

Integración de ChatGPT en los principales IDE

• Integración en Visual Studio Code con CodeGPT
• Integración en Eclipse con AssistAI
• Generación de código
• Explicación de código
• Documentación de código
• Refactorización de código

Ejemplos de ejercicios prácticos (a título indicativo)

• Instalación de extensiones relacionadas con ChatGPT en Visual Studio Code

Imágenes y ChatGPT

• Análisis y generación de imágenes con ChatGPT
• Uso de DALL-E

Nota: El contenido de este programa puede ser objeto de adaptación en función de los niveles, requisitos previos y necesidades de los participantes.

Metodología

Metodología de la formación en ChatGPT para desarrollo de código

Formación impartida de forma presencial o a distancia (blended learning, e-learning, clase virtual o presencial a distancia).

El formador alterna entre método demostrativo, interrogativo y activo (a través de ejercicios prácticos y/o simulaciones).

Evaluación de los aprendizajes

• Durante la formación: a través de estudios de caso o ejercicios prácticos
• Al final de la formación: a través de un cuestionario de autoevaluación

Bonificación Fundae

Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.

Formador

Profesional especializado en desarrollo de software e Inteligencia Artificial (IA), con experiencia en el uso de herramientas de IA generativa como ChatGPT aplicadas al desarrollo de código.

Cuenta con trayectoria en la integración de asistentes de programación en entornos de desarrollo (IDE), así como en la automatización de tareas de desarrollo, generación de código, refactorización y documentación.

Ha participado en proyectos de desarrollo de aplicaciones utilizando tecnologías modernas, combinando buenas prácticas de ingeniería del software con el uso de IA.

Combina experiencia técnica con enfoque práctico, facilitando la comprensión mediante ejercicios aplicados, simulaciones y desarrollo de casos reales.

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