Cursos de AI for Software Development en Quito

GitHub Copilot es una herramienta de finalización de código impulsada por IA que ayuda a acelerar el desarrollo mientras mejora la calidad y productividad. Combinada con aplicaciones de Inteligencia Artificial en proyectos, infraestructura y software, los gerentes pueden aprovechar la IA para optimizar la asignación de recursos, simplificar flujos de trabajo y mejorar la toma de decisiones.

Este entrenamiento guiado por un instructor (en línea o presencial) está dirigido a gerentes de nivel avanzado que deseen profundizar su conocimiento de GitHub Copilot, al mismo tiempo que exploran aplicaciones prácticas de IA en entornos corporativos, con ejemplos relevantes para proyectos de gran escala y sectores como el petróleo y gas.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Aplicar funcionalidades avanzadas de Copilot en proyectos corporativos de gran escala.
• Integrar Copilot en flujos de trabajo multidisciplinarios para obtener la máxima eficiencia.
• Aprovechar herramientas de IA para optimizar la gestión de proyectos, infraestructura y adquisición de software.
• Implementar estrategias basadas en IA para mejorar la planificación, estimación y optimización del tiempo.
• Reconocer aplicaciones prácticas de IA en escenarios específicos de la industria, como el petróleo y gas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Ejercicios prácticos y estudios de caso.
• Demostraciones en vivo de herramientas de IA y flujos de trabajo de Copilot.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos.

La Inteligencia Artificial (IA) es un conjunto de tecnologías que simulan la inteligencia humana en máquinas y aplicaciones, permitiendo el desarrollo de software más inteligente y adaptativo.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está diseñado para desarrolladores de nivel intermedio que deseen construir aplicaciones impulsadas por IA utilizando herramientas y plataformas del mundo real.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Comprender conceptos básicos de IA y aprendizaje automático.
• Desarrollar funciones de IA utilizando Python y bibliotecas populares.
• Aplicar técnicas de IA a proyectos reales de desarrollo de software.
• Evaluar modelos y desplegar servicios inteligentes.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y prácticas.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

GitHub Copilot es un asistente de codificación alimentado por IA que ayuda a automatizar tareas de desarrollo, incluyendo operaciones de DevOps como la escritura de configuraciones YAML, GitHub Actions y scripts de implementación.

Este entrenamiento guiado por instructores (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante a intermedio que deseen usar GitHub Copilot para agilizar tareas de DevOps, mejorar la automatización y aumentar la productividad.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Usar GitHub Copilot para asistir en scripting de shell, configuración y pipelines CI/CD.
• Aprovechar el autocompletado de código AI en archivos YAML y GitHub Actions.
• Acelerar flujos de trabajo de prueba, implementación y automatización.
• Aplicar Copilot de manera responsable, con un entendimiento de las limitaciones de AI y las mejores prácticas.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Huawei Ascend es una familia de procesadores de IA diseñados para un alto rendimiento en inferencia y entrenamiento.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o presencial) está orientado a ingenieros de IA e científicos de datos de nivel intermedio que deseen desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Configurar y configurar el entorno de desarrollo de CANN.
• Desarrollar aplicaciones de IA utilizando flujos de trabajo de MindSpore y CloudMatrix.
• Optimizar el rendimiento en NPUs Ascend usando operadores personalizados y tiling.
• Implementar modelos en entornos de borde o nube.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Uso práctico de Huawei Ascend y el kit de herramientas CANN en aplicaciones de ejemplo.
• Ejercicios guiados enfocados en la construcción, entrenamiento e implementación de modelos.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un curso personalizado basado en su infraestructura o conjuntos de datos, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Este entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo (en línea o presencial) en Quito, está destinado a profesionales de software de nivel intermedio que deseen aprovechar la IA y el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia e innovación en el desarrollo de software.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Entender el papel de la IA y el aprendizaje automático en la automatización de tareas de desarrollo de software.
• Implementar herramientas de IA para generar código, pruebas y documentación.
• Aplicar técnicas de IA para la optimización de código, garantía de calidad y depuración.
• Integrar la IA en las pipelines DevOps y CI/CD para mejorar las estrategias de despliegue.
• Abordar consideraciones éticas y desafíos en la ingeniería de software aumentada por IA.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a participantes de nivel intermedio a avanzado que deseen optimizar los flujos de trabajo del equipo, mejorar las prácticas de codificación colaborativa y gestionar eficazmente el uso de Copilot en entornos con múltiples desarrolladores.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Configurar GitHub Copilot para entornos de equipo.
• Utilizar Copilot para mejorar las prácticas de codificación colaborativa.
• Optimizar los flujos de trabajo del equipo utilizando las características de Copilot.
• Gestionar la integración de Copilot en proyectos con múltiples desarrolladores.
• Mantener una calidad y estándares de código consistentes entre los equipos.
• Aprovechar las características avanzadas de Copilot para necesidades específicas del equipo.
• Combinar Copilot con otras herramientas colaborativas para aumentar la eficiencia.

Este curso dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones) está destinado a ingenieros de QA, desarrolladores y líderes de equipo de nivel intermedio que deseen aprovechar GitHub Copilot para una depuración más eficiente, mejora de la calidad del código y revisión de código fluida.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Configurar GitHub Copilot para propósitos de depuración y revisión de código.
• Usar Copilot para identificar y resolver errores de manera eficiente.
• Mejorar la calidad del código con sugerencias asistidas por IA.
• Agilizar los procesos de revisión de código con las capacidades de Copilot.
• Colaborar eficazmente usando Copilot en entornos de equipo.

Opciones de Personalización del Curso

Formato del Curso

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

Prompt Engineering para Desarrollo de Software es un curso práctico diseñado para enseñar a los desarrolladores cómo crear prompts efectivos que optimicen la utilidad, precisión y seguridad de las salidas generadas por IA en el contexto de tareas de ingeniería de software.

Esta formación dirigida por un instructor (online o presencial) se dirige a desarrolladores de nivel intermedio que desean integrar técnicas de ingeniería de prompts en su uso de asistentes de codificación AI, analizadores de código y herramientas de automatización inteligente.

• Crear prompts precisos para tareas de generación, revisión y optimización de código.
• Usar cadenas de prompts y refinamiento para mejorar las respuestas de la IA en flujos de trabajo iterativos.
• Generar salidas estructuradas como casos de prueba, consultas SQL y documentación a partir de entradas mínimas.
• Mitigar la fantasía y mejorar el control sobre el comportamiento del modelo LLM en entornos técnicos.

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a desarrolladores front-end intermedios que deseen utilizar GitHub Copilot para automatizar tareas de codificación repetitivas, mejorar los procesos de diseño UI/UX y optimizar los flujos de trabajo front-end.

Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:

• Configurar GitHub Copilot para proyectos de desarrollo front-end.
• Utilizar Copilot para generar código HTML, CSS y JavaScript de manera eficiente.
• Mejorar los procesos de diseño UI/UX utilizando sugerencias de código generadas por IA.
• Optimizar los flujos de trabajo front-end con estrategias prácticas de integración de Copilot.
• Solucionar problemas y depurar código front-end utilizando la asistencia de Copilot.

Responsible AI in Software Development es un curso básico que aborda las consideraciones éticas, legales y de gobernanza al usar herramientas de IA en el proceso de desarrollo de software. El curso enfatiza la transparencia, la equidad, las preocupaciones sobre propiedad intelectual y la implementación segura del código generado por IA.

Esta capacitación dirigida por un instructor (en línea u onsite) está destinada a profesionales técnicos y no técnicos principiantes que desean garantizar el uso ético, conforme a normas y consciente de riesgos de la IA en sus proyectos de software.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Identificar y mitigar los riesgos éticos y legales asociados con el desarrollo asistido por IA.
• Comprender la existencia de sesgo en el código generado por IA y cómo evaluar la equidad.
• Administrar licencias de software y atribución relacionadas con contenido generado por IA.
• Establecer marcos de gobernanza, política y conformidad para el uso de IA en equipos de desarrollo.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones para la Personalización del Curso

• Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

AI para Requisitos de Software y Generación de Historias de Usuario es un curso práctico centrado en el uso de la IA generativa para transformar la entrada de los interesados en requisitos estructurados, epics, historias de usuario y criterios de aceptación adecuados para flujos de trabajo ágiles.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales de productos y proyectos de nivel principiante que deseen utilizar herramientas como ChatGPT o Claude para mejorar la claridad, la velocidad y el rastreabilidad en la recopilación y refinamiento de requisitos.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Utilizar prompts de IA para recopilar y refinar los requisitos comerciales.
• Convertir solicitudes de funciones en historias de usuario y epics bien estructurados.
• Generar criterios de aceptación, casos límite y definiciones de finalización con la asistencia de IA.
• Colaborar con equipos de desarrollo utilizando documentación estructurada por IA.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Cursor es un entorno de desarrollo impulsado por IA que mejora la productividad y la confiabilidad en los flujos de trabajo de datos y aprendizaje automático a través de generación de código inteligente, sugerencias contextuales y documentación simplificada.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales intermedios en datos y aprendizaje automático que deseen integrar Cursor en sus flujos de trabajo diarios para acelerar la prototipación, el desarrollo escalable de pipelines y las operaciones mejoradas de los modelos.

Después de completar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Usar Cursor para acelerar el desarrollo de cuadernos y la exploración de código.
• Generar, refactorizar y documentar pipelines de ETL y ingeniería de características.
• Aprovechar el código asistido por IA para el entrenamiento, ajuste y evaluación de modelos.
• Mejorar la reproducibilidad, colaboración y consistencia operativa en los flujos de trabajo de ML.

Formato del Curso

• Conferencias interactivas y demostraciones.
• Ejercicios prácticos en entornos de codificación en vivo.
• Estudios de casos que integran Cursor con pipelines de ML y herramientas de operaciones de modelos.

Opciones de Personalización del Curso

• Este entrenamiento puede ser adaptado a marcos específicos como TensorFlow, PyTorch o scikit-learn, o a plataformas MLOps organizacionales.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Quito (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de Python de nivel principiante a intermedio que deseen aprovechar GitHub Copilot para tareas específicas de Python, depuración e implementación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Configurar y ajustar GitHub Copilot para el desarrollo en Python.
• Aprovechar Copilot para escribir código Python eficiente.
• Depurar aplicaciones de Python utilizando sugerencias generadas por IA.
• Automatizar tareas de codificación repetitivas y mejorar la eficiencia del flujo de trabajo.
• Utilizar Copilot para implementar proyectos de aprendizaje automático en Python.

Graphite es una plataforma de productividad para desarrolladores y revisión de código que optimiza los flujos de trabajo de solicitudes de incorporación (pull requests), mejora la colaboración del equipo e integra herramientas como GitHub y asistentes de revisión de código basados en IA.

Este entrenamiento guiado por un instructor, en línea o presencial, está dirigido a equipos de ingeniería de software intermedios que deseen optimizar sus flujos de trabajo de desarrollo, mejorar la eficiencia de las revisiones y implementar Graphite efectivamente dentro de pipelines DevOps empresariales.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Implementar y configurar Graphite para entornos de desarrollo a escala empresarial.
• Automatizar la gestión de solicitudes de incorporación y mejorar el rendimiento de las revisiones de código.
• Integrar Graphite con GitHub, sistemas CI/CD y asistentes de IA como OpenAI, Deepseek, LlaMA, Qwen y Mistral Small.
• Medir la productividad del desarrollador utilizando análisis y tableros de Graphite.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, comuníquese con nosotros para hacer los arreglos necesarios.

Cursor es un entorno de desarrollo avanzado impulsado por IA que permite a los ingenieros extender, ajustar y personalizar su inteligencia de codificación para casos de uso especializados y flujos de trabajo empresariales.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a desarrolladores y ingenieros de IA de nivel avanzado que deseen diseñar sistemas de prompts personalizados, ajustar el comportamiento del modelo y construir extensiones personalizadas para la automatización interna de desarrollo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Diseñar y probar plantillas de prompts avanzadas para un comportamiento de IA preciso.
• Conectar Cursor a APIs internas y bases de conocimiento para una generación de código contextualizada.
• Desarrollar modelos de IA ajustados o adaptados al dominio para tareas especializadas.
• Crear y desplegar herramientas o adaptadores personalizados que extiendan la funcionalidad de Cursor de manera segura.

Formato del Curso

• Presentaciones técnicas y demostraciones guiadas.
• Laboratorios de desarrollo práctico y optimización de prompts.
• Proyectos prácticos que integran Cursor con sistemas empresariales del mundo real.

Opciones de Personalización del Curso

• Este curso puede personalizarse para alinearse con arquitecturas internas específicas, marcos de IA o requisitos de cumplimiento de seguridad.

Este curso de formación presencial (en línea o en el lugar) dirigido por un instructor está destinado a participantes de nivel avanzado que deseen personalizar GitHub Copilot para proyectos de equipo, utilizar sus funciones avanzadas e integrarlo sin problemas en pipelines CI/CD para mejorar la colaboración y la productividad.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Personalizar GitHub Copilot para las necesidades específicas de los proyectos y flujos de trabajo del equipo.
• Aprovechar las funciones avanzadas de Copilot para tareas de codificación complejas.
• Integrar GitHub Copilot en pipelines CI/CD y entornos colaborativos.
• Optimizar la colaboración del equipo utilizando herramientas de IA.
• Administrar y solucionar problemas de configuraciones y permisos de Copilot de manera efectiva.

La Inteligencia Artificial Generativa para el Desarrollo Front-End explora cómo los modelos de lenguaje grandes y las herramientas impulsadas por IA pueden acelerar el desarrollo front-end a través de la generación de código basada en prompts, la prototipización de diseños y la optimización de interfaces de usuario.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales front-end principiantes e intermedios que deseen utilizar la IA generativa para construir e iterar interfaces de usuario de manera más rápida y creativa.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Usar herramientas de IA para generar HTML, CSS y JavaScript a partir de prompts de lenguaje natural.
• Crear y perfeccionar componentes y diseños de UI utilizando modelos generativos.
• Prototipizar diseños web responsivos rápidamente sin escribir todo el código desde cero.
• Optimizar el código front-end utilizando sugerencias y flujos de trabajo automatizados de IA.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial), está destinada a desarrolladores de principiantes a expertos que desean aprovechar la IA para la generación de código con Tabnine.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender las bases de la generación de código impulsada por IA.
• Instalar y configurar Tabnine en su entorno de desarrollo.
• Utilizar Tabnine para una finalización de código eficiente y corrección de errores.
• Crear y entrenar modelos de IA personalizados con Tabnine para tareas especializadas.

Vibe coding es un paradigma emergente en el que los desarrolladores colaboran con modelos de lenguaje grandes para generar, refinar y optimizar código a través de interacciones en lenguaje natural.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores y líderes técnicos de nivel intermedio que desean dominar el uso de asistentes de codificación con IA y modelos de lenguaje grande de código abierto para mejorar la productividad, creatividad y automatización de flujos de trabajo.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender los principios y la filosofía del vibe coding y su impacto en el desarrollo de software.
• Implementar entornos de codificación asistidos por LLM utilizando herramientas como Replit, DeepSeek, LlaMA, Qwen, Mistral y GitHub Copilot.
• Diseñar y ejecutar estrategias de ingeniería de prompts para una colaboración efectiva con IA.
• Integrar flujos de trabajo de vibe coding en pipelines CI/CD empresariales y marcos de gobernanza.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.

La Generación de Pruebas y la Ingeniería de Calidad Aumentada por IA exploran cómo las herramientas de inteligencia artificial y los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden mejorar la cobertura de pruebas, acelerar la creación de pruebas y potenciar los procesos de aseguramiento de calidad.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en sitio) está destinado a profesionales de QA de nivel intermedio que deseen automatizar y mejorar sus estrategias de pruebas utilizando herramientas y prácticas impulsadas por IA.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Generar pruebas unitarias, de integración y de interfaz de usuario (UI) utilizando herramientas de IA y solicitudes.
• Utilizar LLMs para la prueba exploratoria, el descubrimiento de casos límite y el análisis de regresión.
• Agrupar y priorizar fallos y anomalías de pruebas utilizando una triage asistida por IA.
• Integrar las pruebas basadas en IA en los pipelines CI/CD para mejorar la confianza en los lanzamientos.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar un entrenamiento personalizado para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Cursor es un entorno de desarrollo impulsado por IA que mejora la colaboración del equipo, automatiza las revisiones de código e integra de manera fluida los flujos de trabajo modernos de CI/CD.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a profesionales técnicos de nivel intermedio que deseen integrar Cursor en sus entornos de equipo para mejorar la colaboración, agilizar las revisiones y mantener la calidad a lo largo de las pipelines automatizadas.

Al completar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Configurar y administrar entornos de equipo en Cursor para el desarrollo colaborativo.
• Aprovechar las herramientas de IA para revisiones de código automatizadas, generación de solicitudes de incorporación (pull requests) y validación de fusiones.
• Implementar la gobernanza del código, políticas de revisión y barreras de seguridad utilizando las capacidades de Cursor.
• Integrar Cursor con sistemas CI/CD para garantizar la entrega continua y estándares consistentes de calidad.

Formato del Curso

• Presentaciones dirigidas por un instructor y discusiones basadas en equipos.
• Laboratorios prácticos utilizando escenarios de colaboración real del mundo real.
• Ejercicios de integración en vivo con herramientas CI/CD y control de versiones.

Opciones de Personalización del Curso

• El curso puede adaptarse a plataformas CI/CD específicas, herramientas de repositorio o requisitos de seguridad empresariales.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinado a programadores y desarrolladores de nivel principiante e intermedio que desean aprovechar DeepSeek Coder para mejorar la eficiencia y productividad en el código.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades y limitaciones de DeepSeek Coder.
• Generar fragmentos de código de alta calidad utilizando la asistencia de IA.
• Utilizar DeepSeek Coder para depurar y optimizar el código.
• Automatizar tareas repetitivas de programación mediante herramientas de IA.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinado a participantes de nivel intermedio que deseen aprovechar GitHub Copilot para manejar casos avanzados de codificación, mejorar la productividad y integrar Copilot en sus flujos de trabajo de desarrollo.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Optimizar su uso de GitHub Copilot para tareas de codificación avanzadas.
• Escribir código más eficiente, libre de errores y mantenible con las sugerencias de Copilot.
• Integrar GitHub Copilot en sus IDEs y flujos de trabajo preferidos.
• Utilizar Copilot para la depuración y el refactorizado del código.
• Comprender las limitaciones y consideraciones éticas del uso de herramientas de codificación alimentadas por IA.

Esta formación dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinada a desarrolladores y líderes de equipo de nivel avanzado que desean dominar las funciones avanzadas de Tabnine.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Implementar Tabnine en proyectos de software complejos.
• Ajustar y entrenar los modelos de IA de Tabnine para casos de uso específicos.
• Integrar Tabnine en los flujos de trabajo y pipelines de desarrollo del equipo.
• Mejorar la calidad del código y acelerar los ciclos de desarrollo utilizando las recomendaciones de Tabnine.

Esta formación en vivo (en línea o presencial) dirigida por un instructor está destinada a desarrolladores de software principiantes e intermedios que desean integrar asistentes de codificación basados en IA en su flujo de trabajo de desarrollo.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Entender el papel y las capacidades de los asistentes de codificación basados en IA en el desarrollo de software.
• Utilizar diversas herramientas de asistentes de codificación basadas en IA para automatizar tareas de codificación rutinarias.
• Integrar asistentes de codificación basados en IA en su ciclo de vida del desarrollo de software.
• Mejorar su productividad y centrarse en tareas de programación más complejas y creativas.
• Abordar consideraciones éticas y el uso responsable de la IA en el desarrollo de software.

Devstral es un marco de trabajo de código abierto diseñado para crear y ejecutar agentes de codificación que pueden interactuar con bases de código, herramientas de desarrollo y APIs para mejorar la productividad en ingeniería.

Este curso de formación dirigido por un instructor (en línea o en las instalaciones del cliente) está destinado a ingenieros de ML de nivel intermedio a avanzado, equipos de tooling de desarrolladores y SREs que deseen diseñar, implementar y optimizar agentes de codificación utilizando Devstral.

Al final de este curso, los participantes podrán:

• Configurar e instalar Devstral para el desarrollo de agentes de codificación.
• Diseñar flujos de trabajo agente para la exploración y modificación de bases de código.
• Integrar agentes de codificación con herramientas de desarrolladores y APIs.
• Implementar las mejores prácticas para el despliegue seguro y eficiente de agentes.

Formato del Curso

• Lectura interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para hacer los arreglos necesarios.

Cursor es un editor de código alimentado por IA diseñado para mejorar la productividad del desarrollador mediante completados de código inteligentes, ediciones contextuales y asistencia adaptativa.

Este entrenamiento dirigido por un instructor (en línea o en el sitio) está destinado a desarrolladores principiantes y equipos de ingeniería que desean optimizar su flujo de trabajo de codificación y aprovechar de manera segura las sugerencias de IA para mejorar la eficiencia.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Cursor para su uso óptimo en proyectos de desarrollo.
• Comprender y aplicar completados de código asistidos por IA, chat en el editor y herramientas de refactoring.
• Evaluar, aceptar o modificar eficazmente y de manera segura las sugerencias generadas por IA.
• Adoptar mejores prácticas para la incorporación del equipo, colaboración e integración con el control de versiones.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Demostraciones prácticas y ejercicios guiados.
• Desafíos de codificación del mundo real y práctica en el laboratorio utilizando Cursor.

Opciones de Personalización del Curso

• Este curso puede adaptarse a lenguajes de programación o marcos específicos utilizados por su equipo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Quito (en línea o presencial) está orientado a desarrolladores de nivel principiante que desean comprender las capacidades de GitHub Copilot, configurarlo y usarlo eficazmente para mejorar su experiencia de codificación.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Entender qué es GitHub Copilot y cómo funciona.
• Configurar GitHub Copilot con un editor de código compatible.
• Usar GitHub Copilot para escribir, refactorizar y depurar código más rápidamente.
• Aprovechar Copilot para explorar técnicas de codificación y soluciones.
• Aplicar mejores prácticas para integrar GitHub Copilot en sus flujos de trabajo diarios.

LLMs para la Comprensión, Refactorización y Documentation es un curso técnico enfocado en aplicar modelos de lenguaje grandes (LLMs) para mejorar la calidad del código, reducir la deuda técnica y automatizar tareas de documentación entre equipos de software.

Esta formación en vivo (en línea o presencial) dirigida por instructores está destinada a profesionales intermedios y avanzados en software que desean usar LLMs como GPT para analizar, refactorizar y documentar bases de código complejas u obsoletas de manera más efectiva.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Usar LLMs para explicar el código, dependencias y lógica en repositorios desconocidos.
• Identificar y refactorizar anti-patrónes e mejorar la legibilidad del código.
• Generar automáticamente y mantener comentarios en línea, archivos README y documentación de API.
• Integrar las perspectivas impulsadas por LLMs en los flujos de trabajo existentes CI/CD y de revisión.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchas ejercicios y práctica.
• Implementación hands-on en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.

Este curso dirigido por un instructor y en vivo en Quito (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de Python y científicos de datos intermedios que desean aumentar su productividad con la ayuda de Tabnine.

Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Tabnine en su entorno de desarrollo de Python.
• Utilizar las funciones de autocompletado de Tabnine para escribir código Python de manera más eficiente.
• Personalizar el comportamiento de Tabnine para adaptarlo a su estilo de codificación y necesidades del proyecto.
• Entender cómo funciona el modelo de IA de Tabnine específicamente con el código Python.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinada a participantes de nivel principiante que desean entender las asistentes de codificación basadas en IA, sus capacidades, cómo pueden mejorar el proceso de desarrollo y las consideraciones éticas asociadas con su uso.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Comprender la finalidad y capacidades de las asistentes de codificación basadas en IA.
• Identificar diferentes herramientas de asistentes de codificación basadas en IA y sus características.
• Utilizar asistentes de codificación basados en IA para tareas básicas de codificación.
• Abordar las consideraciones éticas básicas y el uso responsable de la IA en el desarrollo.

El Desarrollo de Software impulsado por IA (SDLC) es un curso práctico que explora cómo la inteligencia artificial puede mejorar cada fase del proceso de desarrollo de software. Desde la automatización del análisis de requisitos hasta la generación de pruebas inteligentes y la optimización de despliegues, los participantes aprenderán a integrar herramientas y técnicas de IA en todo el ciclo de vida.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a líderes de software intermedios que deseen modernizar su SDLC con flujos de trabajo y herramientas asistidos por IA.

Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:

• Aprovechar la IA para convertir la entrada empresarial en requisitos estructurados y user stories.
• Usar LLMs para mejorar la documentación del código, su revisión y refactorización.
• Automatizar la generación de casos de prueba y el análisis de cobertura utilizando herramientas de IA.
• Aplicar monitoreo impulsado por IA y toma de decisiones en despliegues en pipelines CI/CD.

Formato del Curso

• Conferencia interactiva y discusión.
• Muchos ejercicios y práctica.
• Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.

Opciones de Personalización del Curso

• Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarla.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de software de nivel intermedio que deseen aumentar su productividad y calidad del código utilizando la codificación asistida por IA con Cursor.

Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Cursor para el desarrollo de software asistido por IA.
• Integrar Cursor con repositorios Git y flujos de trabajo de desarrollo.
• Utilizar lenguaje natural para generar, depurar y optimizar código.
• Aprovechar las capacidades de IA para la refactorización, documentación y pruebas.

Este curso de formación dirigido por un instructor en Quito (en línea o presencial) está destinado a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que deseen aprender a utilizar las capacidades de GitHub Copilot de manera efectiva dentro de los flujos de trabajo modernos.

Este curso dirigido por un instructor, en vivo, en Quito (en línea o presencial) está orientado a desarrolladores de nivel principiante que desean aumentar su eficiencia en la codificación con la ayuda de Tabnine.

Al final de este curso, los participantes serán capaces de:

• Instalar y configurar Tabnine en su IDE preferido.
• Utilizar las funciones de autocompletado de Tabnine para acelerar la codificación.
• Personalizar la configuración de Tabnine para obtener una asistencia óptima.
• Entender cómo el IA de Tabnine aprende de su código para proporcionar mejores sugerencias.

Este taller inmersivo de un día capacita a los equipos de software para integrar herramientas de IA de vanguardia en todo el Ciclo de Vida del Desarrollo de Software (SDLC). Estructurado como un juego interactivo con niveles progresivos, esta experiencia combina la construcción de habilidades técnicas, creatividad y colaboración.

Los participantes abordarán desafíos del mundo real en todas las etapas del SDLC — desde la recopilación de requisitos y diseño hasta la codificación, pruebas, implementación y monitoreo — utilizando herramientas impulsadas por IA como ChatGPT, GitHub Copilot y sistemas de análisis de registros basados en ML.

Diseñado para entornos de desarrollo modernos, este taller fomenta la fluidez en IA, la sinergia del equipo y una comprensión profunda sobre cómo potenciar las cadenas de entrega de software con capacidades de IA generativa y aprendizaje automático.