Cursos de AI for Software Development en Ohio

GitHub Copilot es una herramienta de completado de código impulsada por IA que ayuda a acelerar el desarrollo mientras mejora la calidad y la 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.

Esta formación dirigida por un instructor (en línea u on-site) está destinada a gerentes avanzados que desean profundizar en su conocimiento de GitHub Copilot mientras exploran aplicaciones prácticas de IA en entornos corporativos, con ejemplos relevantes para proyectos a gran escala y sectores como el petróleo y gas.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Aplicar funcionalidades avanzadas de Copilot en proyectos corporativos a gran escala.
• Integrar Copilot en flujos de trabajo multidisciplinarios para 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 el planeamiento, la estimación y la optimización del tiempo.
• Identificar 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 una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.

Artificial Intelligence (AI) es un conjunto de tecnologías que simulan la inteligencia humana en máquinas y aplicaciones, permitiendo software más inteligente y adaptable.

Este entrenamiento presidido por un instructor (en línea o en persona) está dirigido a desarrolladores intermedios que desean construir aplicaciones impulsadas por IA utilizando herramientas y plataformas del mundo real.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender conceptos clave de IA y aprendizaje automático.
• Desarrollar características de IA utilizando Python y bibliotecas populares.
• Aplicar técnicas de IA a proyectos reales de desarrollo de software.
• Evaluar modelos e implementar servicios inteligentes.

Formato del Curso

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

Opciones para la Personalización del Curso

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

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

Esta formación en vivo guiada por instructores (en línea u on-site) está dirigida a profesionales de nivel principiante a intermedio que desean usar GitHub Copilot para optimizar DevOps tareas, mejorar la automatización y aumentar la productividad.

Al finalizar esta formación, los participantes podrán:

• Usar GitHub Copilot para ayudar con scripting de shell, configuración e implementaciones CI/CD.
• Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
• Acelerar flujos de trabajo de prueba, implementación y automatización.
• Aplicar Copilot responsablemente con una comprensión de las limitaciones de la IA y las mejores prácticas.

Formato del Curso

• Charlas interactivas y discusiones.
• Varios 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 organizarlo.

Huawei Ascend es una familia de procesadores AI diseñados para inferencia y entrenamiento de alto rendimiento.

Este curso dirigido por instructores (en línea o presencial) está destinado a ingenieros de IA intermedios y científicos de datos que desean desarrollar y optimizar modelos de redes neuronales utilizando la plataforma Ascend de Huawei y el kit de herramientas CANN.

Al finalizar este curso, los participantes podrán:

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

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 del modelo.

Opciones para personalizar el curso

• Para solicitar un curso personalizado basado en su infraestructura o conjuntos de datos, contáctenos para organizarlo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Ohio (en línea o presencial) está destinado a profesionales del software de nivel intermedio que desean aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia e innovación en el desarrollo de software.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Comprender el papel de la inteligencia artificial 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 optimizar el código, asegurar la calidad y depurar.
• Integrar IA en los DevOps y pipelines CI/CD para mejorar las estrategias de implementación.
• Abordar consideraciones éticas y desafíos en el ingeniería de software aumentada con IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio a avanzado que desean optimizar los flujos de trabajo del equipo, mejorar las prácticas de codificación colaborativa y administrar de manera efectiva el uso de Copilot en entornos de múltiples desarrolladores.

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

• Configure GitHub Copilot para entornos de equipo.
• Utilice Copilot para mejorar las prácticas de codificación colaborativa.
• Optimice los flujos de trabajo del equipo con las funciones de Copilot.
• Gestionar la integración de Copilot en proyectos multi-desarrollador.
• Mantenga la calidad del código y los estándares coherentes en todos los equipos.
• Aproveche las funciones avanzadas de Copilot para las necesidades específicas del equipo.
• Combine Copilot con otras herramientas colaborativas para aumentar la eficiencia.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros, desarrolladores y líderes de equipo de control de calidad de nivel intermedio que deseen aprovechar GitHub Copilot para una depuración más eficiente, mejora de la calidad del código y revisión de código optimizada.

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

• Configure GitHub Copilot para fines de depuración y revisión de código.
• Utilice Copilot para identificar y resolver errores de forma eficaz.
• Mejore la calidad del código con sugerencias asistidas por IA.
• Agilice los procesos de revisión de código con las capacidades de Copilot.
• Colabore de forma eficaz con 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 Ohio (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores front-end de nivel intermedio que deseen utilizar GitHub Copilot para automatizar tareas de codificación repetitivas, mejorar el diseño de UI/UX y optimizar los flujos de trabajo de front-end.

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

• Configure GitHub Copilot para proyectos de desarrollo front-end.
• Aproveche Copilot para generar código HTML, CSS y JavaScript de manera eficiente.
• Mejore los procesos de diseño de UI/UX utilizando sugerencias de código generadas por IA.
• Mejore los flujos de trabajo de front-end con estrategias prácticas de integración de Copilot.
• Solucione problemas y depure el código front-end con 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 for Software Requirements and User Story Generation es un curso práctico enfocado en el uso de la IA generativa para transformar las entradas de los interesados en requisitos estructurados, épicas, historias de usuario y criterios de aceptación adecuados para los flujos de trabajo de desarrollo de Agile.

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

Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:

• Utilizar solicitudes de AI para recopilar y refinar los requisitos comerciales.
• Convertir las solicitudes de características en historias de usuario bien estructuradas y épicas.
• Generar criterios de aceptación, casos límite y definiciones de "hecho" con la asistencia de AI.
• Colaborar con equipos de desarrollo utilizando documentación estructurada por AI.

Formato del Curso

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

Opciones para la Personalización del Curso

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

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante a intermedio Python que deseen aprovechar GitHub Copilot para tareas específicas de Python, depuración e implementación de flujos de trabajo de aprendizaje automático.

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

• Instale y configure GitHub Copilot para el desarrollo de Python.
• Aproveche Copilot para escribir código Python eficiente.
• Depurar aplicaciones Python utilizando sugerencias generadas por IA.
• Automatice las tareas de codificación repetitivas y mejore la eficiencia del flujo de trabajo.
• Utilice Copilot para implementar proyectos de aprendizaje automático en Python.

Esta formación dirigida por un instructor en Ohio (en línea o presencial) está orientada a participantes de nivel avanzado que deseen personalizar GitHub Copilot para proyectos de equipo, aprovechar sus funciones avanzadas e integrarlo de manera fluida en las pipelines CI/CD para mejorar la colaboración y productividad.

Al final de esta formación, los participantes podrán:

• Personalizar GitHub Copilot según las necesidades específicas del proyecto y los 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 impulsadas por IA.
• Gestionar y solucionar problemas de configuraciones y permisos de Copilot de manera efectiva.

Generative AI 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 basado en prompts, prototipado de diseños y optimización de interfaces de usuario.

Esta capacitación dirigida por instructores (en línea o presencial) está destinada a profesionales front-end principiantes e intermedios que desean utilizar la IA generativa para construir e iterar interfaces de usuarios más rápidamente y creativamente.

Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:

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

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 coordinar.

Esta formación en vivo, dirigida por un instructor en Ohio (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.

AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering explora cómo las herramientas de inteligencia artificial (IA) y los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden mejorar la cobertura de pruebas, acelerar la creación de pruebas y mejorar los procesos de aseguramiento de calidad.

Esta formación presencial o en línea dirigida por un instructor está destinada a profesionales intermedios de QA que desean automatizar y mejorar sus estrategias de prueba utilizando herramientas y prácticas impulsadas por IA.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

• Generar pruebas unitarias, de integración e interactivas (UI) utilizando herramientas y prompts de IA.
• Utilizar LLMs para la prueba exploratoria, descubrimiento de casos aislados y análisis de regresión.
• Agrupar y priorizar fallas de prueba y anomalías utilizando el triaje asistido por IA.
• Integrar pruebas basadas en IA en los pipelines CI/CD para mejorar la confianza en las liberaciones.

Formato del Curso

• Charla 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 organizarlo.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Ohio (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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o presencial) está dirigida a participantes de nivel intermedio que deseen aprovechar GitHub Copilot para manejar casos de uso de codificación avanzada, mejorar la productividad e integrar Copilot en sus flujos de trabajo de desarrollo.

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

• Optimice el uso de GitHub Copilot para tareas de codificación avanzadas.
• Escriba código más eficiente, sin errores y fácil de mantener con las sugerencias de Copilot.
• Integre GitHub Copilot en sus IDE y flujos de trabajo preferidos.
• Utilice Copilot para la depuración y la refactorización de código.
• Comprenda las limitaciones y las consideraciones éticas del uso de herramientas de codificación impulsadas por IA.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel avanzado y líderes de equipo que deseen dominar las funciones avanzadas de Tabnine.

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

• Implemente Tabnine en proyectos de software complejos.
• Personalice y entrene los modelos de IA de Tabnine para casos de uso específicos.
• Integre Tabnine en los flujos de trabajo del equipo y en las canalizaciones de desarrollo.
• Mejore la calidad del código y acelere los ciclos de desarrollo utilizando la información 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante que desean comprender las capacidades de GitHub Copilot, configurarlo y usarlo de manera efectiva para mejorar su experiencia de codificación.

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

• Comprenda qué es GitHub Copilot y cómo funciona.
• Configure GitHub Copilot con un editor de código compatible.
• Utilice GitHub Copilot para escribir, refactorizar y depurar código más rápido.
• Aproveche Copilot para explorar técnicas y soluciones de codificación.
• Aplique las mejores prácticas para integrar GitHub Copilot en los 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.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio Python que desean aumentar su productividad con la ayuda de Tabnine.

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

• Instale y configure Tabnine en su entorno de desarrollo Python.
• Utilice las funciones de autocompletar de Tabnine para escribir código Python de manera más eficiente.
• Personaliza el comportamiento de Tabnine para que se adapte a su estilo de codificación y a las necesidades del proyecto.
• Comprenda cómo funciona el modelo de IA de Tabnine específicamente con el código Python.

Esta formación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (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.

AI-Driven Software Development Lifecycle (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 inteligente de pruebas y la optimización de despliegues, los participantes aprenderán a integrar herramientas y técnicas de IA en todo el ciclo de vida.

Este entrenamiento dirigido por instructores (en línea o presencial) está diseñado para líderes intermedios del software que desean modernizar su CDL (Ciclo de Vida del Desarrollo de Software) con flujos de trabajo y herramientas asistidas por IA.

Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:

• Utilizar la IA para convertir la entrada empresarial en requisitos estructurados y historias de usuario.
• Usar LLMs (Modelos de Lenguaje Grande) para mejorar la documentación, revisión y refactorización del código.
• Automatizar la generación de casos de prueba y el análisis de cobertura utilizando herramientas de IA.
• Aplicar monitoreo y toma de decisiones basadas en IA en los pipelines CI/CD (Integración Continua/Distribución Continua).

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 programarla.

Este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Ohio (en línea u onsite) está orientado a desarrolladores de nivel principiante a intermedio que desean aprender cómo utilizar las capacidades de GitHub Copilot dentro de un entorno de desarrollo.

Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:

• Comprender las capacidades y beneficios de GitHub Copilot.
• Configurar e integrar Copilot en un flujo de trabajo de desarrollo.
• Entender las características avanzadas de Copilot y aprender las mejores prácticas para usarlo eficazmente.

Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ohio (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel principiante que desean aumentar su eficiencia de codificación con la ayuda de Tabnine.

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

• Instale y configure Tabnine en su IDE preferido.
• Utilice las funciones de autocompletar de Tabnine para acelerar la codificación.
• Personaliza la configuración de Tabnine para una asistencia óptima.
• Comprenda cómo la IA de Tabnine aprende de su código para proporcionar mejores sugerencias.

Este inmersivo taller de un día que empodera a equipos de software para integrar herramientas de IA de vanguardia en todo el Ciclo de 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 codificación, pruebas, implementación y monitoreo — utilizando herramientas potenciadas por IA como ChatGPT, GitHub Copilot y sistemas de análisis de registros basados en IA.

Diseñado para entornos de desarrollo modernos, este taller fomenta la fluidez con IA, la sinergia del equipo y una comprensión profunda de cómo aumentar las cadenas de entrega de software con capacidades de generación por IA y machine learning.