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Alumnos matriculados
40%
Valoración de nuestros alumnos:
Modalidad:
E-learning
Duración:
40 horas
Precio:
Desde 175€
Inicio:
Disponible
Nuestros alumnos trabajan en empresas líderes
Curso Chat GPT para desarrolladores
¿A quién está dirigido?

Este curso está dirigido a desarrolladores de software, programadores, ingenieros informáticos y profesionales del ámbito tecnológico que deseen integrar la inteligencia artificial en sus procesos de desarrollo, optimizando la creación de código, la solución de problemas y la automatización de tareas rutinarias.

Contamos con la implantación de un Sistema de Gestión de Calidad que se ajusta a los requisitos de la norma en ISO 9001:2015 para el siguiente alcance: Diseño e Impartición de actividades de formación.

Beneficios
Para los desarrolladores
Ahorro de tiempo en la escritura y depuración de código
Con Chat GPT aprenderás a generar y optimizar código de manera más rápida, simplificando tareas repetitivas y mejorando la eficiencia en el proceso de desarrollo.
Mejora en la calidad del código
Por medio de Chat GPT serás capaz de detectar errores, sugerir optimizaciones y aplicar buenas prácticas en el desarrollo, elevando la calidad del software que produces. 
Automatización de tareas complejas
La formación te permitirá automatizar procesos como la creación de documentación técnica, la resolución de problemas comunes y la generación de scripts personalizados, lo que reducirá los tiempos de desarrollo. 
Skills
Desarrollo de aspectos clave
Integración de Chat GPT en el ciclo de desarrollo
Aprenderás a utilizar Chat GPT para asistir en diversas etapas del desarrollo, desde la escritura de código hasta la solución de errores y la creación de documentación técnica.
Optimización del flujo de trabajo
Desarrollarás la capacidad de automatizar tareas repetitivas y optimizar el flujo de trabajo, haciendo uso de Chat GPT para sugerir mejoras en el código y acelerar la producción.
Solución de problemas mediante IA
Serás capaz de utilizar Chat GPT para identificar y resolver problemas de programación, mejorar la eficiencia en la depuración y crear soluciones más rápidas para problemas complejos.
Objetivos de la formación
  • Comprender cómo Chat GPT puede mejorar el desarrollo de software: los participantes aprenderán cómo la IA, a través de Chat GPT puede asistir en el desarrollo de software, desde la generación de código hasta la automatización de tareas rutinarias.
  • Automatizar procesos en el ciclo de desarrollo: se capacitará a los alumnos para utilizar Chat GPT en la automatización de procesos clave como la depuración, la generación de pruebas y la documentación de código, reduciendo los tiempos de entrega.
  • Mejora la eficiencia y la calidad del código: la formación enseña a los desarrolladores sobre como usar Chat GPT para revisar y optimizar su código, asegurando que se sigan las mejores prácticas y estándares.
  • Desarrollar soluciones personalizadas con la IA: nuestros alumnos aprenderán a integrar Chat GPT en sus proyectos de software para generar soluciones personalizadas que se adapten a las necesidades específicas del cliente o del proyecto. 
Programa de contenidos
Un temario confeccionado para los desarrolladores que quieran añadir Chat GPT a su día a día
Módulo 1.
Introducción a Chat GPT
Introducción a Chat GPT
  • ¿Qué es Chat GPT?
  • ¿Cuál es el origen de Chat GPT?
  • ¿Qué es lo que hace a grandes rasgos que Chat GPT funcione?
  • ¿Para qué se usa Chat GOT?
  • ¿Cuáles son los beneficios y las limitaciones?
  • ¿Tiene alternativas Chat GPT?
  • ¿Cuál es la tecnología que hay detrás de Chat GPT?
  • Fundamentos de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y su conexión con Chat GPT
  • Grandes modelos de lenguaje (LLM)
  • ¿Cuál es la relación con Chat GPT?
Módulo 2.
Trabajando con Chat GPT
Trabajando con Chat GPT
  • Acceso a la herramienta
  • Comienza a interactuar con Chat GPT
  • Experimenta y aprende
  • Optimización de conversaciones en Chat GPT
  • Prueba aplicaciones prácticas
Módulo 3.
Personalizando Chat GPT
Personalizando Chat GPT
  • Entender las capacidades de personalización
  • Recolectar datos y entrenar el modelo. Entrenamiento y retroalimentación
  • Ética en la personalización
  • Iteración y mejora
Módulo 4.
La API de Chat GPT
La API de Chat GPT
  • Introducción
  • ¿Qué te permite hacer la API y características
  • Consideraciones éticas y privacidad
  • Registro y configuración inicial
  • Facturación y uso de la API
  • Herramientas específicas para monitorizar el uso de las API
  • Obtención de la clave API
  • Límites y cuotas. Gestión de costes
  • Escalabilidad
  • Monitorización y ajustes
  • Primeros pasos con las APIs de Chat GPT
  • La documentación de la API
  • Estructura de una solicitud API a Chat GPT
  • Manejo de la sesión para conversaciones continuadas
  • Interpretación de respuestas y campos clave
  • Importando la librería OpenAI y Python
  • Consideraciones adicionales
  • Mejores prácticas y consideraciones de seguridad. Gestionar la privacidad de los datos
  • Optimizar el rendimiento
  • Recursos y soporte
Módulo 5.
Integración de Chat GPT con otras aplicaciones
Integración de Chat GPT con otras aplicaciones
  • ¿Qué se entiende por integración?
  • Prácticas para la integración con API externas
  • Algunos ejemplos de integración con Chat GPT
  • Integraciones de Chat GPT utilizando Python
  • Otras aplicaciones específicas
Módulo 6.
Automatización de tareas con la API de Chat GPT
Automatización de tareas con la API de Chat GPT
  • Automatización y la IA
  • Ventajas y desafíos
  • Introducción a las plataformas de automatización
  • Herramientas de automatización más populares
  • Creación de documentos automatizados
  • Automatización de presentaciones
  • Automatización de tareas de correo electrónico
  • Implementación de flujos de trabajo automatizados
  • Ejemplos de implementación de flujos de trabajo con Chat GPT
  • Consideraciones de seguridad y privacidad en la automatización de tareas
Módulo 7.
Futuro de Chat GPT y Tendencias
Futuro de Chat GPT y Tendencias
  • IA Multimodal
  • IA Multimodal basada en Chat GPT
  • Futuro de la personalización en modelos de lenguaje
  • Mejora en la precisión y contextualización
  • Modelos más grandes y complejos
  • Personalización avanzada