Desarrollo con Java potenciado por IA: herramientas y aplicaciones

Este curso proporcionará una comprensión sólida de las herramientas y bibliotecas disponibles para la implementación de IA en aplicaciones Java, con enfoque en el desarrollo práctico y la optimización para entornos productivos.

Objetivos.-

• Integrar modelos de IA en aplicaciones Java.
• Utilizar herramientas de IA para mejorar la escritura de código y depuración.
• Implementar asistentes de IA para generación de código, refactorización y testing automatizado.
• Desarrollar aplicaciones Java que interactúen con APIs de IA generativa.
• Aplicar bases de datos vectoriales para mejorar búsquedas y clasificación en sistemas inteligentes.
• Optimizar y escalar aplicaciones Java utilizando herramientas de IA.

Dirigido a.-

Desarrolladores Java, ingenieros de software, arquitectos de software y estudiantes avanzados de programación que deseen explorar cómo la inteligencia artificial puede mejorar sus flujos de trabajo y potenciar el desarrollo de aplicaciones Java.

Docente.-

Alberto Basalo  Profesional con más de 30 años de experiencia en el desarrollo de software, especializado en JavaScript y TypeScript, con amplia trayectoria en arquitectura de software, código limpio, testing (Jest, Cypress) y consultoría tecnológica. Ha trabajado en multinacionales como Inditex y TOUS, además de liderar proyectos y formación en empresas de desarrollo y consultoría. Actualmente se dedica a la formación y asesoramiento en productividad y calidad de código con IA, promoviendo metodologías de AI Driven Development para potenciar el desarrollo profesional con herramientas de inteligencia artificial.

Metodología.-

Las clases se impartirán de manera puramente práctica, con ejercicios reales, integración de herramientas de IA en entornos de desarrollo y desarrollo de proyectos aplicados.

Requisitos y material (presencial)

Portátil personal con conexión a internet (obligatorio).

Estructura y contenidos.-

Unidad 1: Introducción a la IA aplicada al desarrollo con Java

• ¿Qué es la inteligencia artificial y cómo puede mejorar el desarrollo?
• Introducción a los asistentes de código y entornos de desarrollo inteligentes
• Herramientas de IA para programadores
• Visual Studio Code con Github Copilot
• Cursor
• Replit
• Devin

Unidad 2: Generación y optimización de código con IA

• Uso de asistentes de IA como GitHub Copilot y Tabnine
• Recomendaciones y refactorización automatizada
• Evaluación de buenas prácticas con IA

Unidad 3: Depuración y pruebas automatizadas con IA

• Análisis de errores y debugging asistido por IA
• Generación automática de casos de prueba
• Implementación de pruebas unitarias con herramientas de IA

Unidad 4: Integración de APIs de IA en Java

• Uso de OpenAI API y otros servicios de IA generativa
• Consumo de modelos de lenguaje en aplicaciones Java
• Casos de uso en chatbots y generación de texto

Unidad 5: Bases de datos vectoriales y Java

• ¿Qué son las bases de datos vectoriales y cómo funcionan?
• Uso de MongoDB Atlas $vectorSearch para búsqueda semántica
• Uso de Elasticsearch para búsqueda de similitud con dense_vector
• Generación y almacenamiento de embeddings con OpenAI y TensorFlow

Unidad 6: Optimización y escalabilidad de aplicaciones Java con IA

• Uso de IA para mejorar el rendimiento en Java
• Herramientas de IA para análisis de código y detección de cuellos de botella
• Optimización automática de consultas SQL y NoSQL con IA
• Implementación de caching inteligente con IA
• Escalabilidad con microservicios y Kubernetes asistidos por IA

Unidad 7: Proyecto final – Creación de una aplicación Java con IA

• Desarrollo de una aplicación Java con integración de IA
• Aplicación de herramientas de IA en diferentes etapas del desarrollo
• Implementación de una búsqueda semántica con bases de datos vectoriales
• Evaluación del rendimiento y optimización del código con IA