rutas de aprendizaje
Ruta de aprendizaje para desarrolladores de IA
Una hoja de ruta práctica para aprender el desarrollo de aplicaciones de IA, desde conceptos fundamentales hasta proyectos de portafolio.
- Rol
- Desarrollador de aplicaciones de IA
- Dificultad
- Principiante
- Duración
- 10–12 semanas
- Secuencia de aprendizaje
- 13
- Categoría
- AI Development
Resumen
Esta ruta presenta los conceptos, herramientas y prácticas de desarrollo necesarios para crear software práctico impulsado por IA. Los estudiantes comienzan con asistentes de IA fundamentales, continúan con entornos de codificación de IA y terminan planificando, construyendo, probando y documentando una aplicación completa.
Secuencia de aprendizaje
1. Explora ChatGPT para el aprendizaje técnico
Aprende a utilizar un asistente de IA para explicar conceptos técnicos, revisar código, generar ejemplos y planificar tareas de desarrollo.
2. Compara un segundo asistente de IA
Utiliza un segundo asistente de IA para comparar explicaciones, revisiones de código y razonamiento de contexto largo en lugar de depender de un solo modelo.
3. IA para todos
Construye una comprensión amplia de la inteligencia artificial, sus capacidades, limitaciones, terminología y rol práctico antes de pasar al desarrollo de aplicaciones de IA.
4. Hito de fundamentos de IA
Confirma que comprendes los prompts, las limitaciones del modelo, las alucinaciones, el contexto y la importancia de validar el resultado generado.
5. Ingeniería de prompts de ChatGPT para desarrolladores
Aprende técnicas prácticas de ingeniería de prompts para el desarrollo de software y aplicaciones impulsadas por LLM antes de aplicarlas dentro de un flujo de trabajo de codificación asistido por IA.
6. Configura un entorno de codificación de IA
Practica la codificación asistida por IA, preguntas sobre bases de código, edición en línea, depuración y refactorización dentro de un entorno de desarrollo habilitado para IA.
7. Evalúa GitHub Copilot
Compara los flujos de trabajo de finalización de código y asistencia al desarrollo con otra herramienta de codificación de IA establecida.
8. Construcción de sistemas con la API de ChatGPT
Estudia cómo se pueden combinar múltiples llamadas a LLM en flujos de trabajo de aplicaciones prácticas, proporcionando una base para construir un prototipo estructurado impulsado por IA.
9. Construye un prototipo basado en prompts
Crea una pequeña aplicación que acepte la entrada del usuario, envíe un prompt estructurado a un servicio de IA y muestre el resultado generado.
10. Explora el desarrollo rápido de aplicaciones de IA
Estudia cómo los constructores de aplicaciones asistidos por IA pueden acelerar la creación de prototipos, aunque sigan requiriendo una revisión cuidadosa del código y la arquitectura generados.
11. Añade validación y manejo de errores
Mejora el prototipo validando entradas y salidas, manejando fallos de la API y evitando que datos generados no válidos lleguen a la interfaz.
12. Crea un proyecto de portafolio de desarrollador de IA
Construye una aplicación completa impulsada por IA que resuelva un problema de usuario claramente definido y demuestre prácticas de desarrollo responsables.
13. Hito de finalización de desarrollador de IA
Revisa el proyecto de portafolio completado y confirma que se han cumplido los requisitos técnicos y de documentación esenciales.