Desarrollo Generativo (Dev-Gen) — Avanzado

🎯 Objetivo del curso

Aprender a utilizar herramientas y flujos de trabajo para acelerar el desarrollo de soluciones completas: desde la nube hasta el hardware embebido, integrando IA.

📌 Programa Sintético

Fundamentos de desarrollo generativo y asistido. Entornos y herramientas: configuración y uso eficiente. Generación de código: buenas prácticas, limpieza y adaptación. Nube y servicios: arquitectura, APIs, bases de datos. Sistemas embebidos: adaptación de código a restricciones de hardware. Integración de modelos de IA en el ciclo de desarrollo. Pruebas, depuración y documentación automática. Proyecto final: solución completa generada y adaptada.

🧩 Proyecto del nivel

Diseño y desarrollo de una solución AIoT completa usando flujos generativos: desde el código del microcontrolador hasta el servicio cloud, con documentación automática generada por IA.

Unidad 1 (Sem 1-2): Introducción al desarrollo generativo y entornos. Unidad 2 (Sem 3-4): Generación de código y servicios cloud. Unidad 3 (Sem 5-6): Sistemas embebidos e IA integrada. Unidad 4 (Sem 7-8): Pruebas, documentación y proyecto final.

Unidad 1 — Embebido Generativo: Fundamentos (Sem 1-2)

• Restricciones de hardware y estrategias de prompt
• Generación de estructura de firmware profesional
• Lab: primer firmware generado y validado en hardware

Unidad 2 — Drivers y Periféricos Generados (Sem 3-4)

• Generación de drivers: I2C, SPI, UART
• Manejo de interrupciones generado
• Lab: driver completo para sensor con protocolo I2C

Unidad 3 — Optimización de Código Embebido (Sem 5-6)

• Técnicas de optimización: memoria, velocidad, consumo
• Refactorización asistida de código embebido
• Lab: comparación before/after de optimización generativa

Unidad 4 — Comunicaciones en Sistemas Embebidos (Sem 7-8)

• Generación de stacks MQTT/HTTP en embebido
• Gestión de conexión WiFi/BLE generada
• Lab: nodo IoT comunicado completamente generado

Unidad 5 — RTOS Generativo (Sem 9-10)

• Introducción a FreeRTOS con código generado
• Tareas, colas y semáforos: patrones generados
• Lab: sistema multitarea embebido generado

Unidad 6 — Edge AI Generativa (Sem 11-12)

• Modelos de IA para embebido: TFLite, Edge Impulse
• Generación del pipeline de inferencia en dispositivo
• Lab: clasificador local embebido con modelo generado

Unidad 7 — Integración Cloud-Edge (Sem 13-14)

• Arquitectura híbrida generada: device + cloud
• Sincronización, OTA y gestión remota
• Lab: sistema completo edge-to-cloud operativo

Unidad 8 — Proyecto Final (Sem 15-16)

• Solución embebida completa generada, optimizada y documentada
• Presentación técnica del proceso generativo

Bienvenido a Desarrollo Generativo Avanzado.

En este nivel trabajarás con desarrollo embebido generativo: cómo usar IA para generar y adaptar firmware real para microcontroladores, respetando las restricciones de memoria, velocidad y consumo.

Temas de la Semana 1:
– Desafíos del desarrollo embebido con IA generativa
– Diferencias clave entre código de alto nivel y firmware
– Estrategias de prompt para hardware con restricciones
– Herramientas: PlatformIO, ESP-IDF, STM32CubeIDE con asistencia IA