Objetivo del Curso: Capacitar a los estudiantes en el desarrollo y despliegue de aplicaciones web y de escritorio integradas con Inteligencia Artificial, utilizando tanto plataformas low-code como programación tradicional (Python y Electron), y conectándolas a bases de datos robustas.

Clase 1: Creación de Aplicaciones Web con Plataformas Agénticas

• Descripción: Introducción al desarrollo low-code/no-code impulsado por IA. Se explorarán plataformas que permiten crear aplicaciones funcionales (WebApps) con mínima programación, enfocándose en la lógica de agentes de IA.
• Temas Clave:
  • Fundamentos de la IA agéntica: ¿Qué es un agente de IA?
  • Exploración de plataformas: Manus, Lovable, Minimax.
  • Deep Dive: Google AI Studio (Gemini) para la creación de lógica conversacional y de tareas.
  • Diseño de la interfaz de usuario (UI) en plataformas low-code.
  • Integración de la IA en la funcionalidad de la WebApp (Ej. chatbots, generadores de contenido).
• Herramientas: Manus, Lovable, Minimax, Google AI Studio.
• Actividad Práctica: Construir una primera WebApp (Ej. un asistente de generación de ideas) utilizando Google AI Studio e integrándola en una plataforma low-code.
• Manejo de Errores (Clase 1):
  • Solución a problemas de conexión de APIs (API Keys).
  • Depuración de lógica de prompts en IA.
  • Manejo de limitaciones y errores comunes de las plataformas low-code.

Clase 2: Integración de Bases de Datos en la Nube

• Descripción: Se enseñará cómo dar persistencia a los datos de las aplicaciones. Los estudiantes aprenderán a conectar sus WebApps a bases de datos en la nube para almacenar y recuperar información (Ej. perfiles de usuario, historiales de chat).
• Temas Clave:
  • Introducción a las Bases de Datos como Servicio (BaaS).
  • Configuración de un proyecto en Supabase.
  • Fundamentos de PostgreSQL: Diseño de esquemas, tablas y relaciones.
  • Operaciones CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Borrar) desde la WebApp.
  • Conexión segura entre la plataforma (Clase 1) y Supabase.
• Herramientas: Supabase, PostgreSQL.
• Actividad Práctica: Modificar la WebApp de la Clase 1 para que guarde las interacciones del usuario y las respuestas de la IA en una tabla de Supabase.
• Manejo de Errores (Clase 2):
  • Depuración de errores de conexión (connection strings).
  • Errores de sintaxis SQL y consultas de Supabase.
  • Gestión de permisos y seguridad de la base de datos (Row Level Security).

Clase 3: Configuración del Entorno de Desarrollo Local e IDEs con IA

• Descripción: Transición del desarrollo low-code al desarrollo local. Se configurará el entorno de programación profesional, utilizando IDEs potenciados con IA para acelerar la codificación.
• Temas Clave:
  • Instalación y configuración de Visual Studio Code.
  • Introducción a IDEs asistidos por IA: Cursor AI, TRAE AI, Windsurf.
  • Configuración del entorno Python (uso de pip y entornos virtuales).
  • Configuración del entorno Node.js (uso de NPM).
  • Uso de la IA para generación de código (boilerplate), depuración y refactorización.
• Herramientas: Visual Studio Code, Cursor AI, TRAE AI, Windsurf, Python, NPM.
• Actividad Práctica: Configurar VS Code con las extensiones esenciales. Utilizar Cursor AI para generar un script simple en Python que interactúe con una API.
• Manejo de Errores (Clase 3):
  • Solución a problemas de variables de entorno (PATH).
  • Gestión de conflictos de dependencias (Python y NPM).
  • Errores comunes en la configuración de extensiones de VS Code.

Clase 4: Creación de Aplicaciones de Escritorio con Python

• Descripción: Desarrollo de una aplicación de escritorio nativa utilizando Python. Se conectará la aplicación a la misma base de datos en la nube (Supabase) para gestionar datos de forma robusta.
• Temas Clave:
  • Elección de librerías GUI para Python (Ej. Tkinter, PyQt, o CustomTkinter para interfaces modernas).
  • Estructura de una aplicación de escritorio en Python.
  • Implementación de la lógica de negocio.
  • Conexión a Supabase/PostgreSQL usando librerías de Python.
  • Creación de ejecutables (.exe) para distribución.
• Herramientas: Python (Tkinter/PyQt), Supabase (Cliente Python).
• Actividad Práctica: Desarrollar una aplicación de escritorio (Ej. un CRUD de clientes) que lea y escriba datos en la base de datos creada en la Clase 2.
• Manejo de Errores (Clase 4):
  • Errores en el empaquetado de la aplicación (PyInstaller/cx_Freeze).
  • Gestión de hilos para operaciones de red (evitar que la UI se congele).
  • Errores de compatibilidad de librerías gráficas.

Clase 5: Creación de Aplicaciones de Escritorio Multiplataforma con Electron

• Descripción: Enfoque alternativo para el desarrollo de escritorio usando tecnologías web (HTML, CSS, JavaScript). Se creará una aplicación multiplataforma (Windows, Mac, Linux) utilizando el framework Electron.
• Temas Clave:
  • Arquitectura de Electron: Proceso Principal (Main) vs. Proceso de Renderizado (Renderer).
  • Uso de HTML, CSS y JS para construir la interfaz de usuario.
  • Uso de Node.js (NPM) en el Proceso Principal para lógica de backend (conexión a BD).
  • Comunicación entre procesos (IPC Main e IPC Renderer).
  • Ventajas y desventajas vs. el enfoque nativo de Python.
• Herramientas: Electron, Node.js, HTML/CSS/JavaScript.
• Actividad Práctica: Recrear la aplicación CRUD de la Clase 4, pero esta vez utilizando Electron, conectándose a la misma base de datos Supabase.
• Manejo de Errores (Clase 5):
  • Depuración de errores de comunicación IPC.
  • Manejo de módulos nativos de Node.js en Electron.
  • Errores comunes en el build y empaquetado (electron-builder).

Clase 6: Despliegue de Aplicaciones, Código Fuente y Personalización

• Descripción: Cierre del ciclo de desarrollo. Se cubrirán los métodos para desplegar las aplicaciones (Web y Escritorio) para que los usuarios finales puedan acceder a ellas, y se discutirán las buenas prácticas para gestionar y personalizar el código fuente.
• Temas Clave:
  • Despliegue Web: Opciones de hosting para la WebApp (Ej. Vercel, Netlify, o el hosting de la plataforma).
  • Despliegue Escritorio: Empaquetado y firma de instaladores para Windows, macOS y Linux.
  • Gestión de código fuente con Git/GitHub.
  • Estrategias de personalización: Temas (Theming), marca blanca (white-labeling).
  • Mantenimiento y actualización de aplicaciones desplegadas.
• Herramientas: Git, GitHub, Vercel/Netlify, Electron-Builder.
• Actividad Práctica: Desplegar la WebApp (Clase 1) en un servicio de hosting. Generar un instalador ejecutable para la aplicación de Electron (Clase 5).
• Manejo de Errores (Clase 6):
  • Errores de configuración de variables de entorno en el despliegue.
  • Problemas de permisos y CORS en aplicaciones web.
  • Errores de firma de código en instaladores de escritorio