Quarkus AI Developer
(36 horas)
Acerca del curso
Este curso está orientado para profesionales/estudiantes del sector tecnologías de información o desarrollo de software que deseen utilizar Java con el framework Quarkus para construcción de aplicaciones robustas y escalables.
Se recomienda tener experiencia previa en Spring Boot 2 o superior en API REST y JPA.
¿Cómo usaremos la IA?
-Usaremos Claude Code para la creación de agentes para la productividad en el código y Google VertexAI para integrarlo con la lógica de negocio.
¿Cómo será el acceso a Claude Code y Google Vertex AI?
-Claude Code es de pago, se recomienda tener una suscripción activa. Sin embargo podrás usar otros agentes de pago o gratuitos como Codex, Antigravity CLI o similares.
-Para Google Vertex AI suele ofrecer un crédito gratuito para nuevos usuarios.
Proyecto de curso- Acceso de por vida
- Certificado de aprobación
- Acceso exclusivo a Discord (foro de estudiantes de latinoamérica)
- Soporte a dudas
Técnicos
Hardware
Extra
¿Cómo usaremos la IA?
-Usaremos Claude Code para la creación de agentes para la productividad en el código y Google VertexAI para integrarlo con la lógica de negocio.
¿Cómo será el acceso a Claude Code y Google Vertex AI?
-Claude Code es de pago, se recomienda tener una suscripción activa. Sin embargo podrás usar otros agentes de pago o gratuitos como Codex, Antigravity CLI o similares.
-Para Google Vertex AI suele ofrecer un crédito gratuito para nuevos usuarios.
¿A quién va dirigido? - Estudiantes de desarrollo de software
- Profesionales de desarrollo de software
- Docentes de desarrollo de software
¿Qué habilidades obtendré? - Desarrollar backend con Quarkus con Java 21+
- Integrar IA con Quarkus
- Desplegar en GCP
Programa
- Especificación Microprofile y qué es Quarkus.
- Visión de DDD: capas Domain, Application, Infrastructure.
- Estructura recomendada de proyecto (módulos, paquetes, naming).
- Ventajas de GraalVM
- Quarkus RESTEasy Reactive: recursos, CDI, JSON-B/Jackson.
- DTOs y mapeo entre capas.
- Validación con Hibernate Bean Validation.
- OpenAPI y Swagger UI.
- Config Profiles (dev/test/prod) y ConfigMapping.
- 🤖 Codificación asistida (IA): Uso de asistentes para la creación de clases REST, DTOs y mappers.
- Panache ORM/Hibernate.
- Entidades de dominio y repositorios.
- Migraciones con Flyway.
- 🤖 Codificación asistida (IA): Generación de scripts SQL para Flyway y scaffolding de entidades Panache.
- Conceptos: Uni, Multi, backpressure.
- Uso de Mutiny en repositorios y servicios de dominio.
- Integración con Panache Reactive.
- JUnit 5 + Quarkus Test Framework.
- Mocking con Mockito.
- AssertionSubscriber para flujos reactivos.
- 🤖 Testing con IA: Generación automatizada de casos de prueba
- SmallRye JWT: autenticación, roles y claims.
- Integración con Keycloak como alternativa enterprise a JWT plano.
- Protección de endpoints REST y servicios de dominio.
- Seguridad en contexto reactivo
- Instalación de GraalVM y configuraciones (JAVA_HOME, Native Image).
- Uso de GraalVM: flags, reflection, configuración de native build.
- Comparativa: JVM vs Native en arranque y consumo de recursos.
- Patrones de arquitectura de microservicios.
- Resiliencia con Quarkus (SmallRye Fault Tolerance): retry, timeout, circuit breaker y fallback.
- Arquitectura Event-driven con Kafka: manejo de errores en mensajería (estrategias de reintentos y Dead Letter Queue – DLQ).
- Uso de Micrometers y Health para exponer métricas y checks.
- Evolución de la observabilidad: Integración con OpenTelemetry.
- Métricas simples de negocio y técnicas.
- Contenedores Quarkus: JVM y Native.
- Fundamentos de Kubernetes (arquitectura, manifests).
- Despliegue de aplicaciones y Kafka en GKE.
- 🤖 Infraestructura asistida (IA): Generación y validación de manifiestos YAML para Kubernetes y Dockerfiles optimizados.
- 🤖 Ecosistema de IA en Java: Introducción a la extensión Quarkus LangChain4j.
- 🤖 Uso de:
- LLMs
- Prompts
- Embeddings
- RAG
- Tool calling
- AiServices declarativos
- ChatMemory
- 🤖 Integración Multi-proveedor Google Vertex AI (Gemini) y APIs externas (Anthropic Claude / OpenAI)
- 🤖 Implementación de RAG.
- 🤖 Construcción de Agentes con Tool calling.
- 🤖 Model Context Protocol con Quarkus.
- Reto final a presentar para obtención de certificado de aprobación.
Horario
Costa Rica
El Salvador
Guatemala
Honduras
México
Nicaragua
18:00 a 21:00
08:00 a 11:00
Colombia
Ecuador
Panamá
Perú
19:00 a 22:00
09:00 a 12:00
Bolivia
República Dominicana
Venezuela
20:00 a 23:00
10:00 a 13:00
Argentina
Chile
Paraguay
Uruguay
21:00 a 00:00
11:00 a 14:00
Facilidades de Pago
Otros países
- Primera cuota: $115 USD hasta el 14 de octubre
- Segunda cuota: $114 USD hasta el 4 de noviembre
Aceptamos:
Preguntas frecuentes
-Para Google Vertex AI suele ofrecer un crédito gratuito para nuevos usuarios.
Si el curso es ONLINE EN VIVO será desarrollado vía ZOOM y quedan grabadas para posterior repaso desde nuestro campus virtual, los videos no son descargables pero están disponibles las 24 horas del día, el código y guías si son descargables, además tendrás soporte a tus dudas en vivo en las clases o luego vía mail o discord.
Si el curso es de tipo grabado podrás revisar su contenido en el campus virtual y enviar tus consultas también bajo mail o discord.
El acceso al campus virtual es de por vida, es decir terminas el curso y podrás seguir accediendo a su contenido.
Podrás revisar después desde nuestro campus virtual
Si, tras aprobar la evaluación final del curso, se emite un certificado digital [PDF] a nombre de la empresa (MitoCode Network), donde indica la modalidad online, cantidad de horas, mérito y un QR de validación. Si deseas el certificado impreso se deberá agregar costos de envío.
Si emitimos factura con validez tributaria en Perú.
Si eres de otro país deberás agregar impuestos, estos en muchos casos se pagan a la entidad tributaría de tu país (para más información preguntar al área contable de tu empresa).
Te llegará al correo información y accesos al curso, validar bandeja principal, notificaciones, promociones o spam, los correos pueden alojarse ahí.
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