BA1 · Models d'IA i prompt engineering¶
RA1 + RA2 · 27 h · Pes: 40,9 % · Setmanes 1–9 (14/09/2026 – 13/11/2026)
Resultats d'aprenentatge¶
- RA1 · Models d'intel·ligència artificial (12 h): caracteritza i selecciona els models d'IA adequats per a la seva integració en entorns i desenvolupaments software.
- RA2 · Prompt engineering (15 h): aplica tècniques de prompt engineering per a la generació, depuració, optimització i documentació de components web en entorns client i servidor, verificant la integritat del codi i complint estàndards de ciberseguretat i bones pràctiques.
Teoria¶
Els temes de teoria del bloc es troben a la pàgina de Teoria:
- Fonaments de la IA i evolució
- IA a l'ecosistema web
- Assistents per a la programació
- Introducció a l'enginyeria de peticions
- Estratègia de prompting
- Orquestració d'agents amb OpenClaw
- GitHub Copilot: fonaments i ús
- Prompting i flux de treball amb Copilot
- Verificació, seguretat i ús responsable
Activitats¶
| Activitat | Hores | CA | Instruments d'avaluació |
|---|---|---|---|
| AEA0 · Presentació i diagnòstic | 2 h | — | No avaluativa |
| AEA1 · Prompt engineering | 3 h | 1.2, 1.3, 2.1 | Examen |
| AEA2 · Modernització d'un SaaS | 2 h | 1.2, 1.3, 1.4, 2.1 | Examen |
| AEA3 · Desplegament d'OpenClaw | 2 h | 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 2.1, 2.4 | Examen |
| AEA4 · Agent camp OpenClaw | 3 h | 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 2.1, 2.4 | Examen i pràctica avaluable |
| AEA5 · Programació assistida amb Copilot | 6 h | 1.3, 2.1, 2.2, 2.3, 2.4 | Pràctica avaluable |
Avaluació del bloc¶
La nota del BA es reparteix en:
- Activitats pràctiques: 30%
- Proves avaluatives: 70%