Ya programas pero nunca desarrollaste aplicaciones de IA
Tienes base técnica pero los LLMs son un mundo nuevo para ti. Quieres sumar RAG, fine-tuning y agentes a tu caja de herramientas sin arrancar de cero.
Curso: Ingeniería de Agentes y LLMs
En este curso abordarás lo que podría ser la tecnología más importante del siglo. Aprenderás a construir sistemas que integren modelos de lenguaje que buscan información actualizada (RAG), se ajustan a tu caso de uso (fine-tuning) y ejecutan tareas por ti (agentes), con herramientas como LangChain y protocolos como MCP.
Tienes base técnica pero los LLMs son un mundo nuevo para ti. Quieres sumar RAG, fine-tuning y agentes a tu caja de herramientas sin arrancar de cero.
Probaste la API de OpenAI o algún LLM open source, pero no sabes cómo llevar eso a un sistema real. Quieres entender la arquitectura completa antes de construir algo en serio.
Este es el rol al que quieres apuntar y ya estás armando el camino. Quieres dejar de juntar conocimiento suelto y construir el stack completo (RAG, fine-tuning, agentes) con un certificado que lo respalde.
Entiendes cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes y la arquitectura Transformer que los hace posibles. Distingues qué tareas resuelven bien hoy y dónde todavía fallan.
Usas bases de datos vectoriales (una forma de guardar información para que un modelo la encuentre por significado, no por palabra exacta) para construir sistemas RAG: modelos que responden con información actualizada y verificable, en vez de depender solo de lo que aprendieron en su entrenamiento.
Construyes aplicaciones con LangChain, el framework más usado para conectar modelos de lenguaje con datos y herramientas externas, y comparas sus alternativas para elegir la que se ajuste a tu proyecto.
Sumas las herramientas y modelos de IA de Google (motores de lenguaje, servicios en la nube) a tu stack, para tener más de una opción según el proyecto que estés armando.
Ajustas un modelo de código abierto a tu caso de uso específico, en vez de depender de un modelo genérico que no conoce tu contexto ni tus datos.
Aprendes a llevar un modelo de lenguaje a producción: cómo desplegarlo, monitorearlo y mantenerlo funcionando de forma confiable en el tiempo. Es el equivalente a DevOps, pero para sistemas de IA.
Construyes agentes, sistemas de IA que no solo responden preguntas sino que ejecutan tareas completas encadenando pasos y usando herramientas externas por ti.
Conoces los protocolos que usan los agentes de IA para comunicarse entre sí y con otras herramientas, como MCP (Model Context Protocol). Es la base de cómo se van a conectar los sistemas de IA en los próximos años.
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Me gustó mucho el curso de machine learning. Aprendí muchas cosas nuevas y les profesores son excelentes. El curso me pareció muy interesante y me motiva a seguir aprendiendo en el marco de la diplomatura de IA. Es un curso muy intenso y exige mucha dedicación, creo que es una buena opción para introducirse en el área de machine…
Me pareció excelente el contenido, los temas, las formas, la capacidad de todos los profes para explicar cosas complejas de una forma amena y clara, la preocupación permanente pq no queden dudas, el respeto absoluto para cuando alguien tiene dudas o preguntas. Se nota el amplio conocimiento y expertise en la materia. Estoy muy c…
Creo que ofrecen un curso de muy buena calidad. Soy profe e investigador, llevo un tiempo formándome en datos, y de las muchas experiencias que he tenido, definitivamente es la mejor en calidad y cantidad. Creo que sirve mucho la metodología de los videos grabados y después las clases sincrónicas para dudas y ejercicios. El mate…
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Agustín Rodriguez, Ezequiel Sirne, Francisco Covelli

Agustina Seminara

Ignacio
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