Especialista en
Large Language Models
De Fundamentos a Aplicaciones Reales · 4 Semanas
Aprende a construir aplicaciones modernas con LLMs, RAG y optimización avanzada. Desde fundamentos hasta producción.
- 4 bloques de contenido estructurado
- Sesiones en vivo con los profesores
- Proyectos prácticos guiados
- Certificado oficial verificable
Lo que aprenderás
Contenido del programa
Fundamentos de LLMs
Comprenderás cómo funcionan los Large Language Models desde la arquitectura Transformer y los mecanismos de self-attention hasta conceptos fundamentales como embeddings, tokenización y prompting moderno.
- →Arquitectura Transformer y self-attention
- →Embeddings y tokenización
- →Prompt Engineering moderno
- →Evaluación y benchmarking de LLMs
LLMs Locales
Aprenderás a ejecutar modelos open-source de forma local utilizando herramientas modernas para construir aplicaciones prácticas como chatbots, sistemas de clasificación, asistentes inteligentes y generación automática de texto.
- →Modelos open-source: Llama, Mistral, Phi
- →Ollama y LM Studio
- →Chatbots y asistentes locales
- →Clasificación y resumen automático
LLMs Avanzado
Explorarás técnicas avanzadas para optimizar y adaptar modelos de lenguaje utilizando cuantización, LoRA, QLoRA, fine-tuning eficiente e inferencia optimizada para producción.
- →Cuantización: GGUF, GPTQ
- →Fine-tuning con LoRA y QLoRA
- →Inferencia optimizada para producción
- →RLHF y alineamiento de modelos
Aplicaciones con LLMs
Aplicarás los conceptos aprendidos mediante ejercicios guiados, implementación de proyectos prácticos y resolución de casos reales utilizando sistemas modernos basados en LLMs.
- →Sistemas RAG de alto rendimiento
- →Agentes y function calling
- →LangChain y LlamaIndex
- →Proyecto final: aplicación completa con LLMs
Descripción
Desarrollarás una comprensión sólida de los Large Language Models (LLMs), desde sus fundamentos teóricos hasta técnicas modernas utilizadas en sistemas de inteligencia artificial generativa. A lo largo del programa aprenderás a trabajar con modelos open-source, construir sistemas RAG, optimizar inferencia mediante cuantización y desplegar aplicaciones reales tanto en entornos locales como escalables. El programa combina fundamentos técnicos con implementación práctica, permitiéndote desarrollar experiencia aplicada en tecnologías modernas utilizadas en la industria de IA.
Metodología
El programa sigue una metodología de Blended Learning que integra aprendizaje autónomo con sesiones prácticas en vivo. A través de contenido audiovisual estructurado y sesiones asincrónicas, avanzarás progresivamente en el desarrollo de fundamentos teóricos y habilidades técnicas.
Las clases en tiempo real estarán enfocadas en implementación práctica, resolución de dudas y construcción de proyectos guiados, consolidando el aprendizaje en un entorno aplicado y colaborativo.
Profesores del programa
Martin Arispe
Bloque 1 y 4Especialista en Inteligencia Artificial con experiencia en Agentes de IA, Large Language Models (LLMs) y Knowledge Graphs. Ha liderado la implementación de flujos de trabajo con Generative AI y plataformas impulsadas por IA. Participó en el proyecto MINTE en Fraunhofer IAIS (Alemania), integrando Deep Learning y Knowledge Graphs.
Camilo Bolaños
Bloque 2Ingeniero Mecatrónico con una Maestría en Mecatrónica, Robótica e Ingeniería de Automatización por la Universidad de Valladolid. Cuenta con más de 7 años en desarrollo Backend aplicado a soluciones de Inteligencia Artificial en diversos países en Europa.
Edison Bejarano
Bloque 3Ingeniero Aeroespacial con un Máster en Inteligencia Artificial y experiencia en investigación avanzada en modelos de lenguaje aplicados a robótica en la UPC. Actualmente trabaja en el desarrollo de soluciones de IA y LLMs en el ITCL, combinando investigación académica con aplicaciones tecnológicas en entornos industriales reales.
Fernando Silva
Bloque 4Ingeniero en sistemas con un máster en inteligencia artificial realizado en Europa. Tiene experiencia en proyectos de machine learning, visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural en empresas y organizaciones en Latinoamérica y Europa.
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4 semanas · 4 profesores · Proyectos reales · Certificado oficial
$99 USD · Pago único · Acceso anual