

Compromiso con la excelencia educativa
Como AI Engineer, desarrollarás sistemas inteligentes basados en modelos avanzados de IA y LLMs. Aprenderás a crear chatbots y asistentes con OpenAI y GCP, manejar sistemas multiagente con Langchain y LangGraph, y automatizar procesos con herramientas como N8N y Make, enfrentando desafíos reales de IA aplicada.
Domina lenguajes y frameworks de IA como Python, OpenAI, Langchain y LangGraph para construir soluciones conversacionales avanzadas. Aprende a desplegar proyectos en GCP, automatizar flujos con N8N y Make, e integrar APIs para sistemas multiagente, potenciando tu capacidad para innovar en inteligencia artificial.
En la plataforma de Datapath, tendrás acceso a una amplia variedad de recursos educativos, incluyendo cursos, talleres, proyectos y retos diseñados para desarrollar tus habilidades en el diseño, implementación y optimización de sistemas de inteligencia artificial avanzados.
Fundamentos de IA y Modelos de Lenguaje
Contenido:
1. Introducción al AI Engineering y conceptos clave de Machine Learning & Deep Learning.
2. Fundamentos de LLM's y la arquitectura Transformer: self-attention, embeddings y tokenización.
3. Exploración de Modelos Fundacionales: GPT, Gemini, Claude, LLaMA, Mistral y DeepSeek.
4. Análisis de casos de uso base para la aplicación de modelos de lenguaje.
Diseño de Arquitecturas para Soluciones con LLM's
Contenido:
1. Gestión de Datos: Procesos de ingesta, almacenamiento y bases de datos vectoriales.
2. Integración y Procesamiento: Conexión con LLM's de diferentes proveedores (GCP, Azure, AWS) y uso de frameworks como LangChain y Llama Index.
3. Monitoreo y Seguridad: Implementación de caché, logs, encriptación y estrategias contra vulnerabilidades en LLM's.
4. Taller Práctico: Definir desde cero la arquitectura de una solución basada en LLM's.
Introducción a Embeddings y Bases de Datos Vectoriales
Optimización y Carga Masiva de Vectores
Contenido:
1. Conceptualización de Embeddings y su función en IA.
2. Gestión de modelos de almacenamiento: Colecciones y Puntos.
3. Técnicas de búsqueda por similitud vectorial (Vector Similarity Searches).
4. Implementación de sistemas de recuperación (Retrieval) con Qdrant, Pinecone y FAISS.
5. Creación de índices para optimización: Payload Indexes y Vector Indexes.
6. Optimización de consultas y escalabilidad mediante algoritmos de re-rank.
Fundamentos de LangChain y RAG
Cadenas, Agentes y Documentos con LangChain
Taller de Agentes Conversacionales con LangChain
Contenido:
1. Introducción a los conceptos de Retrieval Augmented Generation (RAG) y Grounding de LLM's.
2. Exploración del Framework LangChain y sus componentes principales.
3. Uso de plantillas de prompts (Prompt Templates) para estandarizar las interacciones.
4. Implementación de caché para respuestas de LLM's (Caching LLM Responses).
5. Construcción de flujos de trabajo con Cadenas Simples (Simple Chains) y Secuenciales (Sequential Chains).
6. Implementación de Agentes con el framework ReAct.
7. Carga y segmentación de documentos: Document Loaders y Chunking Techniques.
8. Almacenamiento e indexación en bases de datos vectoriales (Vector Stores and Indexing).
9. Desarrollo de una interfaz de chat utilizando Streamlit.
10. Almacenamiento del historial de conversaciones con Firestore.
Fundamentos y Agentes con Llama Index
Taller de Sistemas Multiagente con Llama Index
Contenido:
1. Exploración de los componentes de Llama Index Core.
2. Implementación de Agentes con el framework ReAct.
3. Uso de agentes con capacidad de llamar funciones (Function Calling Agent).
4. Carga, segmentación (Chunking) y almacenamiento de documentos en Vector Stores.
5. Creación de una interfaz de chat con Streamlit.
6. Integración con Firestore para almacenar el historial de chats.
Introducción a Frameworks de Agentes con CrewAI
Frameworks Avanzados y Casos de Uso
Taller Práctico de Sistemas Multiagente
Contenido:
1. Fundamentos de los frameworks de agentes (Agentics frameworks).
2. Mecanismos clave de los agentes: Tool calling, memory, planning y reflexión.
3. Introducción al framework CrewAI.
4. Análisis de casos de uso: copilotos de negocio, asistentes de datos y call centers digitales.
5. Estudio del MCP Framework y Análisis del A2A Framework.
6. Aplicación práctica en escenarios de negocio.
7. Diseño de soluciones basadas en agentes para problemas específicos.
8. Preparación del entorno para el desarrollo con CrewAI.
9. Taller Práctico: Construir un sistema multiagente conversacional que integre RAG y herramientas externas.
10. Implementación de roles y tareas específicas para cada agente.
Construcción de Agentes RAG con n8n
Contenido:
1. Fundamentos de n8n: Introducción a la automatización Low-Code y la creación de Agentes activados por Webhooks.
2. Implementación de la Memoria del agente y conexión a una Base vectorial para la recuperación de información.
3. Integración de Tools (herramientas externas) y uso de Parámetros dinámicos para flujos de trabajo flexibles.
Conceptos de Seguridad en LLM's
Taller de Observabilidad y Evaluación con LangFuse
Contenido:
1. Identificación de vulnerabilidades en LLM's.
2. Técnicas de ataque: Prompt Injections.
3. Prevención de explotación de alucinaciones (Model Hallucination Exploits).
4. Estrategias para mitigar ataques de Jailbreaking.
5. Observabilidad y Trazabilidad: Monitoreo de trazas y logs (LLM's Log traces) de los LLM's.
6. Gestión de Prompts: Control de versiones e implementación (Version control and deploy).
7. Evaluación: Medición de la calidad de las respuestas (Measure output quality) y testeo de cambios.
Introducción a LLMOps
Contenido:
1. Observabilidad y Trazabilidad: Monitoreo de trazas y logs (LLM's Log traces) de los LLM's.
2. Gestión de Prompts: Control de versiones e implementación (Version control and deploy).
3. Evaluación: Medición de la calidad de las respuestas (Measure output quality) y testeo de cambios.
Construcción de Agentes de Voz en Tiempo Real
Contenido:
1. Introducción a los agentes de IA de voz.
2. Exploración de frameworks como Livekit y Deepgram.
3. Diseño de un pipeline en tiempo real para procesar audio.
Desarrollo de un Proyecto End-to-End
Contenido:
1. Fase 1 - Arquitectura: Definición y despliegue de la arquitectura LLM's.
2. Fase 2 - Datos y RAG: Carga de datos en una base de datos vectorial Qdrant y construcción de un sistema RAG con LangChain.
3. Fase 3 - Orquestación: Automatización y orquestación del flujo de trabajo.
4. Fase 4 - Monitoreo y Despliegue: Implementación de monitoreo con LangFuse y configuración de un pipeline CI/CD.

Automatiza flujos y chatbots con n8n, integrando Gmail, WhatsApp y más.

Automatiza gestión de leads con N8N: sin programar, integra emails, WhatsApp.

Curso de agentes de voz con IA, LiveKit, OpenAI, Twilio y n8n.

Curso GCP: aprende conceptos, IAM, gestión recursos, almacenamiento y redes.

Aprende desde lo básico de Cloud Computing hasta gestión y proyectos en Azure.

Curso BigQuery desde cero: aprende, practica y domina análisis y SQL avanzado.

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