¿Cómo puedo tener un alto salario?

Teniendo un conocimiento disruptivo

Tu conocimiento es disruptivo si cumple tres condiciones:

  1. Que sea reciente
  2. Que pocos lo dominen
  3. Que las empresas lo necesiten


Cuando hay alta demanda, y pocos trabajadores que cumplan esa demanda, es cuando tienes la oportunidad de cobrar un alto salario

Pero, ¿qué es disruptivo actualmente?

¡La IA es los más disruptivo en estos momentos!

Te asegura un alto salario

Según Harvard, la Inteligencia Artificial Generativa es el área con mayor crecimiento salarial de esta década: te vuelves INDISPENSABLE para la empresa

En el mundo y en Latinoamérica, Los bancos, financieras, aseguradoras, consultoras de software y las industrias más grandes invierten millones de dólares contratando personal que domine la Inteligencia Artificial

Si dominas la Inteligencia Artificial, tendrás asegurado un alto salario

Suena bueno, pero, ¿cómo inicio en la Inteligencia Artificial?

El gran secreto que pocos saben y aplican, ¿sabes cuál es?

Enfócate en lo empresarial, no en lo académico

El gran problema es que muchos se enfocan sólo en lo académico, pero no en como se aplica en la empresa

El mundo empresarial es muy diferente al mundo académico:

✅ Tiempos limitados: '¡Lo quiero para ayer!'
✅ Presupuestos estrictos: '¡Estas apunto de exceder el presupuesto!'
✅ No se hacen experimentos: '¡Esta no es la universidad para que hagas un trabajo de investigación!, ¿tu propuesta es estándar?'
✅ Tu proceso convive con otros: '¿Tu solución puede gobernarse?'

Si sabes cómo aplicar tus conocimientos a la empresa, las empresas te darán un alto salario

Tiene sentido, ¿y dónde aprendo todo esto empresarialmente?

AQUÍ, aprende como en la empresa

NO REQUIERES EXPERIENCIA PREVIA EN NUBE

Creamos este WORKSHOP diseñado para resolver los desafíos empresariales donde la seguridad, la privacidad y el control de datos son prioritarios, aspectos que muchas academias tradicionales no abordan.

Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos aplicados a entornos reales, ejecutando modelos de I.A. Generativa SIN NUBE y alineados a estándares empresariales.

BENEFICIOS

✅ Es un curso 100% práctico con laboratorios donde implementarás soluciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa Local.
✅ Trabajarás con modelos abiertos como LLAMA y DEEPSEEK, ejecutados con OLLAMA en tu propia infraestructura.
✅ Aprenderás arquitecturas avanzadas como RAG y agentes inteligentes 100% On-Premise.
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data.
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos aplican lo aprendido desde el tercer mes en proyectos reales

Al finalizar el workshop habrás desarrollado las bases técnicas para construir soluciones de I.A. Generativa con control total, preparándote para asumir roles estratégicos en entornos empresariales.

¿Listo para comenzar en la I.A. Generativa❓

NO NECESITAS DE EXPERIENCIA PREVIA, en estas 3 sesiones tendrás la capacidad de:

✅ Entender cómo funciona la INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA en entornos SIN NUBE, conociendo los fundamentos prácticos de la I.A. y cómo se aplican en contextos empresariales donde la seguridad y el control de datos son prioritarios.

✅ Conocer las REDES NEURONALES y su relación con el procesamiento de grandes volúmenes de información, entendiendo cómo evolucionan hacia modelos de lenguaje grandes (LLM) como LLAMA y DEEPSEEK.

✅ Utilizar arquitecturas avanzadas como TRANSFORMERS para ejecutar modelos locales, optimizando el uso de CPU, RAM y GPU en tareas como el procesamiento de texto y análisis semántico.

✅ Implementar técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP), incluyendo la generación de EMBEDDINGS locales y la preparación de datos textuales para consultas inteligentes.

✅ Ejecutar modelos abiertos descargados desde HUGGING FACE y desplegarlos con OLLAMA, realizando laboratorios prácticos para instalar, configurar y operar modelos en tu propia infraestructura.

✅ Construir chatbots avanzados con LLAMA y DEEPSEEK, integrando memoria conversacional y bases vectoriales mediante LANGCHAIN en entornos 100% On-Premise.

✅ Desarrollar AGENTES INTELIGENTES locales capaces de consultar documentos privados, ejecutar herramientas y resolver problemas complejos aplicando razonamiento estructurado sin depender de servicios cloud.

✅ Aplicar todo el conocimiento al MUNDO EMPRESARIAL, con ejercicios prácticos basados en casos reales de automatización, gobierno de datos y arquitecturas de I.A. LOCAL en entornos regulados.

No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.

¡Un total de 3 sesiones en vivo!

Conoce el temario

  • SESIÓN 1: FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA LOCAL

    • Introducción a los roles TÉCNICOS Y DE NEGOCIO en la I.A. Generativa SIN NUBE
    • Herramientas necesarias para el curso (entorno local)
    • Qué es la Inteligencia Artificial Generativa
    • Diferencias entre modelos predictivos y generativos
    • Principios de Regresión Lineal con gradiente descendiente
    • Arquitectura de Redes Neuronales
    • LLM (Large Language Models) y arquitectura Transformer
    • Introducción a modelos abiertos y pesos abiertos
    • Laboratorio 01: Tokenización del texto en entorno local
    • Capa Encoder y su función
    • Capa Decoder y su interacción con los embeddings
    • Embeddings y representación semántica
    • LLMs en AWS, Azure, GCP vs LLMs en entornos On-Premise
    • Introducción a Hugging Face como repositorio de modelos
    • Introducción a LLaMA y DeepSeek como modelos base
    • Laboratorio 02: Descarga de modelos desde Hugging Face
    • Laboratorio 03: Instalación de Ollama en entorno local
    • Laboratorio 04: Ejecución de un modelo LLaMA en local
    • Laboratorio 05: Pruebas de prompting básico en modelo local
    • EJERCICIO 1: Introducción a la IA Generativa local y preparación del entorno
  • SESIÓN 2: EJECUCIÓN Y USO DE MODELOS LOCALES (LLAMA Y DEEPSEEK)

    • Introducción a Ollama como motor de inferencia local
    • Arquitectura de inferencia SIN NUBE
    • Gestión de recursos locales (CPU, RAM, GPU)
    • Introducción a modelos LLaMA
    • Introducción a modelos DeepSeek
    • Comparación entre modelos generalistas y modelos técnicos
    • Laboratorio 06: Ejecución de LLaMA en Ollama
    • Laboratorio 07: Ejecución de DeepSeek en Ollama
    • Laboratorio 08: Comparación de respuestas entre modelos locales
    • Uso del modelo local desde API
    • Laboratorio 09: Consumo del modelo local vía API REST
    • Introducción a LangChain como framework (modo local)
    • Laboratorio 10: Integración entre Ollama y LangChain
    • EJERCICIO 2: Uso de modelos locales desde código
    • Introducción al manejo de memoria y contexto
    • Ventana de contexto y limitaciones técnicas
    • Laboratorio 11: Manejo de memoria conversacional en LangChain
    • Introducción a embeddings locales
    • Laboratorio 12: Generación de embeddings en entorno local
    • EJERCICIO 3: Chatbot local básico con memoria
  • SESIÓN 3: RAG Y AGENTES INTELIGENTES SIN NUBE

    • Introducción a RAG (Retrieval Augmented Generation) SIN NUBE
    • Separación entre modelo y conocimiento
    • Arquitectura RAG 100% local
    • LLM local + Embeddings locales + Base vectorial local
    • Laboratorio 13: Creación de base vectorial local
    • Laboratorio 14: Carga de documentos locales (PDF / TXT)
    • Laboratorio 15: Integración RAG con LangChain y Ollama
    • EJERCICIO 4: Consultas inteligentes sobre documentos privados
    • Introducción a Agentes Inteligentes locales
    • Concepto de tools y toma de decisiones
    • Arquitectura de Agentes Inteligentes
    • Introducción a arquitecturas multi-agente
    • Laboratorio 16: Agente local con herramientas básicas
    • Diseño de una estrategia de Inteligencia Artificial SIN NUBE
    • Costos: tokens en la nube vs hardware local
    • Visión de una Arquitectura Empresarial con I.A. local
    • Casos de uso en banca, gobierno e industria
    • Siguientes pasos en la adopción de I.A. Generativa sin nube

Horario según tu país

¡Las clases empezaron esta semana! Si te matriculas ahora, tendrás acceso a nuestra plataforma con las grabaciones para ponerte al día.

INICIO: Viernes 27 de Febrero - 3 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • SESIÓN 1: Viernes 27 de Febrero, de 7:30 PM a 10:30 PM
    • SESIÓN 2: Sábado 28 de Febrero, de 8:00 AM a 11:00 AM
    • SESIÓN 3: Domingo 1 de Marzo, de 8:00 AM a 11:00 AM
  • Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • SESIÓN 1: Viernes 27 de Febrero, de 8:30 PM a 11:30 PM
    • SESIÓN 2: Sábado 28 de Febrero, de 9:00 AM a 12:00 PM
    • SESIÓN 3: Domingo 1 de Marzo, de 9:00 AM a 12:00 PM
  • Chile, Argentina, Uruguay, Paraguay

    • SESIÓN 1: Viernes 27 de Febrero, de 9:30 PM a 12:30 AM
    • SESIÓN 2: Sábado 28 de Febrero, de 10:00 AM a 1:00 PM
    • SESIÓN 3: Domingo 1 de Marzo, de 10:00 AM a 1:00 PM
  • Ciudad de México, Costa Rica

    • SESIÓN 1: Viernes 27 de Febrero, de 6:30 PM a 9:30 PM
    • SESIÓN 2: Sábado 28 de Febrero, de 7:00 AM a 10:00 AM
    • SESIÓN 3: Domingo 1 de Marzo, de 7:00 AM a 10:00 AM

MATRICÚLATE

70% de descuento + 1 regalo🎁

¡Por lanzamiento!

  • PRECIO REGULAR: $30.00 dólares
  • POR LANZAMIENTO: Sólo a $9 dólares*


  • *Válido hasta agotar vacantes, agotadas las vacantes el botón se deshabilitará

    🎁 DE REGALO: 1 videocurso de más de 30 sesiones de Fundamentos de modelos locales SIN NUBE para I.A. Generativa

Profesor

"He trabajado con todo tipo de proyectos, desde pequeños de unos cuántos miles de dólares, hasta muy grandes de presupuestos de millones de dólares"

EXPERTO EN IA PARA BANCOS Y FINANCIERAS
✅14 años de experiencia en Big Data e Inteligencia Artificial
✅12 años de experiencia como docente universitario
✅Más detalles de mi perfil: LINKEDIN

Alonso Melgarejo

"En 2026, continuamos liderando el avance de proyectos innovadores de Inteligencia Artificial en toda Latinoamérica"




"Melgarejo fue considerado uno de los pocos arquitectos de Big Data en 2016"




Entrevistas y eventos del profesor

Lo que nuestros alumnos dicen

"Ya estoy implementando casos de uso en mi empresa con lo aprendido en el curso de IA en Azure"




"Estimado profesor quería agradecerle por el workshop"




Nuestros 69 mil alumnos nos recomiendan

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  • *Válido hasta agotar vacantes, agotadas las vacantes el botón se deshabilitará

    🎁 DE REGALO: 1 videocurso de más de 30 sesiones de Fundamentos de modelos locales SIN NUBE para I.A. Generativa

📋

Requisitos

No necesitas de ninguna experiencia previa, aprenderás desde cero

🎓

Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás el certificado de 'Consultor de I.A. Generativa On-Premise'

🎞️

¿Y si no puedo asistir en vivo?

No te preocupes, si no puedes asistir o llegas tarde, podrás acceder de por vida a las grabaciones de cada sesión desde nuestra plataforma.

Algunos alumnos incluso llevan las clases sólo con las grabaciones.

Se indispensable para tu empresa y ten un alto salario

¡Las clases empezaron esta semana! Si te matriculas ahora, tendrás acceso a nuestra plataforma con las grabaciones para ponerte al día.

INICIO: Viernes 27 de Febrero - 3 sesiones en vivo

Preguntas Frecuentes

  • ¿Qué es Big Data Academy (BDA)?

    Somos una empresa que tiene como objetivo desbloquear todo tu potencial en Big Data, Inteligencia Artificial y Cloud Computing

  • ¿Hay cursos para principiantes?

    Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos

  • ¿Hay cursos para empresas o grupos grandes?

    Sí, con buenos descuentos, puedes escribirnos a nuestro WhatsApp (+51 907 999 456)

  • ¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?

    Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS

  • ¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?

    Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle

  • ¿Qué tipo de computadora requiero para iniciar un curso?

    Una computadora simple, usamos infraestructura en la nube para practicar, puedes acceder incluso desde tu tablet

  • ¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?

    Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales