AQUÍ, aprende como en la empresa
Creamos este curso diseñado para resolver todos esos desafios empresariales que una academia normal no toma en cuenta.
Te enseñamos buenas prácticas, codificación, arquitecturas y arquetipos basados en estándares empresariales, lo que aprendas aquí lo aplicarás a la vida empresarial.
BENEFICIOS
✅ Usarás los modelos más avanzados que existen, el GPT4o, o3 y o4
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Trabajarás con arquitecturas RAG, MCP , construirás Agentes Inteligentes, chatbots y copilotos de automatización
✅ Los materiales y grabaciones se quedan contigo para siempre
✅ Únete a nuestros alumnos, quienes en promedio completan 3 cursos
✅ Nuestros alumnos comienzan a trabajar lo aprendido desde el tercer mes
Al finalizar el curso tendrás las herramientas y el conocimiento disruptivo que te permitirá un alto salario.
¿𝐋𝐢𝐬𝐭𝐨 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐬𝐞𝐫 𝐮𝐧 Experto en I.A.❓
En menos de 3 meses tendrás la capacidad de:
✅ Construir modelos de CHATBOTS con memoria a corto y largo plazo: Diseñar chatbots que mantengan conversaciones coherentes, reteniendo información clave en el corto plazo, y usen memoria a largo plazo para personalizar futuras interacciones, mejorando la experiencia del usuario.
✅ Implementar la ARQUITECTURA RAG Y MCP (Generación Aumentada por Recuperación / Model Context Protocol) para modelos de I.A. generativa avanzados: Desarrollar sistemas que combinen generación de lenguaje con recuperación de datos, ofreciendo respuestas más precisas y contextuales en tiempo real a consultas complejas.
✅ Implementar la arquitectura RAG EXTENDIDA con LANGCHAIN para integrar la I.A. en arquitecturas empresariales: Utilizar LangChain para integrar IA generativa en flujos de trabajo empresariales, conectando diversas fuentes de datos y creando soluciones personalizadas dentro de los sistemas internos.
✅ Construir AGENTES INTELIGENTES para decisiones y automatización: Crear agentes de IA capaces de tomar decisiones basadas en análisis y ejecutar acciones automatizadas, aplicados en áreas como reportería, análisis predictivo y operaciones empresariales.
✅ Usar MULTI-AGENTES INTELIGENTES para razonamientos avanzados: Diseñar sistemas donde múltiples agentes especializados colaboren para resolver problemas complejos, compartiendo información y tomando decisiones conjuntas, mejorando la automatización y la toma de decisiones.
No se necesita experiencia previa, ya que se aprende desde cero.
¡Un total de 10 sesiones en vivo!
Conoce el temario de 10 sesiones divididas en 8 módulos
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MÓDULO 1: INTRODUCCIÓN A LA IA GENERATIVA Y CHATBOTS
- ¿Qué es la IA generativa? Historia y evolución.
- Aplicaciones prácticas de los chatbots en diversas industrias.
- Conceptos clave: Modelos de lenguaje, transformers, y RAG (Retriever-Augmented Generation).
- Arquitectura básica de un chatbot moderno.
- Introducción a Azure Foundry y OpenAI.
- Configuración inicial del entorno en Azure: creación de cuenta y recursos.
- Primeros pasos en el uso de la plataforma Azure Foundry y OpenAI.
- Despliegue inicial de un chatbot básico con interacción textual.
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MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE AZURE FOUNDRY, OPENAI Y MODELOS LLM
- Introducción a los modelos de Foundry y OpenAI: GPT4o, o3 y o4.
- ¿Qué es un modelo de lenguaje grande (LLM) y cómo funcionan?
- Exploración de los diferentes casos de uso de LLM en la empresa.
- Creación de un chatbot básico utilizando Azure Foundry y OpenAI.
- Configuración y gestión de la API de Azure Foundry en Azure.
- Interacción del chatbot con modelos preentrenados (GPT4o, o3 y o4).
- Configuración de entornos de desarrollo para trabajar con Azure Foundry y OpenAI.
- Despliegue y prueba de un modelo simple de lenguaje para interacción chatbot.
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MÓDULO 3: ARQUITECTURA RAG Y MCP
- ¿Qué es la arquitectura RAG y MCP, y cómo potencia los chatbots?
- Descripción de la memoria de corto y largo plazo en chatbots.
- Implementación práctica de la arquitectura RAG en Azure Foundry y OpenAI.
- Uso de bases de datos vectorizadas para recuperar contexto en tiempo real.
- Creación de un sistema de recuperación de información mediante APIs.
- Ejemplo práctico: Integración de RAG con el chatbot básico creado en MÓDULOS anteriores.
- Escenarios de uso: Mejora de la precisión y relevancia en las respuestas del chatbot.
- Evaluación de rendimiento y beneficios de la arquitectura RAG en producción.
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MÓDULO 4: CONSTRUCCIÓN DE CHATBOTS CON MEMORIA DINÁMICA
- Concepto de memoria dinámica en chatbots: corto y largo plazo.
- Procesos de vectorización de datos para mejorar la recuperación de información.
- Ejemplos prácticos de uso de memoria en chatbots: seguimiento de conversaciones previas.
- Uso de bases de datos de memoria vectorizada en Azure AI Search.
- Implementación de un sistema de seguimiento de interacciones pasadas.
- Optimización de las respuestas del chatbot utilizando datos históricos.
- Mejores prácticas para la gestión de memoria en sistemas conversacionales.
- Integración de memoria dinámica en chatbots usando Azure Foundry, OpenAI y RAG.
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MÓDULO 5: CREACIÓN DE AGENTES Y ACCIONES CON MCP
- Desarrollo de agentes especializados (copiloto, reportería, SQL).
- Creación de un agente copiloto para asistir en la toma de decisiones.
- Ejemplos prácticos: Agentes para automatización de reportes y consultas.
- Uso de bases de datos para la gestión de consultas SQL a través del chatbot.
- Implementación de funciones simples y su integración con los agentes.
- Manejo de múltiples peticiones con Azure Functions.
- Implementación de MCP en flujos avanzados con Azure Functions y LangChain.
- Uso de MCP para separar lógica de negocio, contexto y entradas dinámicas.
- Interacción entre agentes especializados y sistemas empresariales.
- Ejemplo práctico: Crear un agente especializado en la toma de decisiones automatizadas.
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MÓDULO 6: INTEGRACIÓN CON APIS EMPRESARIALES Y SISTEMAS EXTERNOS
- Conectar chatbots y agentes a sistemas empresariales existentes.
- Introducción a Azure API Management para escalabilidad y control.
- Gestión de autenticación y autorización de APIs
- Ejemplos prácticos de integración de datos externos en las respuestas del chatbot.
- Gestión de peticiones y respuestas mediante APIs REST.
- Sincronización de sistemas empresariales con chatbots para interacción fluida.
- Prácticas sobre la integración de fuentes de datos externas y su impacto en la precisión.
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MÓDULO 7: SEGURIDAD Y ESCALABILIDAD DE AGENTES EN AZURE
- Principales retos de seguridad en la implementación de chatbots.
- Autenticación de usuarios.
- Seguridad en la comunicación entre agentes y sistemas internos.
- Prácticas recomendadas para proteger datos sensibles en un chatbot.
- Escalabilidad en Azure: Uso de contenedores (Docker, Kubernetes) para chatbots.
- Implementación de estrategias de escalado automático en Azure Kubernetes Service (AKS).
- Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento en sistemas de chatbots.
- Ejemplo práctico: Despliegue de un sistema escalable de chatbots y agentes en Azure.
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MÓDULO 8: IMPLEMENTACIÓN DE MULTI-AGENTES EN AZURE
- Introducción a los multi-agentes: Definición y aplicaciones prácticas.
- Diseño de sistemas multi-agente en un entorno de nube (Azure).
- Implementación de agentes especializados: chatbots, SQL, reportería, copiloto.
- Uso de APIs para la orquestación de múltiples agentes en tiempo real.
- Ejemplo práctico: Integración de un agente SQL para consultas de base de datos.
- Sincronización de múltiples agentes para cumplir funciones simultáneas.
- Gestión de peticiones y respuestas en un sistema multi-agente.
- Implementación en Azure: uso de Azure Functions para la orquestación.
- Razonamiento avanzado con o4
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: Sábado 14 de Junio - 10 sesiones en vivo
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Perú, Colombia, Ecuador, Panamá
- Sábados de 8:00 AM a 11:00 AM y
- Domingos de 8:00 AM a 11:00 AM
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Chile, Puerto Rico, Bolivia, Venezuela
- Sábados de 9:00 AM a 12:00 PM y
- Domingos de 9:00 AM a 12:00 PM
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Argentina, Uruguay, Paraguay
- Sábados de 10:00 AM a 1:00 PM y
- Domingos de 10:00 AM a 1:00 PM
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Ciudad de México, Costa Rica
- Sábados de 7:00 AM a 10:00 AM y
- Domingos de 7:00 AM a 10:00 AM
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"
✅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
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"En , 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"
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Preguntas Frecuentes
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¿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
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¿Hay cursos para principiantes?
Sí, desde workshops de primeros pasos hasta cursos y programas completos
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¿Cuáles son los cursos en los que puedo matricularme?
Puedes encontrar los cursos y programas desde el siguiente enlace: CURSOS
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¿Cuáles son los requisitos para matricularme en un curso?
Puedes revisar el brochure o la web de cada curso para conocer su detalle
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¿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
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¿Cuántas horas semanales requiero para llevar un curso?
Depende de ti, pero te recomendamos de 2 a 3 horas semanales