Impulsa Tu Carrera con la I.A. Generativa en Azure

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La INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA es una de las tecnologías más innovadoras, y aprender a implementarla en Azure puede ofrecer beneficios significativos a nivel profesional y personal.

AZURE es una plataforma potente que proporciona una gama de herramientas especializadas para implementar modelos de IA generativa de manera eficiente. Al aprender a usar estos recursos, estarás capacitado para construir aplicaciones con procesamiento de lenguaje natural, generación de contenido y análisis de datos a gran escala. Además, podrás desarrollar CHATBOTS INTELIGENTES que interactúan de manera efectiva con los usuarios, proporcionando respuestas personalizadas y mejorando la experiencia del cliente.

La demanda de expertos en inteligencia artificial, especialmente en IA generativa y plataformas en la nube como Azure, sigue creciendo. Este curso puede posicionarte como un CANDIDATO ATRACTIVO para roles estratégicos y bien remunerados en empresas que buscan mantenerse a la vanguardia tecnológica. La combinación de habilidades técnicas, experiencia práctica y conocimientos sobre agentes inteligentes te hará destacar en el mercado laboral y te preparará para avanzar en tu carrera.

Una de las VENTAJAS DE LA I.A. GENERATIVA en Azure es la capacidad de personalizar y escalar las soluciones según las necesidades de la empresa. Al aprender a construir y desplegar modelos escalables, podrás aplicar esta tecnología a proyectos que evolucionen con el tiempo y se adapten al crecimiento de tu organización, ayudándote a resolver problemas complejos y optimizar procesos empresariales.

Si buscas destacarte en el mundo de la tecnología, aprender IA generativa en Azure puede abrirte puertas hacia roles estratégicos, BIEN REMUNERADOS y llenos de oportunidades para trabajar en proyectos de gran impacto.


¿Y cómo puedo aprender todo esto? 👇

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 el modelo más avanzado que existe, el GPT4o
✅ El profesor asesora empresas latinoamericanas en I.A. y Big Data
✅ Es un curso 100% de laboratorios prácticos
✅ Trabajarás con arquitecturas RAG , 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.

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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 (Generación Aumentada por Recuperación) 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

  • 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 AI y el Azure OpenAI Service.
    • Configuración inicial del entorno en Azure: creación de cuenta y recursos.
    • Primeros pasos en el uso de la plataforma Azure OpenAI.
    • Despliegue inicial de un chatbot básico con interacción textual.
  • MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE AZURE OPENAI Y MODELOS LLM

    • Introducción a los modelos de Azure OpenAI: GPT, Codex, DALL·E.
    • ¿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 OpenAI.
    • Configuración y gestión de la API de OpenAI en Azure.
    • Interacción del chatbot con modelos preentrenados (GPT, Codex).
    • Configuración de entornos de desarrollo en Visual Studio Code para trabajar con Azure OpenAI.
    • Despliegue y prueba de un modelo simple de lenguaje para interacción chatbot.
  • MÓDULO 3: ARQUITECTURA RAG (RETRIEVER-AUGMENTED GENERATION)

    • ¿Qué es la arquitectura RAG y cómo potencia los chatbots?
    • Descripción de la memoria de corto y largo plazo en chatbots.
    • Implementación práctica de la arquitectura RAG en Azure 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 MÓDULOes 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.
  • 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.
    • 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 OpenAI y RAG.
  • MÓDULO 5: CREACIÓN DE AGENTES ESPECIALIZADOS

    • 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.
    • Interacción entre agentes especializados y sistemas empresariales.
    • Ejemplo práctico: Crear un agente especializado en la toma de decisiones automatizadas.
  • 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.
  • 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.
  • 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 y Logic Apps para la orquestación.
    • Razonamiento avanzado con GPT o1

Horario según tu país

INICIO: 09 de Noviembre- 10 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Sábados y Domingos de 8:00AM a 11:00AM
  • Argentina, Uruguay

    • Sábados y Domingos de 10:00AM a 1:00PM
  • Chile, Paraguay, Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

    • Sábados y Domingos de 9:00AM a 12:00PM
  • México, Costa Rica

    • Sábados y Domingos de 7:00AM a 10:00AM

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

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Requisitos

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

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Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás el certificado de "A.I. Gen Professional on Azure"

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¿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.

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Inicio: 09 de Noviembre - 10 sesiones

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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