SEGURIDAD Y ESCALABILIDAD PARA SISTEMAS DE IA

Para que un sistema de INTELIGENCIA ARTIFICIAL sea realmente eficiente, debe ser SEGURO, escalable y confiable. La protección de los datos y la integridad de los modelos son pilares fundamentales en cualquier entorno moderno. Un diseño sólido incluye mecanismos de autenticación, cifrado y control de acceso que aseguran la privacidad y la resiliencia ante vulnerabilidades.

La ESCALABILIDAD es otro componente esencial: los sistemas deben adaptarse dinámicamente a la demanda sin perder rendimiento. Gracias a herramientas como Kubernetes y Docker, es posible desplegar y administrar modelos de IA que crecen junto con las necesidades del negocio, garantizando agilidad y eficiencia en entornos distribuidos.

Además, la nueva generación de sistemas MULTI-AGENTES está redefiniendo la automatización. Estos agentes colaboran entre sí, analizan información en tiempo real y coordinan acciones para resolver tareas complejas de forma autónoma. Su integración permite crear ecosistemas inteligentes capaces de aprender, comunicarse y evolucionar continuamente.

La IA moderna no solo se basa en algoritmos avanzados, sino también en una INFRAESTRUCTURA ROBUSTA y adaptable. Esta combinación de seguridad, escalabilidad y colaboración multiagente marca el camino hacia soluciones empresariales más potentes y sostenibles.

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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 GEMINI
✅ 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.

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NO NECESITAS DE EXPERIENCIA PREVIA, 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

  • 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 VERTEX AI y GEMINI.
    • Configuración inicial del entorno en GCP: creación de cuenta y recursos.
    • Primeros pasos en el uso de la plataforma VERTEX AI y GEMINI.
    • Despliegue inicial de un chatbot básico con interacción textual.
  • MÓDULO 2: FUNDAMENTOS DE VERTEX AI, GEMINI Y MODELOS LLM

    • Introducción a los modelos de Vertex AI: Gemini y Gemini Flash
    • ¿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 Vertex AI y Gemini.
    • Configuración y gestión de la API de Vertex AI y Gemini.
    • Interacción del chatbot con modelos preentrenados (Gemini y Gemini Flash).
    • Configuración de entornos de desarrollo para trabajar con Vertex AI y Gemini.
    • Despliegue y prueba de un modelo simple de lenguaje para interacción chatbot.
  • 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 Vertex AI.
    • 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.
  • 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 Vertex 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 Vertex AI, Gemini Flash y RAG.
  • 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 Cloud Functions.
    • Implementación de MCP en flujos avanzados con Cloud 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.
  • MÓDULO 6: INTEGRACIÓN CON APIS EMPRESARIALES Y SISTEMAS EXTERNOS

    • Conectar chatbots y agentes a sistemas empresariales existentes.
    • Introducción a GCP 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 GCP

    • 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 GCP: Uso de contenedores (Docker, Kubernetes) para chatbots.
    • Implementación de estrategias de escalado automático en Google Kubernetes Service (GKS).
    • Optimización de recursos de cómputo y almacenamiento en sistemas de chatbots.
    • Ejemplo práctico: Despliegue de un sistema escalable de chatbots y agentes en GCP.
  • MÓDULO 8: IMPLEMENTACIÓN DE MULTI-AGENTES EN GCP

    • Introducción a los multi-agentes: Definición y aplicaciones prácticas.
    • Diseño de sistemas multi-agente en un entorno de nube (GCP).
    • 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 GCP: uso de Cloud Functions para la orquestación.
    • Razonamiento avanzado con Gemini Flash

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 INICIO: Sábado 22 de Noviembre - 10 sesiones en vivo

  • Perú, Colombia, Ecuador, Panamá

    • Sábados de 8:00 AM a 11:00 AM y
    • Domingos de 8:00 AM a 11:00 AM
  • Puerto Rico, Bolivia, Venezuela

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    • Domingos de 9:00 AM a 12:00 PM
  • Chile, Argentina, Uruguay, Paraguay

    • Sábados de 10:00 AM a 1:00 PM y
    • Domingos de 10:00 AM a 1:00 PM
  • Ciudad de México, Costa Rica

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

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Alonso Melgarejo

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"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 mil alumnos nos recomiendan

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Requisitos

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Certificación Internacional

Al finalizar el curso obtendrás los certificados de 'A.I. Leader on GCP', 'A.I. Architect on GCP' y 'A.I. Engineer on GCP'

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

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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