Implementación agentes de IA generativa para Python Developers
Curso práctico para desarrolladores Python que quieren implementar agentes de IA generativa usando FastAPI, Django y el ecosistema Python de ML.
Descripción del curso
Objetivos de aprendizaje
Contenido del curso
Introducción a la IA Generativa
4 contenidosConceptos fundamentales de inteligencia artificial generativa y su aplicación empresarial.
Demo: Casos de Uso de IA Generativa por Industria
Demostración práctica de implementaciones reales de IA generativa en diferentes sectores.
Tutorial: Introducción al Fine-Tuning
Conceptos fundamentales y cuándo aplicar fine-tuning vs otras técnicas.
Lab: Chain-of-Thought Prompting
Laboratorio práctico para implementar técnicas avanzadas de razonamiento paso a paso.
Workshop: Few-Shot Learning Optimization
Optimización de técnicas few-shot para máxima efectividad en casos específicos.
APIs y Integración de IA
6 contenidosIntegración práctica de servicios de IA generativa mediante APIs en aplicaciones empresariales.
Hands-on: Integración con OpenAI API
Sesión práctica de desarrollo integrando OpenAI API en una aplicación Node.js.
Lab: Python FastAPI AI Services
Desarrollo de microservicios de IA usando Python, FastAPI y async patterns.
Workshop: PHP Laravel + AI Integration
Patrones y técnicas para integrar IA generativa en aplicaciones Laravel enterprise.
Bootcamp: Node.js + LangChain Development
Desarrollo intensivo de aplicaciones IA usando Node.js y LangChain ecosystem.
Workshop: Testing AI Applications
Estrategias y técnicas específicas para testing de aplicaciones con IA generativa.
Hands-on: Pinecone vs ChromaDB vs Weaviate
Comparación práctica hands-on entre las principales bases de datos vectoriales.
Python ML Pipeline para IA Generativa
6 contenidosConstrucción de pipelines robustos de machine learning para IA generativa usando el ecosistema Python.
Proyecto: RAG System con Python
Implementación completa de un sistema RAG usando Python, LangChain y bases de datos vectoriales.
Lab: Python FastAPI AI Services
Desarrollo de microservicios de IA usando Python, FastAPI y async patterns.
Proyecto: Django AI Application
Aplicación web completa con Django integrando múltiples servicios de IA generativa.
Lab: Custom Model Training
Entrenamiento de modelos personalizados usando técnicas state-of-the-art.
Workshop: Data Preparation para Fine-Tuning
Técnicas avanzadas de preparación y curación de datasets para fine-tuning efectivo.
Proyecto: Fine-Tuning con Modelos Open Source
Implementación completa de fine-tuning usando Hugging Face y modelos open source.
Arquitectura de Agentes Conversacionales
6 contenidosDiseño y arquitectura de sistemas de agentes de IA para conversaciones complejas y contextuales.
Proyecto: Agente de Atención al Cliente
Proyecto completo de desarrollo de un agente conversacional para atención al cliente con Node.js.
Workshop: AI Agent Orchestration
Coordinación avanzada de múltiples agentes de IA para tareas complejas.
Proyecto: Multi-Agent System Development
Desarrollo completo de un sistema multi-agente especializado para automatización empresarial.
Lab: Event-Driven AI Architecture
Implementación de arquitectura event-driven para sistemas de IA en tiempo real.
Fundamentos: Vector Databases Explained
Conceptos fundamentales de bases de datos vectoriales y similarity search.
Lab: RAG Architecture Implementation
Construcción completa de arquitectura RAG con embeddings y retrieval optimization.
Herramientas de Desarrollo para IA
5 contenidosStack tecnológico y herramientas especializadas para desarrollo con IA generativa.
Setup: Entorno de Desarrollo Completo para IA
Configuración paso a paso de un entorno de desarrollo profesional para proyectos de IA generativa.
Workshop: Testing AI Applications
Estrategias y técnicas específicas para testing de aplicaciones con IA generativa.
Lab: Custom Model Training
Entrenamiento de modelos personalizados usando técnicas state-of-the-art.
Design Workshop: Microservicios para IA
Diseño de arquitecturas de microservicios específicamente optimizadas para IA generativa.
Proyecto: Sistema de Prompt Templates
Desarrollo de un sistema completo de gestión y versioning de prompt templates.
Información del curso
Duración
28 horas
Formato
Presencial
Módulos
5 módulos
Contenidos
27 actividades