Programa de Formaci贸n

Fundamentos de
IA Generativa

Desde transformers hasta modelos de difusi贸n. Comprende las arquitecturas que impulsan ChatGPT, Claude, Midjourney y los sistemas de IA modernos. Construye una base s贸lida para todo lo que sigue.

24 Horas
Fundamental
Python + PyTorch

Descripci贸n del Curso

Este curso fundamental desmitifica las tecnolog铆as centrales detr谩s de la IA moderna. Entender谩s no solo c贸mo usar estos sistemas, sino c贸mo funcionan internamente. Exploraremos arquitecturas transformer, mecanismos de atenci贸n y los procesos de entrenamiento que crean modelos como GPT-4 y Claude.

1

Fundamentos de Redes Neuronales

Conceptos b谩sicos de deep learning, backpropagation y los bloques de construcci贸n de arquitecturas de IA modernas.

Perceptrones Funciones de Activaci贸n Funciones de P茅rdida
2

Arquitectura Transformer

La arquitectura revolucionaria que impulsa los LLMs. La atenci贸n es todo lo que necesitas.

Self-Attention Multi-Head Attention Codificaci贸n Posicional
3

Modelos de Lenguaje Grande

C贸mo funcionan GPT, Claude y Llama. Tokenizaci贸n, embeddings y generaci贸n.

Tokenizaci贸n Embeddings Generaci贸n Autoregresiva
4

Modelos de Difusi贸n

Las matem谩ticas detr谩s de Stable Diffusion, DALL-E y la generaci贸n de im谩genes de Midjourney.

Programaci贸n de Ruido U-Net CLIP
5

Ingenier铆a de Prompts

El arte y la ciencia de comunicarse efectivamente con modelos de IA.

Cadena de Pensamiento Few-Shot Learning System Prompts
6

Evaluaci贸n de Modelos

Benchmarks, m茅tricas y c贸mo evaluar la calidad y capacidades de los modelos.

Perplejidad BLEU/ROUGE Evaluaci贸n Humana

Entorno de Desarrollo

Configura un entorno profesional de desarrollo de IA con VS Code Insiders y asistentes de codificaci贸n modernos.

驴Por qu茅 VS Code Insiders?

VS Code Insiders proporciona acceso temprano a las 煤ltimas funcionalidades, incluyendo integraciones de IA mejoradas, mejores APIs de extensiones y soporte de lenguajes de vanguardia. Para el desarrollo de IA, estar en la vanguardia es crucial.

install-vscode-insiders.sh bash
# Instalar VS Code Insiders en Ubuntu/Debian wget -qO- https://packages.microsoft.com/keys/microsoft.asc | gpg --dearmor > packages.microsoft.gpg sudo install -D -o root -g root -m 644 packages.microsoft.gpg /etc/apt/keyrings/packages.microsoft.gpg sudo sh -c 'echo "deb [arch=amd64 signed-by=/etc/apt/keyrings/packages.microsoft.gpg] \ https://packages.microsoft.com/repos/code stable main" > /etc/apt/sources.list.d/vscode.list' sudo apt update && sudo apt install code-insiders # Extensiones esenciales para desarrollo de IA code-insiders --install-extension ms-python.python code-insiders --install-extension ms-toolsai.jupyter code-insiders --install-extension GitHub.copilot code-insiders --install-extension saoudrizwan.claude-dev

Asistentes de Codificaci贸n con IA

Herramienta Mejor Para Configuraci贸n
Claude Code Razonamiento complejo, decisiones de arquitectura, revisi贸n de c贸digo npm install -g @anthropic-ai/claude-code
GitHub Copilot Completado inline, c贸digo boilerplate, sugerencias r谩pidas Extensi贸n VS Code + suscripci贸n GitHub
Aider Codificaci贸n con awareness de Git, cambios multi-archivo, refactoring pip install aider-chat

Patrones de Dise帽o Fundamentales

Antes de adentrarse en la IA, comprende los patrones de ingenier铆a de software que sustentan los sistemas de producci贸n. Estos patrones creacionales son esenciales para construir aplicaciones de IA mantenibles.

Singleton

Instancia 煤nica para cargadores de modelos, gestores de configuraci贸n y conexiones de base de datos. Cr铆tico para la inicializaci贸n costosa de modelos de IA.

Factory Method

Crea diferentes backends de IA (OpenAI, Anthropic, modelos locales) a trav茅s de una interfaz unificada sin acoplarse a implementaciones espec铆ficas.

Builder

Construye plantillas de prompts complejas, configuraciones de modelos y configuraciones de pipelines paso a paso con validaci贸n.

patterns/model_factory.py python
from abc import ABC, abstractmethod from functools import lru_cache # Patr贸n Singleton para carga costosa de modelos class ModelRegistry: _instance = None _models: dict = {} def __new__(cls): if cls._instance is None: cls._instance = super().__new__(cls) return cls._instance def get_model(self, name: str): if name not in self._models: self._models[name] = self._load_model(name) return self._models[name] # Patr贸n Factory Method para proveedores de IA class LLMProvider(ABC): @abstractmethod def generate(self, prompt: str) -> str: pass class AnthropicProvider(LLMProvider): def generate(self, prompt: str) -> str: return self.client.messages.create(...) class LLMFactory: @staticmethod def create(provider: str) -> LLMProvider: providers = { "anthropic": AnthropicProvider, "openai": OpenAIProvider, "ollama": OllamaProvider, } return providers[provider]()

Ejercicios Pr谩cticos

Prerrequisitos

Este curso asume familiaridad con Python, 谩lgebra lineal b谩sica (matrices, vectores) y conceptos fundamentales de programaci贸n. Si eres nuevo en Python, completa primero un curso de fundamentos de Python.

Recursos

Lectura Requerida

Herramientas y Librer铆as

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Este es solo el comienzo. Contin煤a tu viaje con nuestros cursos avanzados sobre Desarrollo Asistido por IA y Construcci贸n de Agentes de IA.

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