Máster en IA para Desarrolladores
Descripción
Domina la IA moderna de principio a fin con nuestro Máster en IA para Desarrolladores. Partiendo de los fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, avanzarás hacia el trabajo profesional con Python, conexión a APIs (OpenAI y otros servicios), RAG con bases vectoriales, y el desarrollo de agentes autónomos con frameworks como LangChain, LlamaIndex o LangGraph. Aprenderás a integrar IA en productos reales, automatizar procesos, y desplegar modelos tanto en la nube como en on-prem.
El programa combina teoría aplicada, prácticas guiadas y proyectos. Trabajarás con ChatGPT y los GPTs, diseño de prompts, manejo de ficheros, GitHub Copilot, y despliegue local con herramientas como Ollama, AnythingLLM, GPT4All o LMStudio. Terminarás preparado para construir soluciones end-to-end: desde el prompting avanzado y la orquestación de agentes, hasta la puesta en producción y monitorización de modelos.
Este curso incluye
Nuestros planes
Elige el plan que mejor se adapte a tus necesidades y obtén acceso a nuestro “Máster en IA para Desarrolladores”.
Plan “Máster en IA para Desarrolladores”
499,00€
399,00€
Acceso completo al máster
- ✔ Módulos teóricos y prácticos con proyectos
- ✔ Clases en directo sobre las últimas novedades
- ✔ Soporte y resolución de dudas
- ✔ Actualizaciones continuas
- ✔ Certificado de aprovechamiento
- ✔ Participación en webinars exclusivos
Ninguno de nuestros planes se renueva automáticamente. Las renovaciones deben ser gestionadas manualmente por el usuario.
Contenido del curso
1. Conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial
- 1.1 Historia y tecnologías
- 1.1.1. Parte 1
- 1.1.2. Parte 2
- 1.2 La revolución de las apps de IA
- 1.2.1. Parte 1
- 1.2.2. Parte 2
- 1.3 El futuro y la IAG
- 1.4 Ética y legalidad
2. Conceptos avanzados de IA
- 2.1 El razonamiento de la IA y el aprendizaje y sus tipos
- 2.2 Aprendizaje automático (machine learning)
- 2.2.1. Parte 1
- 2.2.2. Parte 2
- 2.3 Aprendizaje profundo (deep learning)
- 2.4 Importancia de los datos, errores y sesgos
3. ChatGPT: La revolución de los asistentes personales
- 3.1 NLP y LLM
- 3.2 ChatGPT, Gemini, Copilot, Anthropic y otros
- 3.3 Ingeniería de Prompts
- 3.4 Uso de Modelos de Lenguaje como Expertos (ChatGPT y otros)
- 3.5 ChatGPT trabajando con ficheros
- 3.6 ChatGPT y los GPTs
- 3.7 Modelos razonadores de ChatGPT: o1 y o3
- 3.8 Nuevas capacidades
- 3.8.1 Tareas
- 3.8.2 Canvas
- 3.8.2.1 Introducción
- 3.8.2.2 Avanzado
- 3.8.3 Deep Research
- 3.8.4 Modo de voz avanzado
- 3.9 Proyectos en ChatGPT
- 3.9.1 Introducción a proyectos
- 3.9.2 Proyectos vs GPTs
- 3.10 Automatización con Operator
- 3.10.1 Tareas
- 3.10.2 Introducción
- 3.10.3 Avanzado
4. IA para IT y desarrolladores software
- 4.1 Introducción
- 4.2 ChatGPT para desarrolladores
- 4.3 Python y conexión a APIs de IA (OpenAI y otros servicios)
- 4.4 Sistemas RAG y bases de datos vectoriales
- 4.5 Frameworks y plataformas para agentes de IA
- 4.5.1 Orquestación de flujos inteligentes (LangChain, LlamaIndex, LangGraph)
- 4.5.2 Creación de agentes autónomos (CrewAI, AutoGen, AgentGPT, etc.)
- 4.6 Asistente y agente de programación en tiempo real: GitHub Copilot
- 4.7 Ética, sesgos y aspectos legales en IA
5. Desarrollando modelos de IA
- 5.1 Introducción
- 5.2 Plataformas y software de IA: Hugging Face, Kaggle, Google Colab…
- 5.3 El lenguaje de programación de la IA: Python y sus librerías
- 5.4 Preparando el entorno de trabajo
- 5.5 Pandas: análisis de datos profesional
- 5.6 Cómo preprocesar datos para IA
- 5.7 Machine Learning (aprendizaje automático)
- 5.8 Deep Learning (aprendizaje profundo)
- 5.9 Natural Language Processing (NLP): de métodos tradicionales a Transformers
- 5.10 Interpretabilidad y explicabilidad en IA (XAI)
- 5.11 Producción y despliegue de modelos de IA
- 5.11.1 Despliegue local de modelos (Ollama, AnythingLLM, GPT4All, LMStudio)
6. TFM (Trabajo Fin de Máster)
- Definición del proyecto
- Plan de trabajo y validación
- Implementación y despliegue
- Memoria técnica y defensa
Lo que aprenderás
- ✔️ Comprenderás los fundamentos de IA, ML y DL
- ✔️ Trabajarás con Python y sus librerías clave para IA
- ✔️ Conectarás aplicaciones con APIs de IA (OpenAI y otras)
- ✔️ Diseñarás prompts eficaces y flujos de ChatGPT/GPTs
- ✔️ Implementarás RAG con bases de datos vectoriales
- ✔️ Construirás agentes autónomos con LangChain, LlamaIndex y LangGraph
- ✔️ Integrarás GitHub Copilot en tu flujo de desarrollo
- ✔️ Llevarás modelos a producción y los desplegarás en local y en la nube
- ✔️ Aplicarás prácticas de XAI, ética y cumplimiento
- ✔️ Desarrollarás un TFM end-to-end listo para portfolio
Requisitos
- 💻 Conocimientos básicos de programación (idealmente Python)
- 🧠 Ganas de construir y prototipar con IA
- ⏳ Tiempo para practicar y completar proyectos
- 📱 Un dispositivo con conexión a Internet
- 🤖 Interés por automatizar y llevar soluciones a producción
- ☕ Café o té (opcional, pero recomendado para las sesiones de código)
- 🕵️ Curiosidad infinita para explorar el mundo de la Inteligencia Artificial
Formadores
David Morán
Ingeniero y experto docente
Con una sólida trayectoria en ingeniería y una pasión por la enseñanza, ha guiado a cientos de profesionales a dominar las herramientas más avanzadas de la Inteligencia Artificial. Su enfoque pedagógico garantiza que el aprendizaje sea accesible para todos y sobre todo, matizando su parte práctica y de utilidad.
"La enseñanza no es solo transmitir conocimientos, es inspirar a otros a descubrir su propio potencial."
Cristian Rodríguez
Desarrollador IA
Con años de experiencia en desarrollo de software y programación avanzada. Siendo formador certificado por Python, hace más de 10 años programó sus primeros modelos de IA, lo que le permitió estar en contacto con esta tecnología desde sus inicios, hasta hoy, donde la IA es una parte esencial de su trabajo y de su vida.
"Enseñar no es solo compartir conocimiento, es guiar como me hubiera gustado ser guiado."
Tatiana Suárez
Doctora y científica
Doctora en química con una mente científica y una curiosidad inagotable por diversas ramas del conocimiento. Entre ellas, la IA destacó al vislumbrar el increíble potencial que podría tener en su campo de investigación. Además, es una formadora con amplia experiencia, ayudando a profesionales a aplicar la IA en sus propias especialidades.
"La ciencia no es solo un conjunto de respuestas, es la continua búsqueda de lo desconocido."
