Fundamentos de la IA moderna: Machine Learning, LLMs y agentes de IA

La inteligencia artificial está transformando todas las industrias, pero comprender cómo funcionan realmente estas tecnologías es la clave para aprovechar su verdadero potencial. Este curso escrito desmitifica los conceptos centrales de la IA moderna, llevándolo de ser un principiante curioso a un pensador conceptual seguro. Al finalizar este curso, pasará de simplemente usar herramientas de IA a comprender la mecánica subyacente del machine learning, los Large Language Models (LLMs) y los sistemas de agentes autónomos. Aprenderá a: Comprender las diferencias fundamentales entre el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el deep learning. Explorar cómo los Large Language Models (LLMs) procesan texto, predicen tokens y generan respuestas similares a las humanas. Aplicar técnicas esenciales de prompt engineering para guiar a los modelos de IA hacia resultados precisos y conscientes del contexto. Aprender los conceptos básicos de Retrieval-Augmented Generation (RAG) y cómo las bases de datos vectoriales mejoran la memoria de la IA. Descubrir la arquitectura de los agentes de IA autónomos y cómo planifican, utilizan herramientas y ejecutan flujos de trabajo complejos. El curso comienza con terminología fundamental y conceptos iniciales de machine learning antes de avanzar sistemáticamente hacia arquitecturas de IA generativa, patrones modernos de LLM y el auge de los marcos de trabajo de agentes autónomos. Este curso está diseñado completamente para principiantes, sin requerir experiencia previa en programación ni conocimientos matemáticos. Comience a leer hoy mismo para construir una base conceptual sólida en las tecnologías que están dando forma a nuestro futuro.