Plan de estudios completo
El catálogo íntegro de módulos, con código, contenido y ejercicio práctico donde el programa ya los define. Los módulos de área están listados solo por título: su contenido detallado todavía no se ha escrito, y listarlo antes de eso representaría mal la etapa del trabajo.
Leyenda de estado
- Programa publicado
- Módulo diseñado, con lugar definido en el plan de estudios. No grabado.
- Guion listo
- Guion, diapositivas y repositorio de código escritos.
- En grabación
- Producción del video iniciada.
- Disponible
- Disponible para el estudiante.
0 / 63 · 2026-08-05
Tronco común (CORE)
Grabado una vez, usado en todas o casi todas las rutas.
100Principiante
| Código | Módulo | Contenido | Práctica | Estado | Precio |
|---|---|---|---|---|---|
| CORE-101 | Qué son la IA, el ML y el DL | Historia, tipos de aprendizaje, dónde está la IA en el mundo real | Mapear 5 IAs del día a día y clasificarlas | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-102 | Python para IA | Sintaxis, funciones, entornos (venv/conda), notebooks | Miniproyecto: un analizador de texto simple | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-103 | Matemática esencial I | Vectores, matrices, funciones, la idea de derivada — visual e intuitivo | Implementar las operaciones con NumPy | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-104 | Datos: recolección y limpieza | Pandas, CSV/JSON/APIs, datos faltantes, EDA | Limpiar y explorar un dataset real y desordenado | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-105 | Estadística y probabilidad básica | Distribuciones, media/varianza, correlación vs. causalidad | Análisis estadístico de un dataset público | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-106 | Tu primer modelo de ML | Scikit-learn: regresión y clasificación, entrenamiento/prueba, métricas | Predecir el precio de inmuebles + clasificar spam | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-107 | Ética, sesgos y seguridad en IA | Sesgos en los datos, privacidad, uso responsable | Auditar los sesgos de un modelo ya entrenado | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-108 | Git, GitHub y portafolio | Control de versiones, README, publicar proyectos | Subir los proyectos del nivel a GitHub | Programa publicado | R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado |
- CORE-101Programa publicado
Qué son la IA, el ML y el DL
- Contenido
- Historia, tipos de aprendizaje, dónde está la IA en el mundo real
- Práctica
- Mapear 5 IAs del día a día y clasificarlas
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-102Programa publicado
Python para IA
- Contenido
- Sintaxis, funciones, entornos (venv/conda), notebooks
- Práctica
- Miniproyecto: un analizador de texto simple
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-103Programa publicado
Matemática esencial I
- Contenido
- Vectores, matrices, funciones, la idea de derivada — visual e intuitivo
- Práctica
- Implementar las operaciones con NumPy
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-104Programa publicado
Datos: recolección y limpieza
- Contenido
- Pandas, CSV/JSON/APIs, datos faltantes, EDA
- Práctica
- Limpiar y explorar un dataset real y desordenado
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-105Programa publicado
Estadística y probabilidad básica
- Contenido
- Distribuciones, media/varianza, correlación vs. causalidad
- Práctica
- Análisis estadístico de un dataset público
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-106Programa publicado
Tu primer modelo de ML
- Contenido
- Scikit-learn: regresión y clasificación, entrenamiento/prueba, métricas
- Práctica
- Predecir el precio de inmuebles + clasificar spam
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-107Programa publicado
Ética, sesgos y seguridad en IA
- Contenido
- Sesgos en los datos, privacidad, uso responsable
- Práctica
- Auditar los sesgos de un modelo ya entrenado
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-108Programa publicado
Git, GitHub y portafolio
- Contenido
- Control de versiones, README, publicar proyectos
- Práctica
- Subir los proyectos del nivel a GitHub
R$ 120US$ 40MX$ 500precio estimado0 de 1 módulo publicado
200Intermedio
| Código | Módulo | Contenido | Práctica | Estado | Precio |
|---|---|---|---|---|---|
| CORE-201 | Matemática esencial II | Gradientes, optimización, álgebra lineal aplicada | Descenso de gradiente desde cero en NumPy | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-202 | Redes neuronales desde cero | Perceptrón, backpropagation, funciones de activación | Implementar una red neuronal sin framework | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-203 | PyTorch en la práctica | Tensores, autograd, loops de entrenamiento, GPU | Reescribir la red del CORE-202 en PyTorch | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-204 | Evaluación y experimentación | Overfitting, validación cruzada, tracking (W&B/MLflow) | Ejecutar y comparar 10 experimentos | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-205 | APIs de IA e ingeniería de prompts | OpenAI/Anthropic/OSS, function calling, costos | Una app de CLI que usa un LLM vía API | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-206 | Deploy básico | FastAPI, Docker, publicar un modelo como API | Poner en producción el modelo del CORE-203 | Programa publicado | R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado |
- CORE-201Programa publicado
Matemática esencial II
- Contenido
- Gradientes, optimización, álgebra lineal aplicada
- Práctica
- Descenso de gradiente desde cero en NumPy
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-202Programa publicado
Redes neuronales desde cero
- Contenido
- Perceptrón, backpropagation, funciones de activación
- Práctica
- Implementar una red neuronal sin framework
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-203Programa publicado
PyTorch en la práctica
- Contenido
- Tensores, autograd, loops de entrenamiento, GPU
- Práctica
- Reescribir la red del CORE-202 en PyTorch
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-204Programa publicado
Evaluación y experimentación
- Contenido
- Overfitting, validación cruzada, tracking (W&B/MLflow)
- Práctica
- Ejecutar y comparar 10 experimentos
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-205Programa publicado
APIs de IA e ingeniería de prompts
- Contenido
- OpenAI/Anthropic/OSS, function calling, costos
- Práctica
- Una app de CLI que usa un LLM vía API
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-206Programa publicado
Deploy básico
- Contenido
- FastAPI, Docker, publicar un modelo como API
- Práctica
- Poner en producción el modelo del CORE-203
R$ 180US$ 60MX$ 750precio estimado0 de 1 módulo publicado
300Avanzado
| Código | Módulo | Contenido | Práctica | Estado | Precio |
|---|---|---|---|---|---|
| CORE-301 | La arquitectura Transformer | Atención, embeddings, codificación posicional, encoder/decoder | Implementar atención desde cero y visualizarla | Programa publicado | R$ 240US$ 80MX$ 1,000precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-302 | Fine-tuning y transfer learning | LoRA/QLoRA, congelamiento de capas, datasets | Hacer fine-tuning de un modelo open-source | Programa publicado | R$ 240US$ 80MX$ 1,000precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-303 | Optimización del entrenamiento | Mixed precision, schedulers, fundamentos de entrenamiento distribuido | Acelerar un entrenamiento en 3× | Programa publicado | R$ 240US$ 80MX$ 1,000precio estimado0 de 1 módulo publicado |
| CORE-304 | Evaluación de sistemas de IA | Benchmarks, evals de LLM, pruebas A/B, red teaming | Construir una suite de evals para una app | Programa publicado | R$ 240US$ 80MX$ 1,000precio estimado0 de 1 módulo publicado |
- CORE-301Programa publicado
La arquitectura Transformer
- Contenido
- Atención, embeddings, codificación posicional, encoder/decoder
- Práctica
- Implementar atención desde cero y visualizarla
R$ 240US$ 80MX$ 1,000precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-302Programa publicado
Fine-tuning y transfer learning
- Contenido
- LoRA/QLoRA, congelamiento de capas, datasets
- Práctica
- Hacer fine-tuning de un modelo open-source
R$ 240US$ 80MX$ 1,000precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-303Programa publicado
Optimización del entrenamiento
- Contenido
- Mixed precision, schedulers, fundamentos de entrenamiento distribuido
- Práctica
- Acelerar un entrenamiento en 3×
R$ 240US$ 80MX$ 1,000precio estimado0 de 1 módulo publicado
- CORE-304Programa publicado
Evaluación de sistemas de IA
- Contenido
- Benchmarks, evals de LLM, pruebas A/B, red teaming
- Práctica
- Construir una suite de evals para una app
R$ 240US$ 80MX$ 1,000precio estimado0 de 1 módulo publicado
Módulos de área
Compartidos entre dos o tres rutas.
Solo los módulos del tronco CORE se venden por separado, porque solo ellos tienen programa y práctica definidos en este catálogo. Los demás aparecen con código, nivel y estado, y se adquieren dentro de la ruta que los contiene.
AG
| Código | Módulo | Estado |
|---|---|---|
| AG-101 | Qué son los agentes: LLM + herramientas + loop | Programa publicado |
| AG-102 | Chatbots vs. agentes (práctica con APIs) | Programa publicado |
| AG-201 | Function calling y uso de herramientas | Programa publicado |
| AG-202 | Memoria y estado de los agentes | Programa publicado |
| AG-203 | Frameworks (LangGraph, CrewAI, SDKs de agentes) | Programa publicado |
| AG-301 | Multiagentes y orquestación | Programa publicado |
| AG-302 | Planificación, reflexión y autocorrección | Programa publicado |
| AG-303 | MCP e integración con sistemas reales | Programa publicado |
| AG-304 | Seguridad de agentes (prompt injection, sandboxing) | Programa publicado |
| AG-401 | Agentes en producción: costo, latencia, observabilidad | Programa publicado |
| AG-402 | RL para agentes (fundamentos) | Programa publicado |
- AG-101Programa publicado
Qué son los agentes: LLM + herramientas + loop
Contenido detallado aún no escrito
- AG-102Programa publicado
Chatbots vs. agentes (práctica con APIs)
Contenido detallado aún no escrito
- AG-201Programa publicado
Function calling y uso de herramientas
Contenido detallado aún no escrito
- AG-202Programa publicado
Memoria y estado de los agentes
Contenido detallado aún no escrito
- AG-203Programa publicado
Frameworks (LangGraph, CrewAI, SDKs de agentes)
Contenido detallado aún no escrito
- AG-301Programa publicado
Multiagentes y orquestación
Contenido detallado aún no escrito
- AG-302Programa publicado
Planificación, reflexión y autocorrección
Contenido detallado aún no escrito
- AG-303Programa publicado
MCP e integración con sistemas reales
Contenido detallado aún no escrito
- AG-304Programa publicado
Seguridad de agentes (prompt injection, sandboxing)
Contenido detallado aún no escrito
- AG-401Programa publicado
Agentes en producción: costo, latencia, observabilidad
Contenido detallado aún no escrito
- AG-402Programa publicado
RL para agentes (fundamentos)
Contenido detallado aún no escrito
DL
| Código | Módulo | Estado |
|---|---|---|
| DL-101 | Intuición visual de las redes neuronales | Programa publicado |
| DL-201 | CNNs (compartido con Visión por Computadora) | Programa publicado |
| DL-202 | RNNs y secuencias | Programa publicado |
| DL-203 | Regularización y normalización | Programa publicado |
| DL-301 | Modelos generativos (VAEs, GANs, diffusion — compartido con Visión) | Programa publicado |
| DL-302 | Arquitecturas modernas y lectura de papers | Programa publicado |
| DL-401 | Entrenamiento distribuido a escala | Programa publicado |
| DL-402 | Interpretabilidad | Programa publicado |
- DL-101Programa publicado
Intuición visual de las redes neuronales
Contenido detallado aún no escrito
- DL-201Programa publicado
CNNs (compartido con Visión por Computadora)
Contenido detallado aún no escrito
- DL-202Programa publicado
RNNs y secuencias
Contenido detallado aún no escrito
- DL-203Programa publicado
Regularización y normalización
Contenido detallado aún no escrito
- DL-301Programa publicado
Modelos generativos (VAEs, GANs, diffusion — compartido con Visión)
Contenido detallado aún no escrito
- DL-302Programa publicado
Arquitecturas modernas y lectura de papers
Contenido detallado aún no escrito
- DL-401Programa publicado
Entrenamiento distribuido a escala
Contenido detallado aún no escrito
- DL-402Programa publicado
Interpretabilidad
Contenido detallado aún no escrito
CV
| Código | Módulo | Estado |
|---|---|---|
| CV-101 | Imágenes como datos (píxeles, canales, OpenCV) | Programa publicado |
| CV-201 | Clasificación y augmentation | Programa publicado |
| CV-202 | Detección de objetos (YOLO) | Programa publicado |
| CV-301 | Segmentación | Programa publicado |
| CV-302 | Vision Transformers y modelos multimodales (compartido con NLP) | Programa publicado |
| CV-303 | Video y tiempo real | Programa publicado |
| CV-401 | Edge y optimización (ONNX, cuantización) | Programa publicado |
- CV-101Programa publicado
Imágenes como datos (píxeles, canales, OpenCV)
Contenido detallado aún no escrito
- CV-201Programa publicado
Clasificación y augmentation
Contenido detallado aún no escrito
- CV-202Programa publicado
Detección de objetos (YOLO)
Contenido detallado aún no escrito
- CV-301Programa publicado
Segmentación
Contenido detallado aún no escrito
- CV-302Programa publicado
Vision Transformers y modelos multimodales (compartido con NLP)
Contenido detallado aún no escrito
- CV-303Programa publicado
Video y tiempo real
Contenido detallado aún no escrito
- CV-401Programa publicado
Edge y optimización (ONNX, cuantización)
Contenido detallado aún no escrito
NLP
| Código | Módulo | Estado |
|---|---|---|
| NLP-101 | Texto como datos (tokens, limpieza, regex) | Programa publicado |
| NLP-201 | Embeddings y búsqueda semántica | Programa publicado |
| NLP-202 | RAG completo (compartido con Agentic AI) | Programa publicado |
| NLP-203 | Clasificación y NER | Programa publicado |
| NLP-301 | Fine-tuning de LLMs en la práctica | Programa publicado |
| NLP-302 | Alineación (RLHF/DPO — fundamentos) | Programa publicado |
| NLP-401 | LLMs eficientes (cuantización, inference serving) | Programa publicado |
- NLP-101Programa publicado
Texto como datos (tokens, limpieza, regex)
Contenido detallado aún no escrito
- NLP-201Programa publicado
Embeddings y búsqueda semántica
Contenido detallado aún no escrito
- NLP-202Programa publicado
RAG completo (compartido con Agentic AI)
Contenido detallado aún no escrito
- NLP-203Programa publicado
Clasificación y NER
Contenido detallado aún no escrito
- NLP-301Programa publicado
Fine-tuning de LLMs en la práctica
Contenido detallado aún no escrito
- NLP-302Programa publicado
Alineación (RLHF/DPO — fundamentos)
Contenido detallado aún no escrito
- NLP-401Programa publicado
LLMs eficientes (cuantización, inference serving)
Contenido detallado aún no escrito
MLOPS
| Código | Módulo | Estado |
|---|---|---|
| MLOPS-101 | Cómo la IA se convierte en producto (visión de sistema) | Programa publicado |
| MLOPS-201 | Pipelines de datos | Programa publicado |
| MLOPS-202 | CI/CD para ML | Programa publicado |
| MLOPS-203 | Cloud para IA (GPU, almacenamiento, costo) | Programa publicado |
| MLOPS-301 | Observabilidad y monitoreo | Programa publicado |
| MLOPS-302 | Serving a escala (batching, caching, autoscaling) | Programa publicado |
| MLOPS-401 | Arquitectura de plataformas de IA | Programa publicado |
- MLOPS-101Programa publicado
Cómo la IA se convierte en producto (visión de sistema)
Contenido detallado aún no escrito
- MLOPS-201Programa publicado
Pipelines de datos
Contenido detallado aún no escrito
- MLOPS-202Programa publicado
CI/CD para ML
Contenido detallado aún no escrito
- MLOPS-203Programa publicado
Cloud para IA (GPU, almacenamiento, costo)
Contenido detallado aún no escrito
- MLOPS-301Programa publicado
Observabilidad y monitoreo
Contenido detallado aún no escrito
- MLOPS-302Programa publicado
Serving a escala (batching, caching, autoscaling)
Contenido detallado aún no escrito
- MLOPS-401Programa publicado
Arquitectura de plataformas de IA
Contenido detallado aún no escrito
Proyectos integradores (EX)
Exclusivos de una ruta. Cierran el nivel experto.
Solo los módulos del tronco CORE se venden por separado, porque solo ellos tienen programa y práctica definidos en este catálogo. Los demás aparecen con código, nivel y estado, y se adquieren dentro de la ruta que los contiene.
| Código | Módulo | Contenido | Estado |
|---|---|---|---|
| EX-AG | Proyecto — un agente autónomo completo | Un agente de investigación y ejecución que resuelve una tarea de negocio de principio a fin | Programa publicado |
| EX-DL | Proyecto — entrenar un modelo desde cero | Tu propio mini-GPT o modelo de diffusion, con informe técnico | Programa publicado |
| EX-CV | Proyecto — un sistema de visión completo | Cámara + detección + alerta, en producción | Programa publicado |
| EX-NLP | Proyecto — un producto de lenguaje completo | Un asistente RAG especializado en un dominio, con evals | Programa publicado |
| EX-MLOPS | Proyecto — una plataforma completa | Pipeline → entrenamiento → deploy → monitoreo, todo automatizado | Programa publicado |
- EX-AGPrograma publicado
Proyecto — un agente autónomo completo
- Contenido
- Un agente de investigación y ejecución que resuelve una tarea de negocio de principio a fin
- EX-DLPrograma publicado
Proyecto — entrenar un modelo desde cero
- Contenido
- Tu propio mini-GPT o modelo de diffusion, con informe técnico
- EX-CVPrograma publicado
Proyecto — un sistema de visión completo
- Contenido
- Cámara + detección + alerta, en producción
- EX-NLPPrograma publicado
Proyecto — un producto de lenguaje completo
- Contenido
- Un asistente RAG especializado en un dominio, con evals
- EX-MLOPSPrograma publicado
Proyecto — una plataforma completa
- Contenido
- Pipeline → entrenamiento → deploy → monitoreo, todo automatizado