Ingeniería de Prompts y APIs de IA
40 horasIntermedio8 módulos
5 de 8 módulos con programa publicado
0 de 8 módulos grabados
Programa
Se centra en construir sobre modelos de terceros en lugar de entrenar los propios: APIs de OpenAI/Anthropic/OSS, function calling y costos; publicar el resultado como servicio con FastAPI y Docker; y evaluar lo construido con benchmarks, evals de LLM, pruebas A/B y red teaming. La base entra por Python, texto como datos y ética/sesgos; la orientación a agentes entra por los dos módulos introductorios de Agentic AI, que definen la frontera entre chatbot y agente.
Módulos de la formación
Los mismos objetos del plan de estudios completo. Un módulo abierto desde cualquier formación que lo contenga es el mismo módulo, con el mismo programa y el mismo estado.
| Código | Módulo | Contenido | Práctica | Estado | Precio |
|---|---|---|---|---|---|
| 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-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 |
| AG-101 | Qué son los agentes: LLM + herramientas + loop | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| AG-102 | Chatbots vs. agentes (práctica con APIs) | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa publicado | |
| NLP-101 | Texto como datos (tokens, limpieza, regex) | Contenido detallado aún no escrito | — | Programa 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-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-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-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
- 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
- NLP-101Programa publicado
Texto como datos (tokens, limpieza, regex)
Contenido detallado aún no escrito
- 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
- 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
No todo cabe en 40 horas. El estado del arte, el entrenamiento distribuido, la interpretabilidad, el edge y los cinco proyectos integradores existen solo dentro de las rutas completas: Rutas