Introducción al Large Language Models
32 horas
$60,000
Aplicaciones Basadas en Large Language Models (LLM)
Cristián Sepúlveda
Fundador y CEO en UBIQQ
¿Alguna vez has sentido que la inteligencia artificial puede hacer mucho más de lo que ves en un chat, pero no sabes exactamente cómo aprovecharla en tu trabajo? No estás solo. La mayoría de las personas usa solo la superficie de estas herramientas, sin saber que existe toda una capa de capacidades que puede transformar la forma en que gestionas información, automatizas tareas y tomas decisiones.
En este curso explorarás cómo funcionan realmente las aplicaciones basadas en modelos de lenguaje: desde cómo la IA comprende el significado de los textos, hasta cómo conectarla con tus propios datos, herramientas y flujos de trabajo. Aprenderás qué hay detrás de conceptos como RAG, MCP y agentes inteligentes, sin necesidad de ser programador, entendiendo su lógica, sus usos prácticos y sus implicancias éticas. Al finalizar, contarás con una visión clara y aplicable para identificar oportunidades reales de automatización e integración de IA en tu entorno laboral.
$60,000
Descripción
La insignia Aplicaciones basadas en Large Language Models (LLM) comprende los principios que permiten a los modelos de lenguaje representar, recuperar y utilizar conocimiento de manera contextual y ética, desarrolla capacidades para identificar oportunidades de uso de la IA en contextos profesionales, reconociendo beneficios, limitaciones y riesgos, y promueve un uso responsable y seguro de la IA al conectar modelos con datos, herramientas y automatizaciones.
Nota: Para homologar tus CELE debes registrarte con tu correo UDD. Luego de haber aprobado la certificación de manera presencial, se homologarán tus créditos automáticamente.
Datos y Analítica
- 4 semanas
- 32 horas
-
Certificación Online
Lo que aprenderás con este curso
Inmersión al curso
Contenido
- Presentación del curso.
- Presentación de buenas prácticas y disciplina para el estudio online autónomo.
- Video presentación características de la plataforma.
- Presentación proceso de evaluación.
- Respuesta a dudas o consultas.
Representación vectorial y comprensión semántica de datos
Contenido
- De palabras a vectores: comprensión semántica en IA.
- Qué son los embeddings y cómo representan significado.
- Visualización de espacios vectoriales.
- Ejemplos de uso: búsqueda semántica, análisis de similitud, clasificación de texto.
RAG – Recuperación aumentada para información contextual
Contenido
- Qué es Retrieval-Augmented Generation (RAG) y cómo amplía la memoria de los LLMs.
- Flujo básico de un sistema RAG: indexación, búsqueda, generación.
- Casos de aplicación: asistentes internos, análisis de documentos, conocimiento organizacional.
- Riesgos y buenas prácticas al conectar datos privados o corporativos.
MCP – Conectando modelos con herramientas y datos
Contenido
- Qué es Model Context Protocol (MCP) y por qué transforma la interacción con los modelos.
- Cómo los modelos acceden a fuentes externas y herramientas mediante MCP.
- Ejemplos prácticos: asistentes que acceden a bases de datos, calendarios o documentos.
- Implicancias de seguridad y privacidad al conectar herramientas.
Automatizaciones y agentes inteligentes
Contenido
- Qué son los Workflows, los agentes de IA y cómo difieren de un chat tradicional.
- Componentes básicos de un agente: memoria, planificación y herramientas.
- Automatizaciones asistidas por IA: ejemplos cotidianos (correo, gestión de tareas, redacción, análisis).
- Riesgos y límites de la autonomía en sistemas basados en IA.
Cierre del curso y Certificación de la habilidad
Contenido
- Repaso general del contenido.
- Evaluación de prueba.
- Certificación.
Certificación
Una vez hayas completado el curso, recibirás una prueba de certificación para la obtención de tu insignia digital la cual acredita el dominio de las habilidades definidas en este curso. Nuestras insignias digitales cuentan con tecnología blockchain la cual hace que sea segura, auténtica, verificable y fácil de compartir en tu red (accede, por ejemplo en LinkedIn).
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