Título emitido por una Universidad Española.
Estamos en proceso de homologación de este curso para que el título lo emita una Universidad Española de prestigio. Título de Experto en programación.
Detallaremos más información.
IA para Programadores
Duración: 175 horas presenciales · 6 semanas lectivas + Semana 0 optativa · 5 h/día · L-V
Formato: 100% presencial (posibilidad de online) · Todo el trabajo en el centro (en casa refuerzo y repaso necesario) · Grupos reducidos.
Extras incluidos: 2 semanas de consolidación (no lectivas) + tutorías 1to1 post-curso.
Perfil del alumno:
• Programadores con Python funcional que quieren incorporar IA a su trabajo real
• Alumnos que han completado el Curso 1 de este Boot Camp
• Perfiles externos con base técnica pero sin experiencia en LLMs
Objetivo al terminar el curso:
• Integrar LLMs en aplicaciones reales usando la API de OpenAI
• Construir pipelines RAG completos con LlamaIndex y bases de datos vectoriales
• Diseñar y orquestar agentes con memoria, herramientas y arquitecturas multi-agente
Stack tecnológico principal:
• Lenguaje: Python · Gestor de dependencias: Poetry
• LLMs y embeddings: OpenAI (GPT-4o, text-embedding-3)
• Framework IA: LlamaIndex
• Bases de datos vectoriales: ChromaDB y FAISS
• Backend: FastAPI
• Control de versiones: Git + GitHub
Pulsa aquí para ver el índice detallado del curso.
Semana 0 — Nivelación de Python y entorno profesional.
POO, estructuras de datos, manejo de errores y ficheros, Poetry, venv, Git y GitHub
Semana 1 — Fundamentos de LLMs y API de OpenAI
Que es un LLM: arquitectura a nivel practico, no académico
Limitaciones reales, alucinaciones y errores habituales
API de OpenAI: autenticación, modelos disponibles y parámetros clave
Prompting técnico: system prompt, roles, temperatura y tokens
Conversaciones multi-turno: gestión del historial de mensajes
Respuestas estructuradas: JSON mode y Structured Outputs
Gestión de errores, reintentos y control de costes en la API
Proyecto de semana: primera aplicación Python con LLM integrado
Semana 2 — Construcción de aplicaciones con LLMs
Gestion avanzada de contexto y ventana de contexto
Streaming de respuestas: implementacion y casos de uso
Embeddings de OpenAI: generacion, almacenamiento y busqueda por similitud
Introduccion a LlamaIndex: arquitectura, componentes y primeros pasos
Integracion LLM + FastAPI: construccion de una API con IA
Buenas practicas en produccion: logging, manejo de fallos y costes
Ejercicio integrador: aplicacion FastAPI + LLM + streaming
Semana de consolidación, no lectiva
Semana 3 — RAGs y bases de datos vectoriales
Que es un RAG y cuando usarlo frente a fine-tuning o prompt engineering
Pipeline RAG completo: ingesta, chunking, indexado y consulta
Bases de datos vectoriales: ChromaDB y FAISS, diferencias y casos de uso
RAG con LlamaIndex: VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, QueryEngine
Estrategias de chunking y su impacto en la calidad de respuestas
RAG sobre PDFs y documentacion tecnica propia
Proyecto de semana: RAG completo sobre una base de conocimiento real
Semana 4 — Agentes: fundamentos y herramientas
Que es un agente: razonamiento, herramientas y bucle de accion
Function calling con OpenAI: definicion y ejecucion de herramientas
Agentes con LlamaIndex: ReActAgent, FunctionCallingAgent
Memoria persistente en agentes: tipos y implementacion
Agente con acceso a base de datos propia
Casos reales: agente que consulta una API externa
Ejercicio integrador: agente con memoria y dos herramientas propias
Semana de consolidación, no lectiva
Semana 5 — Agentes avanzados y sistemas multi-agente
Orquestacion de multiples herramientas en un solo agente
Arquitecturas multi-agente: cuando y por que usarlas
Comunicacion entre agentes con LlamaIndex
Evaluacion de agentes: metricas, trazabilidad y depuracion
Testing de agentes: como validar comportamientos complejos
Proyecto de semana: pipeline multi-agente sobre un problema real
Semana 6 — Proyecto final integrador
Briefing del proyecto: requisitos, planificación técnica y decisiones de diseño
Desarrollo del proyecto (sesiones acompanadas por asistente y profesor)
Documentacion: README, arquitectura del sistema e instrucciones de despliegue
Code review con el profesor y mejoras finales
Presentacion y defensa ante el grupo
EQUIPO DOCENTE
Profesor especializado.
Clases conceptuales, ejemplos reales y correcciones.
ASISTENTE TÉCNICO
Presente durante las horas de práctica y semana de consolidación para acompañar, resolver bloqueos y apoyar de forma individual.
PRECIO DEL CURSO
Importe de la inversión: 1.485€
Incluye:
175 horas presenciales de clases y ejercicios prácticos.
2 semanas de consolidación (50 horas), sin avanzar en temario, para ponerse al día.
175 horas de trabajo estimado en casa.
El curso tiene una estimación de 175+50+175=400h de duración total.
2 semanas de consolidación, sin avanzar en temario, para ponerse al día.
Tutorías individuales post-curso.
Materiales y recursos.
Acompañamiento completo.
Sin costes ocultos. Sin letra pequeña.
¿POR QUÉ ESTE BOOT CAMP ES DIFERENTE?
No mide el éxito por la velocidad.
No deja a nadie atrás.
No promete atajos irreales ni milagros.
Se centra en que aprendas con seguridad.
Aquí el objetivo no es correr. Es aprender bien.
Pregunta por nuestro programa de referidos y la posibilidad de pago fraccionado.
Contacta con nosotros para reservar plaza o si tienes cualquier duda.
Alberto F.
678 932 188