
Diplomado
Modalidad
Sincrónica
Duración
80 horas
Costo
$2.900.000
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Información del programa

A través de un enfoque práctico, los participantes aprenderán a integrar IA en la optimización de procesos, mejorando la gestión de información y flujos de trabajo en diversos entornos. Una oportunidad para aplicar la IA de manera estratégica y efectiva.
Objetivo general:
Desarrollar competencias aplicadas en Inteligencia Artificial Generativa, permitiendo a los participantes comprender y aplicar modelos de lenguaje (LLMs) en la automatización de procesos. A lo largo del diplomado, integrarán técnicas de ingeniería de prompts, Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y flujos de trabajo con IA para optimizar tareas y generar contenido, empleando herramientas como Python, LangChain, FlowiseAI y Make.
Objetivos Específicos:
Estudiantes y profesionales interesados en el diseño y despliegue de agentes inteligentes mediante Inteligencia Artificial Generativa. Los participantes desarrollarán habilidades en modelos de lenguaje (LLMs), ingeniería de prompts y automatización de procesos, aplicando herramientas como Python, LangChain y FlowiseAI para crear soluciones innovadoras.
El diplomado seguirá una metodología teórico-práctica, asegurando una integración progresiva del conocimiento a través de la experimentación y el desarrollo de proyectos aplicados. Los participantes explorarán los fundamentos de la IA Generativa, el uso de modelos de lenguaje (LLMs) y la automatización de procesos, aplicando lo aprendido en diferentes escenarios. Se fomentará el trabajo colaborativo y el uso de herramientas digitales especializadas para garantizar una formación integral y alineada con las demandas del sector industrial.
Fundamentos de Python. Estructuras de datos y manipulación con Pandas y NumPy. Expresiones regulares (re). POO aplicada a IA. Manejo de archivos y carga de datos.
IA Generativa y sus aplicaciones. LLMs: arquitectura y funcionamiento. Ingeniería de Prompts. Plataformas: OpenAI, Hugging Face, Google AI, Ollama. Gestión de modelos con GitHub.
Fundamentos de RAG. Bases de datos vectoriales. Implementación con LangChain y APIs. Casos de uso.
GPTs personalizados. Diseño y despliegue de agentes. Automatización con LangChain, FlowiseAI y Make. Integración en flujos de trabajo.
La Universidad de América se reserva el derecho de ajustar, cambiar o modificar el contenido del programa.
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Lunes a viernes / 8:30 a.m. a 6:00 p.m. Sábados / 9:00 a.m. a 12:00 m.
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