¿Qué quieres aprender?

Máster en AI Engineering

Máster en AI Engineering

LIDR

Máster online


Precio a consultar

Duración : 5 Meses

¿Quieres hablar con un asesor sobre este curso?

Objetivos

El programa enseña a integrar LLMs, arquitecturas RAG, sistemas multiagente y prácticas de LLMOps con un enfoque 100% práctico y orientado a entornos reales, no a simples prototipos.

A quién va dirigido

Va dirigido a ingenieros de software, perfiles backend o full-stack, ML Engineers junior, Data Engineers, Tech Leads y PMs técnicos que quieran incorporar IA aplicada a productos reales y dominar su despliegue en producción.

Temario completo de este curso

  • Sesión 00. Introducción: panorama actual de la IA, rol del AI Engineer, requisitos, proyectos habituales, machine learning, IA generativa, transformers y stack tecnológico del programa.
  • Sesión 01. LLMs y entorno: uso de APIs, prompts, tokens, errores, metadatos, proveedores y criterios de selección según el caso de uso.
  • Sesiones 02-05. Arquitectura CAG y productos IA: diseño de soluciones con LLMs, wrappers, caching, streaming, guardrails, memoria, contexto dinámico, fuentes externas y evaluación.
    Sesiones 06-08. Data-driven AI: auditoría, limpieza y normalización de datos, embeddings, chunking y bases de datos vectoriales.
  • Sesiones 09-11. RAG: fundamentos, retrieval, reranking, búsqueda híbrida, routing, citación, mitigación de alucinaciones y evaluación de calidad.
  • Sesiones 12-14. Agentes: introducción a agentes, orquestación, LangGraph, multiagentes, supervisión, human-in-the-loop y seguridad.
  • Sesión 15. Producción y LLMOps: microservicios, observabilidad, KPIs, compliance, optimización de latencia y costes, y mejora continua.
  • Laboratorio 10x Engineer: aplicación práctica end-to-end con Spec-Driven Development, agentes, MCPs y automatización del desarrollo.
Ver más