Deja de tratar los LLMs como magia. Descubre cómo funcionan por dentro y construye los tuyos. De Word2Vec a GPT y sistemas multiagente, en 9 módulos sin rodeos.
Deja de usar ChatGPT como una caja negra y descubre cómo funciona realmente la inteligencia artificial generativa. En este curso de LLMs y agentes de IA desde cero aprenderás los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (NLP), las redes neuronales, los embeddings y los modelos Transformer. Desde Word2Vec hasta GPT, entenderás las matemáticas y el código que hacen posibles los grandes modelos de lenguaje, sin necesidad de tener conocimientos previos de machine learning.
A lo largo de 9 módulos y 33 lecciones interactivas, aprenderás a entrenar modelos Word2Vec, implementar mecanismos de atención, comprender la arquitectura Transformer y construir tu propio mini-GPT capaz de generar texto. También explorarás técnicas de fine-tuning y alineación como RLHF, DPO y LoRA, además de desarrollar agentes de IA con RAG, ReAct y function calling. Todo desde un enfoque práctico y riguroso, con referencias a los papers originales y demostraciones verificadas matemáticamente.
Aprende haciendo, directamente desde tu navegador y sin instalar nada. Este curso es 100 % online, a tu ritmo y sin vídeos: cada lección incluye laboratorios interactivos en JavaScript donde podrás modificar parámetros, ejecutar código y comprobar los resultados en tiempo real. Además, contarás con 148 ejercicios con solución razonada, 101 preguntas de evaluación y un proyecto final en el que construirás tu propio agente de IA con una base de conocimiento, herramientas reales y una traza de razonamiento verificable.
Este curso está diseñado para estudiantes de ingeniería, desarrolladores y profesionales técnicos que quieren ir más allá de los prompts y las APIs para entender, construir y experimentar con LLMs y sistemas multiagente. Solo necesitas conocimientos básicos de programación en Python o JavaScript y matemáticas de bachillerato. Al terminar, no solo sabrás utilizar modelos de inteligencia artificial: comprenderás sus mecanismos internos, sus limitaciones y cómo construir tus propias implementaciones desde los fundamentos.
Comprende cómo aprenden los modelos de IA, desde el perceptrón y las funciones de activación hasta el backpropagation y el descenso de gradiente, con matemáticas y código verificable.
Implementa CBOW, Skip-Gram y negative sampling para transformar palabras en vectores y descubrir cómo los modelos capturan relaciones semánticas entre ellas.
Descubre cómo las RNN procesan secuencias, por qué aparecen los problemas de vanishing y exploding gradients y cómo las arquitecturas LSTM permiten aprender dependencias a largo plazo.
Aprende a implementar self-attention, scaled dot-product attention y multi-head attention, calculando sus matrices y comprendiendo las matemáticas que revolucionaron el procesamiento del lenguaje.
Comprende cada componente de un Transformer: conexiones residuales, LayerNorm, codificación posicional, RoPE y tokenización BPE. Descubre las diferencias entre arquitecturas como BERT y GPT.
Ensambla un modelo de lenguaje autoregresivo real, entrénalo con AdamW y genera texto utilizando temperatura, top-k y top-p. Todo directamente en tu navegador, sin GPU ni instalaciones.
Explora las técnicas utilizadas para adaptar y alinear modelos de lenguaje, incluyendo Supervised Fine-Tuning (SFT), RLHF, PPO, Direct Preference Optimization (DPO) y LoRA.
Construye agentes inteligentes utilizando ReAct, recuperación aumentada por generación (RAG), búsqueda por similitud coseno y function calling con validación de esquemas para ejecutar acciones de forma controlada.
Completa un proyecto final evaluable creando un agente con su propia base de conocimiento, herramientas funcionales y trazas de razonamiento. Aprende a coordinar múltiples agentes y a gestionar sus limitaciones reales.
Matemático, Instructor Certificado de Unity e Instructor Online que ha formado a más de 600.000 estudiantes en todo el mundo en diferentes plataformas como Udemy y Platzi. CEO de Frogames Formación e impulsor de esta plataforma, aportando todo su conocimiento en Matemáticas, Machine Learning, Videojuegos, IA o Blockchain entre otros.
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