🧠 Ruta de aprendizaje · 30 lecciones gratis
Ingeniería de IA avanzada
Profundidad de ingeniero: cómo funcionan los LLM, evals, agentes e IA en producción.
Interior de los LLM, evals, agentes, LLM Council, /loop, autoresearch: profundidad de ingeniero. Gratis para siempre · sin registro para empezar · inglés y español.
Qué harás
- Entiende cómo funcionan de verdad los LLM: tokens, sampling, ventanas de contexto.
- Crea suites de evals, agentes con herramientas, sistemas multiagente y el patrón LLM Council.
- Aprende los patrones /loop y autoresearch para trabajo real con agentes.
- Publícalo: observabilidad, ingeniería de costes, seguridad y modelos locales.
Las 30 lecciones de esta ruta
- 71 Cómo funcionan los LLM por dentro
- 72 Tokens y ventanas de contexto
- 73 Temperatura y muestreo
- 74 Elegir el modelo adecuado
- 75 Técnicas avanzadas de prompting
- 76 Evals 101
- 77 Construir suites de evals
- 78 Conceptos de fine-tuning
- 79 RAG vs fine-tuning vs contexto largo
- 80 Checkpoint: RAG avanzado
- 81 Agentes 101
- 82 Agentes con herramientas
- 83 El patrón /loop
- 84 Sistemas multiagente
- 85 El patrón LLM Council
- 86 El patrón autoresearch
- 87 Orquestación de agentes en la práctica
- 88 Memoria de agentes
- 89 Seguridad y salvaguardas de agentes
- 90 Checkpoint: construye un agente de investigación
- 91 Arquitectura de producción
- 92 Observabilidad y trazas
- 93 Escalado e ingeniería de costes
- 94 Seguridad para sistemas de IA
- 95 IA responsable en la práctica
- 96 Mantenerse al día
- 97 Modelos open-source y locales
- 98 El rol de AI engineer
- 99 Porfolio y carrera
- 100 Capstone final: tu producto de IA
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