AI+ Context Engineering - eLearning (examen incluido)
275,00 EUR
- 16 hours
Domina sistemas de IA con contexto con AI+ Context Engineering™ Lleva tu experiencia en IA más allá del simple prompting para diseñar, crear y desplegar soluciones de IA con contexto listas para producción. Esta certificación te enseña a diseñar potentes canalizaciones de contexto, gestionar memoria y herramientas, y construir sistemas de IA escalables que ofrezcan resultados precisos, fiables y eficientes en flujos de trabajo reales. Adquirirás habilidades prácticas en Retrieval-Augmented Generation (RAG), bases de datos vectoriales, integración empresarial segura, orquestación multiagente y flujos de trabajo de contexto sin código, preparándote para liderar la próxima ola de innovación en IA en entornos empresariales.
Características clave
Idioma
Curso y material en inglés
Nivel
Nivel principiante-intermedio
Acceso
1 año de acceso a la plataforma 24/7
8 horas de videolecciones y contenido multimedia
Recomendación de 16 horas de estudio
eBooks, audiolibros, pódcasts
Cuestionarios, evaluaciones y recursos del curso
Examen
Examen en línea supervisado con una repetición gratuita
Certificado
Certificado de finalización incluido
Domina la ingeniería de contexto en IA+ para sistemas de IA listos para producción
Aprende a diseñar arquitecturas avanzadas de contexto que vayan más allá del simple uso de prompts, gestionando de forma eficaz instrucciones, memoria, herramientas y conocimiento para garantizar un rendimiento de la IA consistente a lo largo de sesiones y flujos de trabajo.
Resultados de aprendizaje
Al final de este curso, podrás:
Fundamentos de la Ingeniería de Contexto (Más allá del Prompting)
Descubre cómo diseñar, controlar y perfeccionar dinámicamente el contexto de la IA en tiempo de ejecución, yendo más allá de simples indicaciones hacia una gestión estructurada de instrucciones, memoria, herramientas y estado del sistema para lograr un rendimiento fiable de la IA.
Optimización del contexto con el marco W-S-C-I
Aplica los principios fundamentales de Escribir, Seleccionar, Comprimir y Aislar para mejorar la relevancia, la precisión, la eficiencia y la seguridad en entornos de IA de nivel de producción.
Diseño de arquitecturas de memoria para IA
Crea sistemas eficaces de memoria a corto y largo plazo utilizando bases de datos vectoriales, técnicas de resumen y mecanismos de retroalimentación para favorecer la personalización, la continuidad y el razonamiento complejo.
Generación aumentada por recuperación (RAG) y IA fundamentada
Desarrolla aplicaciones de IA fiables mediante canalizaciones RAG, modelos de incrustación y bases de datos vectoriales para reducir las alucinaciones y ofrecer respuestas verificables y específicas del dominio.
Canalizaciones y orquestación de contexto de extremo a extremo
Diseña flujos de trabajo de contexto integrales—desde la consulta del usuario hasta la recuperación, compresión, generación de respuestas y actualización de la memoria—aprovechando herramientas como LangChain, LangGraph y LlamaIndex.
Cronograma del curso
Fundamentos de la ingeniería de contexto
Lección 1
- Introducción a la ingeniería de contexto más allá de la ingeniería de prompts tradicional
- El cambio de los simples prompts a los pipelines de contexto completo
- Elementos centrales del contexto: instrucciones, conocimiento, herramientas y estado del sistema
- Memoria a corto plazo frente a memoria a largo plazo en sistemas basados en LLM
- Ventajas clave: fundamentación, relevancia, continuidad y eficiencia de costos
- Caso de uso: Diseño de un asistente de viajes de IA consciente del contexto
- Práctica: Creación de instrucciones de sistema y estados de memoria para un agente de IA basado en roles
Marcos y métodos de gestión del contexto
Lección 2
- El marco W-S-C-I: Escribir, Seleccionar, Comprimir, Aislar
- ESCRIBIR: Definir la identidad del agente, su personalidad, las reglas de seguridad y el control del estado
- SELECT: Recuperación de alta precisión y filtrado por metadatos
- COMPRESS: Resumen, optimización de tokens y compactación automática
- AISLAR: Establecer límites para la seguridad, la concentración y la protección del contexto
- Estrategias avanzadas de recuperación: búsqueda híbrida y segmentación semántica
- Caso de estudio: Sistemas de memoria en ChatGPT y Claude
- Práctica: Aplicar selección y compresión de contexto con LangChain o LlamaIndex
Arquitectura de IA contextual: canalizaciones de contexto, RAG y IA fundamentada
Lección 3
- Diseñar la canalización completa de contexto (entrada → recuperación → compresión → ensamblaje → respuesta → actualización)
- Análisis en profundidad de los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG)
- Trabajar con bases de datos vectoriales como Pinecone y Chroma, y con modelos de embeddings
- Identificación de fallos de fundamentación: alucinaciones, envenenamiento del contexto, distracción
- Técnicas de mitigación: reordenamiento, seguimiento de procedencia y diagnósticos de contexto
- Caso de estudio: el investigador multiagente (MAR) de Anthropic
- Práctica: creación de una canalización RAG con búsqueda vectorial y respuestas fundamentadas
Optimización, escalado y despliegue empresarial
Lección 4
- Gestión del uso de tokens y estrategias de optimización de costos
- Escalado de contexto y Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
- Seguridad y cumplimiento: filtrado de PII, redacción y acceso basado en roles
- Resolución de conflictos y mantenimiento de la coherencia del contexto
- Gestión de contexto multimodal (texto, tablas, PDF, transcripciones de video)
- Casos de estudio: “Ask Sam” de Walmart y el Asistente de Conocimiento de Morgan Stanley
- Práctica: Implementación de un filtrado y recuperación de contexto seguro basado en roles
Diseño de flujos de contexto para negocios y usuarios sin código
Lección 5
- Transformar procesos empresariales en flujos de trabajo contextuales listos para IA
- Diagramas de flujo de contexto (CFD) y arquitectura de flujo de trabajo automatizado (AWA)
- Implementación visual de W-S-C-I usando herramientas sin código (n8n, Make, Zapier)
- Uso de plantillas de contexto para obtener resultados estructurados y coherentes
- Caso de uso: creación de un asistente dinámico de incorporación de clientes
- Casos de estudio: automatización del soporte de Airbnb y préstamos para pymes de HSBC
- Práctica: creación de un flujo de contexto usando herramientas de orquestación sin código
Aplicaciones industriales de la ingeniería de contexto
Lección 6
- Aplicar la ingeniería de contexto en entornos regulados
- Sanidad: apoyo a la toma de decisiones clínicas y aislamiento de PHI
- Finanzas: resumen de cumplimiento normativo, análisis de mercado y contexto basado en herramientas
- Sector legal y educativo: sistemas de recuperación de información precisa y de aprendizaje personalizado
- Mitigación de riesgos: gestión del envenenamiento del contexto y de los conflictos de contexto
- Diseño de memoria avanzada de agentes para tareas de largo horizonte
- Casos de estudio: Activeloop (Legal/Propiedad Intelectual) y Five Sigma (Seguros)
Sistemas Multiagente y Arquitecturas del Futuro
Lección 7
- Por qué fallan los agentes monolíticos: cómo gestionar la explosión de contexto
- Sistemas Multiagente (MAS) y estrategias de aislamiento de contexto
- Roles de los agentes: enrutador, planificador, ejecutor
- Técnicas de compresión de contexto entre agentes
- Gobernanza, directrices y seguridad entre agentes
- Ética, reducción de sesgos y trazabilidad de las fuentes
- Casos de estudio: IBM Watson Orchestrate y sistemas de orquestación de contexto empresarial
- Trayectorias profesionales: arquitecto de contexto y roles de gobernanza de IA
Proyecto Final y Certificación
Lección 8
- Descripción general del proyecto final: creación de un sistema contextual con múltiples agentes
- Creación de proyecto: enrutador de consultas con cálculos financieros y RAG basado en políticas usando n8n
- Presentación, revisión por pares y retroalimentación de expertos
- Evaluación final y certificación en Ingeniería de Contexto con IA+
Herramientas exploradas
- LangChain y LangGraph
- LlamaIndex
- Bases de datos vectoriales (Pinecone, Chroma)
- n8n, Zapier, Make.com
- Modelos de incrustación y canalizaciones RAG
- Plataformas de automatización sin código
- Integraciones empresariales de datos y API
¿Quién debería inscribirse en este programa?
Ingenieros de IA y Desarrolladores de LLM
Product Managers y Arquitectos de IA
Ingenieros de Datos y Plataformas
Arquitectos de Empresa y de Soluciones
Consultores de IA y Líderes Técnicos
Creadores avanzados de no‑code y automatización
Más detalles
Requisitos previos
- Habilidades Fundamentales de Programación – Experiencia con Python, Java o lenguajes de programación similares.
- Conocimientos básicos de IA– Familiaridad con los conceptos fundamentales de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
- Experiencia en Procesamiento de Datos – Capacidad para gestionar conjuntos de datos y aplicar métodos básicos de preprocesamiento de datos.
- Conocimientos de IoT– Comprensión de los sistemas y aplicaciones del Internet de las Cosas (IoT).
- Familiaridad con plataformas en la nube– Experiencia básica con herramientas y servicios de IA basados en la nube.
Detalles del examen
- Duración: 90 minutos
- Aprobado: 70% (35/50)
- Formato: 50 preguntas de opción múltiple y de respuesta múltiple
- Método de entrega: En línea a través de una plataforma de examen supervisado (horario flexible)
- Idioma: inglés
Licencias y acreditación
Este curso es ofrecido por AVC de acuerdo con el Acuerdo del Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia.
Política de equidad
AVC no ofrece adaptaciones por discapacidad o condición médica de ningún estudiante. Se anima a los candidatos a ponerse en contacto con AVC para recibir orientación y apoyo durante todo el proceso de solicitud de adaptaciones.
Preguntas frecuentes
¿Necesita soluciones corporativas o integración LMS?
¿No encontraste el curso o programa que encajaría para tu empresa? ¿Necesitas integración con un LMS? ¡Escríbenos! ¡Resolveremos todo!