CursoInteligencia artificialFundamentosDisponible
Fundamentos de IA
LLM, tokens, contexto, memoria, RAG, herramientas, MCP, agentes, multimodalidad, evaluación y límites.
- Contenido
- 17 lecciones
- Lectura
- 90 min
- Nivel
- Inicial
- Área
- Fundamentos
Temario
17 lecciones- 01Qué es realmente un LLMIA-001· 5 minHace falta suscripción
- 02Tokens: cómo lee y escribe un modeloIA-002· 5 minHace falta suscripción
- 03Contexto y ventana de contextoIA-003· 5 minHace falta suscripción
- 04Temperatura, precisión y creatividadIA-004· 6 minHace falta suscripción
- 05Embeddings y búsqueda semánticaIA-005· 5 minHace falta suscripción
- 06Memoria: recordar sin equivocarseIA-013· 5 minHace falta suscripción
- 07RAG: buscar antes de responderIA-006· 5 minHace falta suscripción
- 08Tool calling: cuando el modelo actúaIA-007· 5 minHace falta suscripción
- 09MCP: un idioma común para las herramientasIA-014· 5 minHace falta suscripción
- 10Agentes: decidir, actuar y revisarIA-008· 5 minHace falta suscripción
- 11Fine-tuning: ajustar comportamientoIA-015· 5 minHace falta suscripción
- 12Multimodalidad: texto, imagen, voz y vídeoIA-016· 6 minHace falta suscripción
- 13Limitaciones, riesgo y supervisiónIA-017· 5 minHace falta suscripción
- 14Alucinaciones y confianzaIA-009· 6 minHace falta suscripción
- 15Evaluar resultados con criterioIA-010· 5 minHace falta suscripción
- 16Costes, velocidad y contextoIA-011· 6 minHace falta suscripción
- 17Mapa de decisiones para usar IAIA-012· 6 minHace falta suscripción
Sobre este curso
La IA se vuelve manejable cuando dejas de verla como una caja negra y empiezas a verla como un sistema con piezas. Cada pieza responde a una pregunta distinta, y ninguna es obligatoria.
- Modelo — LLM, tokens, contexto y variación: qué ocurre dentro de una respuesta.
- Datos — Embeddings, memoria y recuperación: cómo aportar información fiable sin inventar.
- Acción — Herramientas, MCP y agentes: cuando el sistema deja de solo conversar.
- Control — Alucinaciones, evaluación, costes y decisiones de arquitectura.
