Resumen del programa
Sobre el programa
Las organizaciones trabajan con grandes cantidades de documentos que contienen información valiosa, pero encontrar, relacionar y consultar ese conocimiento de manera eficiente representa un desafío.
Este curso teórico-práctico te permitirá comprender los fundamentos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) y avanzar hacia la construcción de un sistema capaz de responder preguntas utilizando información proveniente de documentos.
Durante el programa trabajarás con tokens, embeddings, Docling, GLM-OCR, RAG, RAG híbrido, GraphRAG y Memgraph, integrando progresivamente estas tecnologías hasta construir un agente de consulta.
Duración
20 horas · 4 semanas
Nivel
Intermedio
Categoría
Curso
Tema
Inteligencia Artificial
Aprendizaje práctico
Proyectos reales, laboratorios y casos de uso desde las primeras sesiones.
Docente Especialista
Sergio Sosa
Horarios flexibles
Lunes, Miércoles y Viernes · 8:00 p.m. a 10:00 p.m.
Impulso profesional
Certificación, bolsa de trabajo y acompañamiento para tu siguiente rol.
Sergio Sosa
Ingeniero Fisico · Especialista en Inteligencia Artificial
Especialista en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos con experiencia en el diseño e implementación de soluciones de Machine Learning, Deep Learning y LLMs para entidades públicas y proyectos de investigación. Ha participado en el análisis de grandes volúmenes de datos con PySpark y Scala, aplicando técnicas avanzadas de IA para el control migratorio y la toma de decisiones. Su trayectoria incluye proyectos de visión por computador, procesamiento de imágenes con UAVs, desarrollo tecnológico para nanosatélites e investigación aplicada en centros de innovación de la Universidad Nacional de Ingeniería.
- Modelos de lenguaje y arquitectura Transformer.
- Atención, contexto, inferencia y generación.
- Tokens y tokenización.
- Embeddings y similitud semántica.
- Instalación y configuración en CPU.
- Extracción de texto, títulos, listas y tablas.
- Identificación de estructura documental.
- Exportación a Markdown y JSON.
- Validación y control de calidad.
- Integración Docling + GLM-OCR.
- Procesamiento de documentos escaneados.
- Manejo de estructuras complejas.
- Corrección y validación.
- Trazabilidad del contenido.
- Fragmentación de documentos.
- Generación de embeddings.
- Base de datos vectorial.
- Búsqueda semántica.
- Búsqueda por palabras clave.
- RAG híbrido.
- Nodos y relaciones.
- Consultas de conocimiento con GraphRAG.
- Herramientas para consultar la base vectorial.
- Integración con Memgraph.
- Enrutamiento inteligente de preguntas.
- Selección de la fuente de información.
- Construcción del agente final.
- Respuestas con referencias.
