Ruta Formativa
Diez módulos diseñados para acompañarte desde los fundamentos del razonamiento lógico hasta la construcción y despliegue de aplicaciones completas con Docker y buenas prácticas de ingeniería.
Pensamiento Programador
Aprender a descomponer problemas y pensar como un desarrollador antes de escribir una sola línea de código.
Entender la Inteligencia Artificial
Comprender los fundamentos técnicos de los modelos de lenguaje: tokens, contexto, probabilidades, parámetros de inferencia, alucinaciones y multimodalidad.
Python Práctico
Tu primer lenguaje real: sintaxis limpia, manipulación de datos y creación de scripts para resolver problemas reales.
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Cómo funcionan realmente los modelos de IA
Desmontar el mito de la caja mágica: entender la generación autorregresiva de tokens, el papel del contexto, los límites del entrenamiento, las alucinaciones y la arquitectura de sistemas con herramientas y RAG.
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Git y GitHub
Control de versiones profesional: modelo mental de estados, ramas, commits semánticos, resolución de conflictos y colaboración remota con GitHub.
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Diseñar instrucciones que funcionen
Aprender ingeniería de instrucciones: transformar intenciones humanas en especificaciones reproducibles mediante objetivos claros, contexto relevante, restricciones verificables y criterios de aceptación.
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Desarrollo Web
HTML semántico, CSS moderno y JavaScript esencial para el navegador sin sobreingeniería.
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Contexto, conocimiento y fuentes
Dominar la provisión de información a modelos de lenguaje: distinguir conocimiento paramétrico de fuentes externas, evaluar autoridad y actualidad, gestionar documentos extensos, mitigar inyecciones de prompt indirectas y fundamentar respuestas en evidencias verificables.
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Bases de Datos
Modelado relacional, SQL estándar, diseño de esquemas y persistencia de datos sólida.
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Integrar modelos de IA mediante APIs
Aprender a consumir modelos de lenguaje mediante APIs HTTP desde backend: gestión segura de secretos, diseño de payloads, control de errores y cuotas, streaming y validación de salidas estructuradas.
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Backend
Arquitectura de servidores, manejo de peticiones, capas de servicio y lógica de negocio.
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Herramientas, function calling y ejecución controlada
Aprender a dotar a los modelos de capacidades externas mediante herramientas y function calling: diseño de esquemas, validación determinista, frontera de autorización, bucles de ejecución y contención de riesgos.
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Arquitectura de APIs
Evolución de APIs funcionales hacia sistemas modulares, validados, protegidos y documentados.
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Workflows, estado y memoria
Aprender a diseñar sistemas multi-paso fiables mediante workflows estructurados: gestión explícita de estado, máquinas de estados y grafos, persistencia con checkpoints, suspensión y reanudación asíncrona, y memoria selectiva de corto y largo plazo.
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Testing Automatizado
Comprobación automática de software: tests unitarios, aislamiento, dobles de prueba, integración con SQLite y testing de APIs HTTP para prevenir regresiones.
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Agentes de IA y autonomía controlada
Aprender a diseñar e implementar sistemas orientados a objetivos donde el modelo selecciona dinámicamente acciones dentro de límites estrictos de software: ciclo observar-decidir-actuar, planificación, presupuestos de parada, mitigación de riesgos de inyección y supervisión humana.
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Docker e Infraestructura
Empaquetado y ejecución reproducible: imágenes, contenedores, Dockerfile, persistencia de SQLite con volúmenes, redes y orquestación declarativa con Docker Compose.
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Evaluación, observabilidad y calidad de sistemas de IA
Aprender a evaluar con rigor técnico sistemas probabilísticos: diseño de bancos de pruebas (golden datasets), evaluación determinista y semántica, LLM-as-a-judge, detección de regresiones, telemetría y puertas de calidad (quality gates).
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Proyecto Final Integrador
Construir, validar, documentar y entregar una evolución completa de DataTrack aplicando de forma integrada las competencias adquiridas durante el máster.
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Proyecto profesional: diseñar, construir y validar un sistema de IA
Construcción integral del proyecto profesional DWW Support Intelligence: desde los requisitos y la selección de arquitectura mínima, hasta la implementación de contratos, seguridad, orquestación, evaluación sistemática con quality gates y defensa de la decisión de release.
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