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Comienza 3 July 2025 15:50

Termina 3 July 2025

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Póngase al día con la IA en 2025: Protocolo de Contexto de Modelos, Agentes, RAG, Búsqueda Híbrida y más.

Explora la vanguardia de la IA en 2025, donde aprenderás sobre los últimos avances, incluido el Protocolo de Contexto de Modelo, agentes, RAG y búsqueda híbrida. Profundiza en el uso de embeddings y bases de datos vectoriales mientras adquieres estrategias de implementación práctica para mantenerte líder en el desarrollo de IA. Este curso, di.
Tejas Kumar via YouTube

Tejas Kumar

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Resumen

Explora la vanguardia de la IA en 2025, donde aprenderás sobre los últimos avances, incluido el Protocolo de Contexto de Modelo, agentes, RAG y búsqueda híbrida. Profundiza en el uso de embeddings y bases de datos vectoriales mientras adquieres estrategias de implementación práctica para mantenerte líder en el desarrollo de IA.

Este curso, disponible en YouTube, ofrece una mirada integral para mantenerse a la vanguardia en el campo en constante evolución de la IA.

Programa de estudio

  • Introducción a la IA en 2025
  • Visión general de los avances en tecnología de IA
    Tendencias clave y direcciones futuras
  • Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
  • Comprensión del Protocolo de Contexto de Modelo
    Aplicaciones y casos de uso de MCP
    Integración con sistemas existentes
  • Agentes Inteligentes
  • Tipos y roles de los agentes de IA
    Diseño y despliegue de agentes
    Ejemplos del mundo real y estudios de caso
  • Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
  • Fundamentos de RAG
    Construcción de modelos RAG
    Incorporación de RAG en aplicaciones
  • Métodos de Búsqueda Híbrida
  • Principios de búsqueda híbrida
    Combinación de técnicas de búsqueda para un rendimiento óptimo
    Aplicaciones industriales y mejores prácticas
  • Embeddings en IA
  • El concepto y uso de embeddings
    Técnicas para generar embeddings
    Mejora de modelos de IA con técnicas de embeddings
  • Bases de Datos Vectoriales
  • Introducción a las bases de datos vectoriales
    Gestión y consulta de grandes conjuntos de datos
    Casos de uso en desarrollo de IA
  • Estrategias Prácticas de Implementación
  • Construcción de sistemas de IA escalables
    Adopción efectiva de nuevas tecnologías de IA
    Estudios de caso de implementaciones exitosas de IA
  • Mantenerse a la Vanguardia en el Desarrollo de IA
  • Aprendizaje continuo y adaptación
    Conexiones y participación en comunidades de IA
    Exploración de oportunidades para la innovación y el crecimiento
  • Conclusión y Perspectivas Futuras
  • Resumen de conceptos clave
    Preparación para futuros desarrollos en tecnología de IA

Asignaturas

Ciencias de la Computación