Curso online de Langchain y LLMs con Python: Desbloquea el Poder de la IA en tus Proyectos

¿Te frustra ver cómo la inteligencia artificial avanza a pasos agigantados mientras tus aplicaciones siguen limitadas a interacciones rígidas y tradicionales? En este Curso online de Langchain y LLMs con Python: Desbloquea el Poder de la IA en tus Proyectos aprenderás a derribar esa barrera tecnológica conectando tus propios datos con los modelos de lenguaje más avanzados del mercado para crear soluciones empresariales inteligentes y 100% reales.

Transforma el procesamiento de lenguaje natural en soluciones efectivas

El ecosistema de desarrollo ha cambiado para siempre. Hoy en día, no basta con saber programar; es imprescindible saber orquestar herramientas de inteligencia artificial aplicada para automatizar procesos y analizar información masiva de manera eficiente.

A través de este programa, descubrirás cómo la ingeniería de prompts y el uso estratégico de la API de OpenAI pueden integrarse a la perfección con tus scripts, multiplicando la capacidad de tus desarrollos.

Con un enfoque sumamente práctico y guiado paso a paso, te sumergirás en la creación de agentes autónomos y el manejo de bases de datos vectoriales. Comprenderás cómo estructurar cadenas de información (chains) complejas y cómo dotar de memoria a tus sistemas conversacionales, convirtiéndote en el arquitecto de herramientas que realmente entienden, procesan y retienen el contexto del usuario.

El enfoque del experto

La formación está diseñada y dirigida por Iván Pinar Domínguez, Ingeniero de Telecomunicación y Máster en Project Management. Su trayectoria profesional destaca por la gestión de proyectos tecnológicos complejos y la implementación de soluciones de Big Data, combinando una profunda base técnica en Python con la dirección de equipos bajo metodologías ágiles como Scrum y Design Thinking.

Su metodología didáctica huye de la teoría abstracta para centrarse en la resolución directa de problemas corporativos. El autor traslada su experiencia en la automatización de procesos al temario, garantizando que el alumno no solo copie código, sino que asimile la lógica subyacente para desplegar modelos de lenguaje que generen un impacto medible y operativo en cualquier industria.

¿A quién se dirige y qué salidas profesionales aporta?

Este programa está diseñado para profesionales que necesiten elevar el nivel de sus aplicaciones mediante la inteligencia artificial, incluyendo desarrolladores, ingenieros de datos, perfiles científicos y líderes de innovación que busquen transformar sus procesos operativos.

Al dominar estas tecnologías de vanguardia, estarás preparado para optar a las siguientes posiciones reales y de alta demanda en el mercado laboral:

• Desarrolladores de Inteligencia Artificial (AI Developers) especializados en la integración de modelos de lenguaje.
• Ingenieros de Machine Learning / NLP enfocados en la arquitectura de soluciones conversacionales.
• Arquitectos de Datos (Data Architects) expertos en el despliegue de bases de datos vectoriales.
• Consultores de Transformación Digital e innovación tecnológica.
• Prompt Engineers y diseñadores de interacción humano-máquina.

Habilidades y Competencias Estratégicas Adquiridas

Más allá de escribir código funcional, dominarás la arquitectura lógica necesaria para que las máquinas razonen sobre corpus documentales privados. Las competencias de alto nivel que adquirirás te permitirán liderar la transición tecnológica de cualquier departamento, aportando soluciones innovadoras y altamente rentables.

• Despliegue de sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation): Sabrás cómo inyectar cientos de PDFs o documentos corporativos en un modelo de lenguaje para que responda preguntas complejas basándose estrictamente en la documentación interna, anulando las alucinaciones de la IA.
• Orquestación de agentes autónomos: Serás capaz de programar bots inteligentes que no solo charlan, sino que toman decisiones lógicas, buscan información en vivo a través de APIs de terceros (como SerpAPI) y ejecutan scripts para resolver incidencias de forma proactiva.
• Optimización de espacios vectoriales: Aprenderás a convertir texto no estructurado en embeddings matemáticos, facilitando búsquedas semánticas ultrarrápidas y reduciendo drásticamente los costes computacionales en el procesamiento masivo de datos.
• Estructuración de memoria conversacional profunda: Lograrás que tus aplicaciones recuerden el contexto de interacciones previas mediante buffers de memoria dinámica (completa, resumida o de ventana), diseñando plataformas de soporte al usuario fluidas, naturales y altamente empáticas.

Obtén tu Certificado con Sello de Calidad AENOR

Al superar las evaluaciones y proyectos del programa, recibirás vía email tu Certificado Acreditativo emitido directamente por Cursa Online. Este diploma incluye un código QR de verificación instantánea y cuenta con el prestigioso Sello de Calidad en Contenidos eLearning ANCYPEL-AENOR, el cual garantiza un estándar de excelencia superior en los materiales pedagógicos utilizados, aportando un gran valor de autoridad a tu currículum.

≡ Temario completo del Curso online de Langchain y LLMs con Python

TEMA 1. Introducción a Langchain y LLMs

1. ¿Qué es un Large Language Model (LLM)?
2. ¿Qué es Langchain y cuáles son sus componentes?
   • Casos de uso en Langchain
3. Instalación de Python y librería Langchain
4. ¿Qué es una API? Configuración de la cuenta OpenAI y API Key

TEMA 2. Modelos de Entrada / Salida en Langchain

1. Interacción y uso de Langchain con LLMs y Modelos de Chat
2. Plantillas de prompts con Langchain para el modelo de entrada
3. Parsear y procesar la salida
4. Serialización de prompts (guardar y cargar)

TEMA 3. Conectores de Datos en Langchain

1. Cargadores de documentos
2. Caso de uso – Carga de ficheros pdf y conexión con LLM para resumen de documentos
3. Cargadores de documentos – integraciones con otras plataformas (Google, AWS, Wikipedia…)
   • Google Drive
   • Amazon S3
   • Wikipedia
4. Transformación de documentos
5. Incrustación de texto y creación de vectores (embeddings)
6. Almacenamiento de vectores en base de datos
7. Compresión y optimización de resultados a partir de LLMs

TEMA 4. Cadenas en Langchain

1. ¿Qué son las cadenas y cómo crear el primer modelo de cadena secuencial simple?
2. Construcción del Modelo Secuencial Completo
3. Enrutamiento a cadenas con LLMRouterChain
4. Cadenas de Transformación
5. Cadenas para preguntas y respuestas sobre nuestros datos

TEMA 5. Memoria en Langchain

1. ¿Qué es la memoria en Langchain y qué tipos de memoria podemos implementar?
2. Creación de Buffer de Memoria completa de una Conversación
3. Creación de Buffer de Memoria con Ventana
4. Creación de Buffer de Memoria Resumida

TEMA 6. Agentes en Langchain

1. ¿Qué son los agentes y cómo implementar un primer caso de uso?
2. Creación de agente potenciado con motor de búsqueda
   • Configuración de SerpAPI
3. Creación de agente programador de código
4. Creación de herramientas personalizadas
5. Agentes conversacionales con memoria

TEMA 7. Agentes en Langchain: Desarrollo de proyectos reales

1. PROYECTO: Creación de Agente Chatbot con memoria a partir de sistema RAG con nuestra BD Vectorial
2. PROYECTO: Creación de Agente para Análisis automático SQL a partir de consultas en lenguaje natural
3. Resumen