Certificación Profesional en Desarrollador de Agentes de IA (AI Agent Developer)
- Tipo
- Curso
- Duración
- 3 meses
- Modalidad
- A distancia
- Sede
- Capital Federal
Entre una demo de IA generativa y una aplicación confiable hay una distancia, y de eso se ocupa esta certificación: sistemas basados en modelos de lenguaje que recuperan evidencia verificable, producen salidas estructuradas y usan herramientas externas bajo control. Está orientada a desarrolladores, ingenieros y científicos de datos, arquitectos de soluciones y líderes técnicos.
De la API al RAG
Empieza por los fundamentos prácticos de los LLM (tokens, ventana de contexto, costo, latencia y privacidad), sigue con prompting y structured outputs con JSON Schema y Pydantic, y llega a la ingesta documental, los embeddings, los vector stores con ChromaDB y FAISS y una arquitectura RAG construida sin frameworks de alto nivel, con citas a las fuentes.
Evaluación, agentes y despliegue
Se mide antes de optimizar: hit rate, fidelidad, LLM-as-a-Judge, RAGAS, búsqueda híbrida y reranking. Después vienen los workflows agénticos con LangGraph, aprobación humana y Model Context Protocol, y un cierre de seguridad frente a prompt injection, observabilidad y exposición con FastAPI y Docker.
Áreas de aplicación
Los casos cubren servicios financieros, salud, ciberseguridad, operaciones, atención al cliente y áreas legales, sobre un Proyecto Final Integrador que se construye clase a clase.
Requisitos de admisión
Se requiere conocimiento intermedio de programación en Python: definir funciones, trabajar con listas y diccionarios, usar entornos virtuales, consumir APIs REST, manejar JSON y operar Git en lo básico. Se recomienda conocimiento básico de bases de datos, familiaridad con desarrollo web y lectura de documentación técnica en inglés. No se requiere experiencia previa en Machine Learning.