Formate en AI Engineering y aprendé a construir soluciones con LLMs, RAG, agentes, APIs, MCP y deploy. Online en vivo con certificación universitaria.
Vas a trabajar con APIs de OpenAI, Anthropic y Gemini, entendiendo cómo elegir modelos, controlar parámetros, optimizar costos y diseñar prompts robustos. Aprenderás tokenización, structured outputs, JSON mode, function calling, tool use y defensas frente a prompt injection.
Aprenderás a construir aplicaciones con LangChain y LCEL, integrando chains, memory, output parsers y trazabilidad. Diseñarás sistemas RAG con embeddings, loaders, splitters, vectorstores, hybrid search, reranking y evaluación cuantitativa. También crearás agentes con LangGraph, tools, estado y human-in-the-loop.
Vas a implementar MCP servers en Python para conectar herramientas y recursos con clientes como Claude o ChatGPT. Además, profundizarás en fundamentos internos de LLMs, transformers, modelos decoder-only, LoRA/QLoRA, cuantización, Ollama, vLLM, TGI, LiteLLM y estrategias de fallback entre modelos.
Aprenderás a llevar soluciones de IA a producción con FastAPI, Docker, CI/CD, tests, logs estructurados, métricas, alertas, control de costos y políticas de seguridad. Cerrarás la formación con un proyecto end-to-end que integre RAG, agentes, MCP y observabilidad sobre un caso real.
AI Engineering es la disciplina que permite diseñar, construir y desplegar sistemas basados en inteligencia artificial. A diferencia de un uso básico de herramientas como ChatGPT, el AI Engineer integra modelos de lenguaje, APIs, bases de conocimiento, agentes, automatizaciones y servicios productivos para resolver problemas reales de negocio.
Sí. Al finalizar y aprobar el programa, recibís una certificación universitaria oficial emitida por ICARO junto a la Universidad Nacional de Córdoba. Además, el programa cuenta con certificación modular, por lo que cada bloque aprobado acredita tus avances dentro de la formación.
Sí, es recomendable contar con bases de programación, especialmente en Python, y conocimientos iniciales de bases de datos o desarrollo de software. No necesitás ser especialista en IA, pero sí tener una base técnica que te permita aprovechar los contenidos de APIs, backend, LangChain, RAG, agentes y deploy.
Está dirigido a desarrolladores backend, full-stack, perfiles Data, estudiantes avanzados de sistemas, analistas técnicos y profesionales IT que quieran especializarse en inteligencia artificial generativa aplicada. Es ideal para quienes buscan pasar de programar aplicaciones tradicionales a construir soluciones con LLMs y agentes inteligentes.
Vas a trabajar con OpenAI, Anthropic, Gemini, LangChain, LangGraph, vectorstores como Chroma, Pinecone, Qdrant o pgvector, FastAPI, Docker, CI/CD, Ollama, LiteLLM, vLLM, TGI, PyTorch, MCP servers, técnicas de fine-tuning y herramientas de observabilidad para sistemas de IA.
RAG significa Retrieval-Augmented Generation. Es una técnica que permite que un modelo de lenguaje responda usando información específica de una empresa, documentación interna o base de conocimiento. Es clave para construir asistentes más precisos, reducir alucinaciones y crear sistemas de IA útiles en contextos reales.
Sí. Las clases son 100% online en vivo, con horarios pensados para profesionales que trabajan (generalmente nocturno de 19 a 21 hs). Tenés acceso a la grabación de cada clase dentro de las 24 hs y plataforma de soporte permanente. Son 20 clases a lo largo de aproximadamente 12 semanas.
AI Engineering es uno de los perfiles emergentes más demandados dentro del ecosistema IT. Te prepara para roles como AI Engineer, LLM Engineer, AI Application Developer, RAG Engineer, AI Agents Developer, Machine Learning Engineer aplicado, AI Solutions Architect Jr. o consultor técnico en automatización con IA.
ICARO combina formación técnica en AI Engineering con certificación universitaria oficial, clases online en vivo, cupos reducidos y foco en proyecto productivo. La propuesta no se queda solo en herramientas: integra LLMs, RAG, agentes, MCP, fine-tuning, backend, observabilidad y deploy con una ruta académica estructurada.
MCP (Model Context Protocol) es el estándar que permite conectar modelos como Claude o ChatGPT con herramientas y fuentes de datos externas de forma segura. Es una de las habilidades más recientes y demandadas en AI Engineering, y casi ningún curso del mercado la incluye todavía: por eso es un diferencial del programa de ICARO.
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