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Aprende a crear agentes de IA con LangChain, LangGraph, RAG e IA Generativa usando Python
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Lugar de las clases
Recomendado
Ismael un profesor apreciado por su comunidad. Lo recomendaron por su seriedad, sus métodos de enseñanza y la calidad de sus clases. Una buena elección si quieres progresar con confianza.
Acerca de Ismael
Soy graduado en Ciencia de Datos y Business Analytics, con experiencia trabajando en proyectos reales relacionados con datos, programación, automatización e Inteligencia Artificial.
A lo largo de mi experiencia profesional y formación he trabajado con Python, Machine Learning e Inteligencia Artificial, y en los últimos años me he especializado especialmente en IA Generativa, agentes de IA, LangChain y LangGraph. Me interesa no solo aprender a utilizar estas tecnologías, sino entender cómo funcionan y cómo llevarlas a proyectos que resuelvan problemas reales.
He tenido la oportunidad de trabajar en entornos profesionales como Carrefour y Havas, además de desarrollar diferentes proyectos de datos e Inteligencia Artificial, lo que me ha permitido conocer tanto la parte técnica como los problemas que aparecen cuando pasamos de la teoría a la práctica.
Como profesor soy una persona paciente. Recuerdo perfectamente lo difícil que puede resultar enfrentarse por primera vez a programación, Machine Learning o IA y encontrarse con explicaciones demasiado complejas. Por eso intento explicar los conceptos de forma clara, con ejemplos y adaptándome al ritmo de cada persona.
Mi objetivo es que puedas preguntarme cualquier duda con confianza y que, poco a poco, seas capaz de entender y desarrollar tus propios proyectos de Inteligencia Artificial.
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Acerca de la clase
- Primaria
- Escolar
- Bachillerato
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niveles :
Primaria
Escolar
Bachillerato
Educacion tecnica superior
Educacion superior
Adultos
Básico
Intermedio
Avanzado
Niños
- Español
Todos los idiomas hablados para las clases :
Español
Mis clases están orientadas a aprender Inteligencia Artificial Generativa de forma práctica, entendiendo los conceptos y, sobre todo, aprendiendo a aplicarlos en proyectos reales.
Las clases se adaptan completamente a tu nivel y a lo que quieras conseguir. Tanto si estás empezando en IA Generativa como si ya tienes conocimientos de Python y quieres profundizar, iremos avanzando paso a paso y trabajando sobre ejemplos que puedas entender y aplicar por tu cuenta.
Mi metodología combina explicación + práctica + proyecto. Primero vemos de forma clara qué estamos haciendo y por qué, después lo implementamos juntos en Python y finalmente lo aplicamos a un caso práctico. La idea no es que simplemente copies código, sino que entiendas lo que estás construyendo y seas capaz de hacerlo después de forma autónoma.
Podemos trabajar desde los fundamentos de la IA Generativa y los modelos de lenguaje (LLM) hasta la creación de agentes de IA con LangChain y LangGraph, sistemas RAG para trabajar con documentos propios y aplicaciones que conecten la inteligencia artificial con distintas herramientas y fuentes de información.
También podemos profundizar en sistemas multiagente, uso de APIs, memoria, evaluación de agentes y arquitecturas más avanzadas.
Las clases están dirigidas tanto a personas que quieren iniciarse en Inteligencia Artificial Generativa como a estudiantes y programadores que quieren mejorar sus conocimientos de Python, LangChain, LangGraph, RAG, LLM y agentes de IA.
El contenido y el ritmo son personalizados. Podemos seguir una ruta de aprendizaje desde cero, resolver dudas concretas o trabajar directamente sobre un proyecto académico, profesional o personal que quieras desarrollar.
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Recomendaciones
Las recomendaciones provienen de exalumnos, conocidos y gente cercana al profesor/a de Programación.
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Ismael me ayudó con un proyecto de inteligencia artificial en el que estaba bastante atascado y no era capaz de seguir. Muy recomendable
He dado clases con Ismael de Python y Machine Learning y la experiencia ha sido muy buena. Explica los conceptos de forma clara y con ejemplos prácticos, adaptándose a lo que ya sabes. En mi caso me ayudó especialmente a entender el preprocesamiento de datos, cómo entrenar modelos y, sobre todo, cómo interpretar y evaluar los resultados
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