Curso Online Intensivo Modelos Grandes de Lenguaje (LLMs): Fundamentos técnicos

Los LLMs están en todos los comités técnicos. Debes tomar decisiones críticas sin la información necesaria: ¿RAG o fine-tuning de un SLM? ¿Modelos propietarios remotos o el coste operativo de hostear un modelo Open Source? ¿Se está garantizando la privacidad de los datos? Existen muchos modelos y proveedores, benchmarks, precios, ventanas de contexto, modelos "razonadores", APIs nuevas cada mes y promesas por todas partes. Y, sin embargo, muchas decisiones críticas se están tomando con una mezcla de intuición, marketing de proveedor y documentación mal digerida.

Para un responsable técnico, el reto no es llamar a la API de OpenAI: es gestionar la incertidumbre y entender bien el contexto de todo esto.

Lanzar un producto sin entender la naturaleza de las alucinaciones de un LLM es muy peligroso. Ignorar las capacidades no lineales de un modelo puede llevarte a elegir una herramienta, brillante para una tarea y desastrosa para otra similar. Cuando no entiendes cómo funcionan realmente los modelos, las opciones que existen, las capacidades que pueden ofrecer, sus pros y sus contras, las técnicas que se pueden aplicar... es fácil elegir mal, sobrepagar, crear deuda técnica.

Lo que necesitas es una ruta de aprendizaje sobre IA, estructurada, actualizada, honesta y sin "humo" que te permita pasar de la incertidumbre a la competencia técnica.

⚡Curso online intensivo — Formación de impacto para profesionales con prisa. Aprende una tecnología específica en pocas horas. Con foco en lo importante. Aplícalo enseguida. Perfecto para agendas ocupadas y necesidades concretas. Aprendizaje eficiente, directo y práctico para quienes valoran su tiempo.
Y con la misma calidad y soporte tutorial de siempre: ¡es de campusMVP.es!

¿Qué aprenderás con esta formación online de fundamentos técnicos sobre LLMs?

Esta formación intensiva está diseñada para ayudarte a construir un modelo mental preciso de cómo se comportan los LLMs: por qué aciertan, por qué fallan y cómo controlar su naturaleza no determinista. Dejarás de verlos como una caja negra mágica y empezarás a tratarlos como lo que son: una poderosa pieza de ingeniería que puedes entender y dirigir. También conocerás las principales herramientas y estándares para trabajar con ellos.

No es un curso de programación ni una demostración de herramientas. Es una ruta diseñada con el objetivo de que comprendas bien cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje, cómo se entrenan, cómo se evalúan y cómo se aplican, para que puedas decidir con fundamento técnico y gobernar proyectos de IA con seguridad.

Los principales puntos tratados son los siguientes:

• Arquitectura y fundamentos de LLMs: cómo funcionan los tokens, los transformadores, y qué implica eso para precisión, coste y rendimiento.
• Embeddings y espacios vectoriales: cómo las máquinas "entienden" el significado. La base técnica para la búsqueda semántica y la clasificación.
• Entrenamiento y alineación: de dónde salen los modelos, cómo se especializan y por qué el alineamiento condiciona su comportamiento en producción.
• Limitaciones estructurales: alucinaciones, capacidades no lineales, idiomas y sesgos: qué problemas son inevitables y cómo mitigarlos.
• Parámetros de inferencia: temperatura, Top-K, Top-P y combinaciones prácticas para controlar calidad, creatividad y estabilidad.
• Evaluación y benchmarks: qué métricas existen, interpretar comparativas y no caer en rankings engañosos.
• Modelos fundacionales: qué dimensiones importan realmente al elegir un modelo y cómo afectan al coste, latencia y escalabilidad.
• Panorama comercial: los principales modelos comerciales (OpenAI, Gemini, Claude, Grok...), sus capacidades, variantes y criterios de selección. Siempre actualizado a la última.
• Open Source y modelos pequeños: los diferentes modelos abiertos (Llama, Deepseek, Google Gemma, Mistral, Phi...), sus capacidades, variantes, limitaciones, SLM/TLM y qué ventajas técnicas y de control aportan.
• APIs: vista general a cómo funcionan las APIs modernas para usar los modelos.
• Ingeniería de prompts con criterio: para los usuarios finales la ingeniería del prompt es matar moscas a cañonazos. Para los desarrolladores es la diferencia entre un producto que funcione y otro que no. Verás las bases del prompting, CoT, árboles de pensamiento, megaprompts y metaprompting entendiendo los principios que hay detrás.
• Uso de información propia con los LLMs: contexto, contexto extendido, bases de datos vectoriales, RAG y búsqueda, principales servicios gestionados y Open Source, herramientas integradas en los modelos, servicios MCP...
• Frameworks y agentes: un vistazo general a la oferta más importante para desarrollar sistemas propios: LlamaIndex, LangChain, Haystack, Semantic Kernel (.NET), AutoGen y CrewAI.

Como todos nuestros cursos, se trata de contenido propio original en español que incluye:

• 9 módulos con más de 50 lecciones en total.
• Teoría detallada con explicaciones claras de los conceptos clave, porque muchos conceptos complejos se aprenden mejor de este modo. Podrás descargarla al final en un PDF, imprimible e indexado, para tenerla de referencia y repaso posteriores.
• Vídeos prácticos: 2 horas de vídeo con demostraciones.
• Código de ejemplo descargable..
• Referencias cruzadas para tener a mano automáticamente cuando lo necesites.
• Certificado de superación: para demostrar tus avances, con diploma verificable online y página personal que puedes compartir.

Tutorías

Durante todo el curso tendrás contacto directo con el propio autor del contenido, José Manuel Alarcón (ver lateral). José Manuel es un ingeniero con más de 30 años de experiencia que lleva conociendo y usando modelos grandes de lenguaje desde el año 2021. Tendrás contacto directo con él y contestará a todas tus dudas sobre el contenido mientras dure la formación.

Conocimientos necesarios

No es necesario ser un experto programador, ni se requieren conocimientos avanzados previos de Machine Learning.

Algunos ejemplos están hechos en Python, pero son cortos y muy fáciles de entender, por lo que NO se necesitan conocimientos de lenguaje Python (no es un curso de programación, aunque sí es una formación técnica).

Lo que sí te será de gran ayuda es tu experiencia profesional. Si entiendes conceptos como API, cliente-servidor y matemáticas básicas del instituto, tienes la base suficiente para seguir esta formación.

Requisitos técnicos

Puedes seguir la formación desde cualquier dispositivo (ordenador de sobremesa, portátil, tablet o móvil) pero es recomendable usar un ordenador de sobremesa con un sistema operativo de escritorio (Windows, macOS o Linux actualizados a una versión reciente).

Dado que no es un curso donde vayas a programar, no necesitas un entorno de programación. Pero sí hay ejemplos de código y se te entrega el código fuente por lo que, si quieres probarlos por tu cuenta, necesitarás instalar Python y preferiblemente un editor de código como Visual Studio Code.

Preguntas frecuentes

• ¿Es este otro curso para aprender a usar ChatGPT? No. Si buscas trucos para escribir mejores correos, este no es tu sitio. Aquí hablamos de parámetros, latencia, arquitecturas de recuperación de información y gobernanza técnica.
• ¿Qué pasa si la tecnología cambia en dos meses? El curso siempre está actulizado. En cuanto hay alguna novedad José Manuel Alarcón la incorpora al contenido lo más rápido posible, generalmente en un par de días, y lo notifica a los alumnos.
• ¿Voy a programar mucho? NO. Se usa Python en ejemplos sencillos pero NO necesitas saber Python y NO es un curso de desarrollo ni de creación profesional de sistemas IA. No es el objetivo.
• Al terminar, ¿sabré construir mi propio chatbot o implementar un LLM en producción? La respuesta es NO, y es intencional. Este curso no es un bootcamp de implementación. Su objetivo es equiparte con el conocimiento fundamental para que, cuando decidas implementar, tomes decisiones correctas, evalúes tecnologías sin caer en el hype y entiendas las verdaderas implicaciones. A ver... Sí vas a desarrollar algún ejemplo sencillo de crear un chatbot o un RAG, pero solo para entender los fundamentos subyacentes, no para llevarlo a producción.
• ¿Por qué debería invertir tiempo en esto en lugar de aprender una API directamente? Piénsalo de esta forma: usar una API de LLM sin entender sus fundamentos es como usar un framework complejo sin conocer el lenguaje subyacente. Es una receta para acumular deuda técnica. Este conocimiento es tu seguro contra el "hype", te da las herramientas para anticipar "alucinaciones" y te permite entender por qué un modelo sobresale en una tarea y fracasa en otra aparentemente idéntica. Es la base para construir, no para improvisar.

Usamos nuestra propia plataforma LMS

¿Cuándo empieza este curso online?

Empieza el curso hoy mismo si quieres. Sólo necesitas una conexión a Internet para realizarlo desde cualquier lugar del mundo. Nuestros estudiantes se encuentran en España, Argentina, Colombia, México, Chile, Perú...

Una vez que compres el curso te enviaremos las claves de acceso casi de inmediato, aunque el proceso de revisión de la compra y el alta es manual, así que puede llegar a demorarse 48 horas si lo compras el fin de semana.

Si tienes alguna duda, consúltanos antes de comprar.

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Desde 2005 formando online a decenas de miles de programadores, de miles de empresas con las más altas valoraciones. La mayoría repiten con nosotros.

Curso certificado por campusMVP

Al acabar el curso no sólo obtendrás un diploma que certifica lo aprendido. Si lo deseas, podrás mostrar online el temario del curso y otros datos interesantes en tu propio perfil personalizado. Los Perfiles Certificados Verificables de campusMVP son una certificación de los cursos que has hecho con nosotros y te permiten compartirlos de manera sencilla.