Mistral AI Development: Domina IA local con Mistral, LangChain & Ollama - ¡Inscríbete ya! Curso en inglés

¿Listo para construir aplicaciones IA potentes y privadas? Este curso te enseña a desarrollar soluciones IA localmente con Mistral AI, LangChain y Ollama, usando técnicas de generación con recuperación (RAG), búsqueda de documentos, embeddings y recuperación de conocimiento con FastAPI, ChromaDB y Streamlit.

Aprenderás a procesar PDFs, DOCX y TXT, convertir texto en embeddings, y a implementar una búsqueda IA para responder preguntas con precisión. También verás cómo construir un asistente IA autoalojado y una API con FastAPI, todo ejecutándose en tu equipo para mantener tu información bajo tu control.

Con ejemplos prácticos y proyectos reales, este curso es ideal para desarrolladores que quieren experiencia en IA local y segura, sin depender de proveedores externos. ¡Comienza hoy y lleva tus habilidades de IA al siguiente nivel!

Índice

Lo que aprenderás:

  • Configurar Mistral AI y Ollama para desarrollo local de IA.
  • Procesar PDFs, DOCX y TXT y convertir texto en embeddings para una búsqueda eficiente.
  • Construir una API con FastAPI y una interfaz con Streamlit para un asistente de conocimiento local y privado.

Contenido del curso:

  • Secciones: 6
  • Clases: 19
  • Duración: 2h 3m

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de Python.
  • Conocimientos de APIs y peticiones HTTP (opcional).
  • PC con al menos 8GB de RAM (16GB recomendado).
  • Windows, macOS o Linux con Python 3.8+ instalado.
  • Sin experiencia previa necesaria con Ollama, LangChain o Mistral AI.
  • Acceso de administrador para instalar FastAPI, Streamlit y ChromaDB.
  • Conexión a Internet estable para descargar modelos y dependencias.
  • Actitud curiosa para aprender IA práctica.

¿Para quién es este curso?

  • Cualquier persona curiosa por IA que quiere construir aplicaciones IA prácticas sin experiencia previa.
  • Estudiantes y aprendices que quieren experiencia práctica con herramientas de búsqueda IA.
  • Usuarios preocupados por la seguridad y la privacidad que prefieren modelos locales.
  • Programadores Python que quieran mejorar con frameworks AI como LangChain.
  • Investigadores que necesitan asistentes de búsqueda de documentos IA.

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