Certified Generative AI Architect with Knowledge Graphs — Curso en inglés | ¡Inscríbete ahora!

Descripción del curso

Este programa certificado te guía paso a paso para convertirte en un arquitecto de Generative AI que aprovecha Knowledge Graphs para crear sistemas inteligentes, explicables y escalables. A través de teoría avanzada, laboratorios prácticos y un proyecto final, aprenderás a combinar LLMs, RAG, ontologías y agentes para construir soluciones de producción que van más allá del simple prompt engineering.

El curso cubre desde los fundamentos de la arquitectura GenAI hasta técnicas semánticas profundas: diseño de ontologías con Protégé, consultas en RDF/OWL y SPARQL, integración de motores vectoriales (FAISS, Pinecone, Weaviate) con razonamiento sobre grafos y orquestación multi-agente con frameworks como LangGraph o AutoGen. También incluye despliegue cloud-native, monitoreo y patrones de seguridad para entornos empresariales.

Al final completarás un proyecto capstone donde definirás un problema de negocio, crearás una ontología, montarás un pipeline RAG potenciado por knowledge graphs, desplegarás una aplicación multi-agente en la nube y presentarás la solución con documentación ejecutiva y planos de arquitectura listos para stakeholders.

Lo que aprenderás:

• Diseñar arquitecturas Generative AI de extremo a extremo que combinan LLMs, RAG, flujos de agentes y knowledge graphs.
• Modelar e implementar ontologías y knowledge graphs semánticos usando Protégé, estándares RDF/OWL y bases de datos gráficas como Neo4j o Stardog.
• Construir sistemas de recuperación híbridos que integren búsqueda por vectores (FAISS, Pinecone, Weaviate) con consultas semánticas en grafos para mayor contexto y relevancia.
• Desarrollar aplicaciones multi-agente GenAI con LangGraph, AutoGen o CrewAI, habilitando agentes con memoria, uso de herramientas y roles.
• Desplegar y escalar sistemas GenAI en entornos cloud-native con Docker, Kubernetes, AWS Fargate y Azure Container Apps, incorporando observabilidad y monitoreo.
• Traducir problemas de negocio en soluciones AI impulsadas por conocimiento y entregar documentación, arquitectura y narrativa de ROI para stakeholders.

Contenido del curso:

• Secciones: 10
• Clases: 61
• Duración: 2h 3m (duración total)

Requisitos:

• Conocimientos básicos de AI/ML (por ejemplo, qué son LLMs, embeddings y APIs).
• Familiaridad con programación en Python (nivel intermedio preferido para construir pipelines y flujos de agentes).
• Experiencia o conocimientos básicos en plataformas cloud como AWS, Azure o GCP (compute, almacenamiento y contenedores).
• Interés o experiencia en tecnologías semánticas como RDF, OWL o bases de datos gráficas (no se requiere dominio previo).
• Un portátil o estación de trabajo con conexión a Internet y acceso a las herramientas necesarias.
• No se requiere título formal; todo se explica con laboratorios interactivos, visuales y guías paso a paso.

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros AI/ML que desean profundizar en LLMs, pipelines RAG y aplicaciones de IA con conocimiento.
• Arquitectos de soluciones y cloud que buscan diseñar sistemas GenAI escalables, seguros y orientados al contexto.
• Ingenieros de datos y practicantes de Knowledge Graphs que quieren integrar RDF, OWL y SPARQL en flujos Generative AI.
• Product Managers técnicos y tech leads que necesitan comprender sistemas multi-agente y alinear arquitectura con objetivos de negocio.
• Ingenieros de web semántica u ontologías que buscan aplicar su experiencia en contextos de LLMs y workflows agenticos.

¿Qué esperas para comenzar?

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