Conviértete en Arquitecto GenAI: Certified Generative AI Architect with Knowledge Graphs — ¡Inscríbete ya! (Curso en inglés)

Este programa avanzado, Certified Generative AI Architect with Knowledge Graphs, te equipa con las herramientas, marcos y práctica necesaria para diseñar sistemas GenAI inteligentes, explicables y escalables. A lo largo del curso combinarás LLMs, Knowledge Graphs, Retrieval-Augmented Generation (RAG) y orquestación basada en agentes para construir soluciones de IA de grado productivo que superan la simple ingeniería de prompts.

Aprenderás desde los fundamentos de la arquitectura GenAI hasta técnicas semánticas avanzadas: diseño de ontologías con Protégé, consultas RDF/OWL/SPARQL, integración de bases vectoriales (FAISS, Pinecone, Weaviate) con razonamiento basado en grafos y despliegue cloud-native en AWS, Azure y GCP. El enfoque es práctico: laboratorios interactivos, proyectos guiados y un proyecto final (capstone) donde aplicarás todo el pipeline, desde el problema de negocio hasta la entrega arquitectónica y la documentación ejecutiva.

Ideal para profesionales que buscan liderar soluciones de IA impulsadas por conocimiento, este curso ofrece rutas claras para reducir hallucinations, mejorar relevancia contextual y desplegar agentes colaborativos en entornos empresariales seguros y observables. (Curso en inglés)

Lo que aprenderás:

• Diseñar arquitecturas GenAI de extremo a extremo que combinen LLMs, RAG, flujos de agentes y knowledge graphs.
• Modelar e implementar ontologías y knowledge graphs semánticos con Protégé, estándares RDF/OWL y bases de datos de grafos como Neo4j o Stardog.
• Construir sistemas de recuperación híbridos que integren búsqueda vectorial (FAISS, Pinecone, Weaviate) con consultas semánticas en grafos para mayor contexto y relevancia.
• Desarrollar aplicaciones GenAI multi-agente usando LangGraph, AutoGen o CrewAI, habilitando agentes con memoria, uso de herramientas y roles definidos.
• 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 IA basadas en conocimiento y entregar arquitecturas, documentación y argumentos de ROI listos para stakeholders.

Contenido del curso:

• Secciones: 10
• Clases: 61
• Duración: 2h 3m total length

Requisitos:

• Conocimientos básicos de conceptos de IA/ML (qué son LLMs, embeddings y APIs).
• Familiaridad con Python (se recomienda nivel intermedio para construir pipelines y flujos de agentes).
• Experiencia con plataformas cloud como AWS, Azure o GCP (conocimientos básicos de cómputo, almacenamiento y contenedores útiles).
• Interés o experiencia en tecnologías semánticas como RDF, OWL o bases de datos de grafos (no se requiere maestría previa).
• Un portátil o estación de trabajo con conexión a Internet y acceso a las herramientas.
• No se requiere título formal ni conocimiento previo de knowledge graphs o agentes: todo se explica paso a paso con laboratorios y guías.

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros AI/ML que buscan profundizar en LLMs, pipelines RAG y aplicaciones de IA conscientes del conocimiento.
• Arquitectos de soluciones y cloud que desean diseñar sistemas GenAI escalables, seguros y conscientes del contexto.
• Ingenieros de datos y practicantes de Knowledge Graphs que se expanden hacia Generative AI y quieren integrar RDF, OWL y SPARQL en flujos de IA.
• Product Managers técnicos y Tech Leads que necesitan comprender sistemas multi-agente, integración de LLMs con datos empresariales y alineación con objetivos de negocio.
• Ingenieros de la Web Semántica u Ontologías que buscan aplicar su experiencia en LLMs y flujos agenticos orientados al contexto.

¿Qué esperas para comenzar?

Inscríbete hoy mismo y lleva tus habilidades al siguiente nivel. ¡Los cupones son limitados y pueden agotarse en cualquier momento!

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