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

Este programa avanzado, Certified Generative AI Architect with Knowledge Graphs, te ofrece una formación práctica y estratégica para diseñar y desplegar sistemas GenAI explicables y escalables. A través de laboratorios prácticos, diseño de ontologías y la integración de LLMs con knowledge graphs y pipelines RAG, aprenderás a reducir las alucinaciones de modelos, mejorar la relevancia contextual y construir soluciones aptas para producción.

El curso cubre desde los fundamentos de arquitecturas GenAI y agentes multi‑componente hasta tecnologías semánticas (RDF/OWL, SPARQL), bases de datos gráficas y despliegue cloud‑native en AWS, Azure y GCP. Incluye un proyecto final (capstone) donde aplicarás todo el flujo: definir un problema de negocio, crear una ontología, construir un pipeline RAG potenciado por knowledge graphs y desplegar una aplicación multi‑agente en la nube con documentación ejecutiva.

Formato práctico y orientado a resultados: ideal para profesionales que desean liderar iniciativas de IA basada en conocimiento y ofrecer soluciones explicables y con ROI claro. Aprovecha este Curso en inglés para acelerar tu carrera en arquitectura de GenAI.

Lo que aprenderás:

• Diseñar arquitecturas GenAI de extremo a extremo que integren 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 gráficas como Neo4j o Stardog.
• Construir sistemas de recuperación híbrida que combinen 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 especializados.
• Desplegar y escalar sistemas GenAI en entornos cloud‑native con Docker, Kubernetes, AWS Fargate y Azure Container Apps, implementando observabilidad y monitoreo.
• Traducir problemas de negocio en soluciones impulsadas por conocimiento y entregar arquitecturas, documentación y narrativas de ROI orientadas a stakeholders.

Contenido del curso:

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

Requisitos:

• Comprensión básica de conceptos de IA/ML (por ejemplo, LLMs, embeddings y APIs).
• Familiaridad con programación en Python (nivel intermedio recomendado para construir pipelines y flujos de agentes).
• Experiencia o conocimiento básico de plataformas cloud como AWS, Azure o GCP (compute, storage y contenedores).
• Interés o experiencia con tecnologías semánticas como RDF, OWL o bases de datos gráficas (no se requiere maestría previa).
• Un equipo con conexión a Internet y acceso a las herramientas necesarias.

¿Para quién es este curso?

• Ingenieros AI/ML que desean profundizar en LLMs, pipelines RAG y aplicaciones de IA conscientes del conocimiento.
• Arquitectos de soluciones y cloud que buscan diseñar sistemas GenAI escalables, seguros y con patrones de despliegue modernos.
• Ingenieros de datos y practicantes de knowledge graphs que amplían su rango hacia IA generativa y modelos semánticos.
• Product Managers técnicos y tech leads que deben estructurar sistemas multi‑agente y alinear arquitectura técnica con objetivos de negocio.
• Ingenieros de web semántica u ontólogos que buscan aplicar su experiencia en LLMs y flujos agenticos.

¿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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