Portal del Gobierno de La Rioja

Este curso permitirá a los participantes adquirir las competencias técnicas necesarias para diseñar, integrar y desplegar soluciones basadas en modelos generativos de inteligencia artificial. A lo largo de las sesiones se abordarán desde los fundamentos de la IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLMs), hasta la construcción de agentes inteligentes, pipelines de recuperación aumentada (RAG) y automatización de flujos mediante herramientas como LangChain y n8n. El curso combina teoría aplicada con ejercicios prácticos orientados a escenarios reales de desarrollo.

Perfil del alumno

Este curso está dirigido a desarrolladores de software con conocimientos previos de programación en Python y nociones básicas de machine learning o deep learning. Se orienta a profesionales que deseen incorporar modelos generativos de inteligencia artificial en sus proyectos y flujos de trabajo.

Obetivos

Los objetivos del curso son los siguientes:

1. Comprender los fundamentos de la IA generativa y las arquitecturas de transformers aplicadas a la generación de texto y código.

2. Conocer el funcionamiento interno de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) y sus principales casos de uso.

3. Dominar técnicas de prompt engineering para optimizar la calidad de las salidas generativas.

4. Integrar LLMs en flujos complejos mediante LangChain: cadenas, agentes y conectores de datos.

5. Diseñar e implementar soluciones de Retrieval-Augmented Generation (RAG) combinando recuperación semántica y generación.

6. Construir servicios backend para servir modelos generativos mediante APIs modernas.

7. Automatizar flujos de trabajo con n8n integrando APIs de IA.

8. Desarrollar agentes de IA con capacidad de razonamiento, decisión y acción encadenada.

9. Integrar LangChain, RAG y automatización en sistemas productivos modulares y mantenibles.

10. Completar un proyecto integral de IA Generativa.

Temario

1. Introducción a la IA Generativa y Tecnologías Básicas

2. Modelos Generativos y Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs)

3. Prompt Engineering y Mejora de Salidas

4. RAG (Retrieval-Augmented Generation) y recuperación de conocimiento

5. Desarrollo de Soluciones Generativas con APIs y Backend

6. Introducción a LangChain

7. Agentes de IA con LangChain y LangGraph

8. GraphRAG

9. Automatización con n8n: conceptos y flujo básico

10. Taller práctico final: Aplicación completa y puesta en producción

Fechas y horarios

Fechas: del 14 al 29 de abril de 2026

Horario: de lunes a jueves de 16:30 a 20:30

Horas: 40

Imparte

Javier Becerra

Inscripciones

El curso es gratuito. La inscripción no garantiza la obtención de plaza en el curso, en caso de tener más inscripciones que plazas se hará una selección de los alumnos. Los alumnos deberán confirmar su asistencia una vez seleccionados.

Inscripción