// temario completo
Todo lo que vas a aprender, módulo por módulo.
Tres niveles que se construyen uno sobre otro. Puedes tomarlos en orden o entrar donde ya estás — cada uno dice con claridad qué asume que ya sabes.
Niveles 01 y 02
Programar con IA
Usas la IA como herramienta para construir software: entiendes los fundamentos, aprendes a darle contexto, a pedirle bien y a verificar lo que te entrega.
Nivel 03
Programar IA
Aquí cruzas al otro lado: la IA deja de ser solo tu herramienta y pasa a vivir dentro del producto que construyes, en la nube y con usuarios reales.
Fundamentos con IA
Empiezas desde cero: qué es un programa, cómo piensa una computadora y cómo usar la IA para entender en lugar de copiar.
Para quién
Para quien nunca escribió una línea de código y no quiere quedarse fuera. No se asume nada previo.
Al terminar
Lees, entiendes y modificas un programa en Python — y sabes revisar lo que la IA escribió en lugar de creerle.
- M01
Cómo piensa una computadora
Qué es un programa, cómo se ejecuta paso a paso y por qué el orden lo cambia todo.
- M02
Variables y tipos
Qué guarda tu programa mientras corre, y por qué el tipo de dato decide lo que puedes hacer con él.
- M03
Estructuras de datos
Listas, diccionarios, conjuntos y tuplas: para qué sirve cada una, cuándo elegirla y qué pasa si eliges mal.
- M04
Decisiones, ciclos y funciones
Condicionales, repeticiones, y por qué una función es simplemente una idea con nombre propio.
- M05
Errores sin miedo
Leer un mensaje de error completo, reproducir el fallo y pedir ayuda con la información correcta.
- M06
Tu primera conversación útil con una IA
Darle el contexto mínimo, pedir la explicación antes que el código, y notar cuándo se está equivocando.
- M07
Leer código que no escribiste
El hábito central del curso: si la IA escribe, tu trabajo es leer. Qué hace, qué le falta y qué preguntar.
- M08
Comprobar que funciona
Probar tu programa con casos normales y con los raros. Aquí nace, a mano, la idea de harness.
Python real y workflow con IA
Es el corazón del programa: aquí se arma el método completo que después reutilizas en cualquier proyecto.
Para quién
Si ya entiendes lo básico de Python —o terminaste el Nivel 01— empieza aquí. También si ya usas IA a diario pero copias y pegas sin método.
Al terminar
Construyes proyectos reales y trabajas con IA en un ciclo tuyo, repetible y verificable, en lugar de depender de la suerte.
- M01
Entornos, módulos y dependencias
Un proyecto ordenado que otra persona —o un agente— puede clonar y correr sin adivinar nada.
- M02
Objetos y clases — y cuándo no usarlos
Cómo se organiza el código cuando crece, y por qué la respuesta muchas veces es una función simple.
- M03
Archivos, datos y APIs
Traer información de afuera, transformarla y entregarla. El pan de cada día de un programa útil.
- M04
Tests: tu red y la de la IA
Escribir pruebas como contrato: lo que debe cumplirse pase lo que pase, lo escriba quien lo escriba.
- M05
Git: tu botón de deshacer
Puntos de control y ramas. Indispensable cuando dejas que un agente toque varios archivos a la vez.
- M06
Especificar antes de escribir
El cuello de botella ya no es teclear, es decir con precisión qué quieres: criterios de aceptación y un plan revisado antes de que se escriba una sola línea.
- M07módulo clave
Ingeniería de contexto
Lo que el modelo ve pesa más que cómo se lo pides. La ventana de contexto como presupuesto, qué incluir y qué estorba, memoria del proyecto en archivos de instrucciones, buscar en vez de pegar, y cómo sostener sesiones largas sin que se degraden.
- M08
Prompting para código
Pedir con contexto, especificación y criterios. Y también pedir explicación, alternativas y crítica de tu propio código.
- M09
Tu harness
Un solo comando que corre formato, tipos y pruebas — con errores tan claros que la IA pueda corregirse sola.
- M10
El loop y las herramientas del agente
Generar → probar → corregir. Qué herramientas necesita un agente, qué puede ejecutar solo, cuándo intervenir y cuándo conviene empezar de cero.
- M11
Revisar, permisos y seguridad básica
Leer un cambio que no escribiste. Mínimo privilegio para el agente, secretos fuera del repositorio, y por qué todo lo que el agente lee —una página, un issue— es entrada que no debes confiar.
Arquitectura, nube y sistemas con IA
Aquí cruzas al otro lado: la IA deja de ser solo tu herramienta y pasa a vivir dentro del producto que construyes, en la nube y con usuarios reales.
Para quién
Si terminaste el Nivel 02 o manejas Python intermedio (módulos, clases, pruebas, git). No hace falta experiencia previa en nube: empezamos desde qué es un contenedor.
Al terminar
Diseñas, despliegas y operas un servicio en la nube con IA adentro: API, base de datos, trabajos en segundo plano y un agente que hace tareas de mantenimiento. Con pruebas, evaluaciones y despliegue automático.
- M01
Pensar en sistemas
Capas, límites y contratos. Decidir antes de escribir, y cómo le explicas una arquitectura a una IA para que te siga.
- M02
Datos que aguantan
Modelado, migraciones e índices. Cuándo una base relacional y cuándo no.
- M03
APIs bien hechas
Diseño de endpoints, validación, versionado y errores que se entienden desde el otro lado.
- M04
Concurrencia y colas
Async, trabajos en segundo plano y reintentos. Por qué algo que funciona con un usuario necesita más cuidado con mil.
- M05
Llamar a un modelo desde tu código
Salida estructurada con esquemas para que el modelo devuelva datos que tu programa pueda usar. Validación, streaming, reintentos y planes de respaldo cuando falla.
- M06
Recuperación de contexto
Embeddings, fragmentación y búsqueda híbrida — y por qué, sobre código, una buena búsqueda suele ganarle a una base vectorial.
- M07
Grafos y orquestación
Estado, ramas y reintentos. Orquestador y trabajadores — y por qué la mayoría de los sistemas multiagente fallan: el contexto se pierde en el traspaso.
- M08módulo clave
Evaluación: el harness de la IA
Cuando tu producto tiene IA adentro, las pruebas normales no alcanzan. Rúbricas, un modelo que juzga a otro, suites de regresión y cómo convivir con respuestas que nunca son idénticas dos veces.
- M09
Costos, latencia y elección de modelo
Economía de tokens, caché de prompts y qué tamaño de modelo merece cada tarea. Lo que decide si tu idea es viable.
- M10
Contenedores y nube
Empaquetar, desplegar y configurar entornos. Infraestructura sin misterio y con la factura bajo control.
- M11
CI/CD
Pipelines, pruebas automáticas y despliegues que se pueden revertir. Automatizar sin romper nada.
- M12
Seguridad y operación
Inyección de prompts en producción, mínimo privilegio, secretos y dependencias. Observabilidad, trazas de agentes y cómo encontrar el problema a las 3 de la mañana.
Cómo se paga
Cada nivel se compra por separado y se paga una sola vez. Si prefieres no pagarlo de golpe, lo difieres en mensualidades sin intereses: es el mismo precio repartido, y al terminar de pagar el curso queda tuyo. No es una suscripción y nada se renueva solo.
Aún no están a la venta · apertura [MES 2026] · formato de las clases: [DEFINIR]