Curso · 11 capítulos
IA en producción
Lanza y opera funcionalidades de AI en producción. El ciclo completo de LLMOps en 11 capítulos: pruebas, evaluaciones, despliegue, observabilidad, protecciones en tiempo de ejecución, costes, streaming y pruebas de carga.
Lo que sabrás hacer
- Lleva funcionalidades de AI de prototipo a producción
- Crea suites de evaluación que detecten regresiones
- Depura agentes de AI de múltiples pasos
- Añade protecciones en tiempo de ejecución a sistemas de AI
- Reduce costes de AI con una estrategia de modelos inteligente
- Migra modelos entre proveedores
Qué incluye
- 1Production AI: Introducción
El mapa del skill path de Production AI — qué enseña cada capítulo, cómo encajan entre sí y por dónde empezar.
- 2Testing y Evals de IA
Construye suites de eval, detecta regresiones de prompts, y deja de lanzar basado en intuición. Patrones prácticos de evaluación para ingenieros de IA.
- 3LLMOps en producción
Despliega, monitoriza y opera sistemas de IA que se mantienen fiables a escala.
- 4Observabilidad de IA y trazado de agentes
Instrumenta, depura y optimiza agentes de IA multipaso en producción.
- 5Seguridad y Guardarraíles de IA
Protege las aplicaciones de IA desde la inyección de prompts hasta el cumplimiento normativo: la seguridad que todo ingeniero de IA necesita.
- 6Costos de IA y Estrategia de Modelos
Domina la economía de tokens, enrutamiento de modelos y gobernanza presupuestaria para ejecutar IA de manera sostenible.
- 7Patrones de IA en streaming y tiempo real
Crea interfaces de IA con buena capacidad de respuesta usando SSE, APIs de streaming, parsing parcial de JSON y llamadas a herramientas en tiempo real.
- 8Diseño de sistemas de IA
Diseña aplicaciones con IA fiables y escalables para producción.
- 9Patrones de UX para IA
Patrones de diseño que cualquier ingeniero puede implementar hoy para crear interfaces de IA en las que los usuarios realmente confíen.
- 10Migración de modelos y estrategia multiproveedor
Prepárate para las obsolescencias de modelos, construye capas de abstracción y enruta entre proveedores con confianza.
- 11Pruebas de carga en sistemas de IA
Por qué k6 y Locust te mienten sobre los LLM en streaming — y las métricas, herramientas y barreras que de verdad aguantan bajo tráfico.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué cubre este curso Production AI?
- Cubre el ciclo completo de ejecución de funcionalidades de AI en producción, no un tema aislado. A lo largo de 11 capítulos trabajarás pruebas y evaluaciones, LLMOps y despliegue, observabilidad y trazado de agentes, protecciones en tiempo de ejecución, costes y estrategia de modelos, streaming, diseño de sistemas, patrones de UX para AI, migración de modelos y pruebas de carga.
- ¿En qué se diferencia de los itinerarios especializados en evaluaciones, seguridad y gobernanza?
- Este itinerario es el de visión amplia: enseña el flujo completo de lanzamiento y operación de principio a fin. Los itinerarios hermanos profundizan en un área concreta, como la evaluación de LLMs, la seguridad adversarial o la gobernanza bajo la AI Act. Empieza aquí para tener la visión operativa completa y luego profundiza donde necesites más detalle.
- ¿Para quién es este curso?
- Está diseñado para ingenieros de software e ingenieros de ML que ya desarrollan con LLMs y ahora necesitan lanzar y mantener esas funcionalidades de forma fiable. El nivel es práctico, por lo que se asume que sabes leer y escribir código y que ya has llamado a una API de LLM antes.
- ¿Cuánto tiempo lleva y hay certificado?
- El itinerario dura aproximadamente 228 minutos, unas 3,8 horas, distribuidos en 11 capítulos que completas a tu propio ritmo. Al finalizarlo obtienes un certificado de finalización de AI Academy.
- ¿Este curso es gratuito?
- No. Production AI es un itinerario de pago incluido en la suscripción a AI Academy by Anthropos.
Consigue un certificado
Completa todos los capítulos para recibir tu certificado de finalización.