Curso Experto en Arquitectura y Desarrollo de Inteligencia Artificial

Este repositorio contiene el material de clases para el curso de IA Aplicada. Está diseñado para estudiantes y profesionales interesados en aprender sobre inteligencia artificial aplicada, desde conceptos básicos hasta implementaciones prácticas.

Estructura del Curso

Módulo 1: Introducción a la IA

• Clase 1: ¿Qué es la IA?
• Clase 2: Proyectos de IA
• Clase 3: Tu primer dataset (Pandas inicial)
• Clase 4: Cómo aprende una máquina (Paradigmas ML)
• Clase 5: Sesgos y justicia en IA
• Clase 6: Privacidad, gobernanza e ISO 42001
• Clase 7: Conceptos de LLM (Cómo aprende a hablar una máquina)
• Clase 8: Práctica con LLM usando LlamaCPP

Módulo 2: Prompt Engineering y ML con Scikit-Learn

• Clase 1: Anatomía del prompt
• Clase 2: Errores y patrones comunes
• Clase 3: Estrategias Few-shot y Zero-shot
• Clase 4: Razonamiento con Chain of Thought
• Clase 5: Repositorio de prompts
• Clase 6: Introducción a Machine Learning con Scikit-Learn
• Clase 7: Pipeline de ML completo
• Clase 8: Modelos de Clasificación
• Clase 9: Regresión y establecimiento de Baselines
• Bonus: Notebook 11

Módulo 3: Modelos de Chat Locales

• Implementación de un modelo de chat local (modulo_3/local_chat_model.ipynb)

Módulo 4: Tokenización

• Entrenamiento de un modelo BPE (Byte Pair Encoding) (modulo_4/train_BPE_model.ipynb)

Módulo 5: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Demo funcional de RAG (modulo_5/rag_demo.ipynb)

Guía de Instalación Paso a Paso

Para poder ver y ejecutar las prácticas del curso en tu computadora, vas a necesitar preparar tu entorno de trabajo. No te preocupes si no tienes mucha experiencia, aquí te explicamos cómo hacerlo paso a paso.

Opción 1: Instalación Automática en Windows (¡Recomendada!)

Esta es la forma más fácil. Hemos creado un asistente que hace todo el trabajo pesado por ti (instalar programas, descargar las clases y configurar todo).

Paso 1: Abre el menú de Inicio de Windows.

Paso 2: Escribe PowerShell. Verás una aplicación llamada "Windows PowerShell". Haz clic derecho sobre ella y elige "Ejecutar como administrador" (te puede pedir confirmación, dile que sí).

Paso 3: Copia el siguiente texto, pégalo en la ventana azul que se abrió y presiona Enter (la tecla intro):

powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -Command "[Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol=[Net.SecurityProtocolType]::Tls12; & ([scriptblock]::Create((Invoke-RestMethod 'https://raw.githubusercontent.com/TataInti/clases/main/scripts/setup_windows.ps1')))"

¿Qué hace este código mágico? Hace todo lo necesario para que no tengas que preocuparte por nada técnico:

• Instala los programas base si no los tienes (Git, Visual Studio Code y el lenguaje de programación Python 3.12).
• Configura Visual Studio Code con las herramientas que usaremos.
• Descarga la última versión de todas las clases del curso.
• Prepara todas las herramientas de Inteligencia Artificial que vamos a utilizar.
• Al final, abrirá los archivos solos y todo estará listo para empezar a trabajar.

¡Solo espera a que la pantalla azul termine de trabajar y listo! El material quedará guardado en tu computadora en la carpeta GitHub\clases (dentro de tu carpeta principal de usuario).

⚙️ Opciones avanzadas (solo si sabes lo que haces)

• Si ya tienes la carpeta descargada y solo quieres ejecutar el archivo manualmente:

  powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\setup_windows.ps1

• Si quieres elegir otra carpeta donde guardar todo (por ejemplo, la carpeta "Cursos"):

  powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\setup_windows.ps1 -InstallRoot "$env:USERPROFILE\Cursos"

🔴 ¿El comando falla con un error de red o "no se pudo resolver el nombre"?

El mensaje The remote name could not be resolved: 'raw.githubusercontent.com' significa que tu computadora no pudo conectarse a Internet en ese momento. No es un problema con el script en sí.

Antes de volver a intentarlo, prueba lo siguiente:

1. Verifica tu conexión a Internet. Abre el navegador y fijate si podés entrar a cualquier página web. Si no entrás a ninguna, el problema es la conexión (WiFi o cable).

2. Si usás WiFi, desconéctate y volvé a conectarte a la red. También podés intentar usar los datos móviles de tu celular como punto de acceso (hotspot).

3. Si el problema persiste, es posible que el servidor DNS (el "directorio telefónico" de Internet) de tu red esté fallando. Podés solucionarlo cambiando el DNS a uno público:

   • Abrí el menú de Inicio → escribí Panel de control → Centro de redes y recursos compartidos.
   • Hacé clic en tu conexión activa (ej. "WiFi") → Propiedades.
   • Seleccioná "Protocolo de Internet versión 4 (TCP/IPv4)" → Propiedades.
   • Marcá "Usar las siguientes direcciones de servidor DNS" e ingresá:
     • Servidor DNS preferido: 8.8.8.8
     • Servidor DNS alternativo: 8.8.4.4
   • Guardá los cambios y volvé a intentar el comando.

4. Si estás en una red de empresa o colegio, puede que un firewall o proxy esté bloqueando la conexión a GitHub. Probá desde una red de casa o con los datos del celular.

5. Alternativa sin internet: Si no podés conectarte, usá la Opción 2: Instalación Manual que se describe más abajo. Solo necesitarás descargar el material en otro momento o desde otro dispositivo.

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Opción 2: Instalación Manual (macOS, Linux o usuarios avanzados de Windows)

Si no usas Windows o prefieres instalar las cosas por tu cuenta, sigue estos pasos:

Paso 1: Instalar Python

Primero verificá si ya tenés Python instalado. Abrí una terminal (en Windows buscá cmd o PowerShell en el menú de Inicio) y escribí:

python --version

Si ves algo como Python 3.12.3, ya está instalado y podés pasar al Paso 2. Si el comando no se reconoce o la versión es muy vieja (menor a 3.10), seguí estos pasos según tu sistema operativo:

Windows

La forma más fácil es con winget (viene preinstalado en Windows 10/11 moderno). En PowerShell:

winget install -e --id Python.Python.3.12

Cuando termine, cerrá y volvé a abrir PowerShell para que Windows reconozca el nuevo comando python.

Si winget no funciona, descargá el instalador desde python.org/downloads. Durante la instalación, asegurate de tildar la opción "Add Python to PATH" antes de hacer clic en "Install Now".

macOS

La forma recomendada es con Homebrew. Si no lo tenés, instalalo primero pegando esto en la Terminal:

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Luego instalá Python:

brew install python@3.12

Linux (Ubuntu/Debian)

sudo apt update
sudo apt install python3.12 python3.12-venv python3-pip -y

Paso 2: Descargar el material del curso Puedes ir al botón verde que dice "Code" arriba a la derecha en esta página y elegir "Download ZIP" (luego descomprimes la carpeta en tu computadora), o si sabes usar git, abre una terminal y clona el repositorio:

git clone https://github.com/TataInti/clases.git
cd clases

Paso 3: Crear un entorno seguro de trabajo (entorno virtual) Para mantener tu computadora ordenada, vamos a crear un espacio aislado solo para las cosas de este curso. Abre una terminal dentro de la carpeta clases que acabas de descargar y escribe:

py -3.12 -m venv .venv

Luego actívalo:

• En Windows: .venv\Scripts\activate
• En macOS/Linux: source .venv/bin/activate

Paso 4: Instalar las bibliotecas de Inteligencia Artificial Por último, vamos a instalar todas las herramientas matemáticas y de IA que usamos en las prácticas (como Scikit-learn, Torch y LlamaCPP). Asegúrate de que el entorno esté activado y escribe:

pip install -r requirements.txt

¡Eso es todo! Ya puedes abrir los archivos .ipynb en Visual Studio Code o en el lector de Jupyter que prefieras.

Notas

• El material puede sufrir cambios a medida que se actualiza el curso.
• Este repositorio público solo incluye las clases y material didáctico.
• Los notebooks están en formato Jupyter (.ipynb) y requieren un entorno compatible para su ejecución.

Contribuciones

Este es un repositorio educativo. Si encuentras errores o tienes sugerencias, por favor contacta al instructor.

Licencia

MIT