FUNDAMENTOS DE IA Y LLMs (HEC CONAC EN TRÁMITE)

Fecha de Inicio: 4 de julio de 2026

Duración: 30 Horas (HEC EN TRÁMITE)

Modalidades: Live Stream / C. de México

Inversión: $7,500.00 + I.V.A. / $9,375.00 + I.V.A.

Promoción: 15% de Descuento

MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE IA y LLMs

• Fundamentos de LLMs y la Arquitectura Transformer
• Positional Encodings
• Tokenización
• Embeddings
• Mecanismo de Auto-Atención
• Diferencia entre Modelos Base y Modelos Alineados por Instrucciones
• Parámetros de Inferencia de los LLMs
• Control de aleatoriedad y creatividad (Temperatura, Top-p y Top-k)
• Entendimiento de la ventana de contexto y penalización de frecuencia y presencia.
• Prompt Engineering Avanzado
• Técnicas Zero-shot y Few-shot
• Razonamiento guiado con Chain of Thought (CoT) y Tree of Thoughts (ToT)
• Estrategias para forzar salidas estructuradas
• Estrategias de Delimitación XML y Markdown
• Consumo de APIs vs. Ejecución Local (Ollama / LM Studio)
• Latencia y privacidad
• Descarga y ejecución de modelos de Ollama
• Creación de GPTs Personalizados
• Creación de instrucciones de sistema
• Configuración de base de conocimiento y tono del asistente
• GPT Actions (Function Calling Teórico)
• Esquemas OpenAPI
• APIs externas
• Sistemas de Agentes y Flujos de Trabajo
• Taxonomía de Agentes
• Planificación y Memoria
• Casos de negocio aplicados a seguros/banca y otras áreas

Donaldo García

Doctor en Ciencias Computacionales por el Centro de Investigación en Computación del Instituto Politécnico Nacional, con una sólida trayectoria académica enfocada en inteligencia artificial, aprendizaje profundo y análisis avanzado de datos. Complementó su formación con una Maestría en Ingeniería de Manufactura y una Ingeniería en Mecatrónica, desarrollando una visión interdisciplinaria que integra ciencia de datos, automatización industrial y desarrollo tecnológico. Su perfil académico se ha orientado principalmente hacia la investigación aplicada en redes neuronales, sistemas inteligentes y modelado de procesos, participando en proyectos de desarrollo tecnológico relacionados con sistemas mecatrónicos, robótica y manufactura avanzada. Además, ha contribuido en congresos y publicaciones científicas especializadas en inteligencia artificial y aplicaciones computacionales. 

Actualmente se desempeña como Data Scientist y Advanced Analytics Specialist en BBVA, donde lidera el diseño e implementación de modelos analíticos avanzados, procesos ETL y soluciones de inferencia basadas en Machine Learning y Deep Learning. Su experiencia reciente se centra en el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, optimización de pipelines de datos y desarrollo de modelos predictivos para la toma de decisiones estratégicas. 

De manera paralela, ha desarrollado experiencia docente a nivel superior en áreas de programación y automatización, fortaleciendo su capacidad para transmitir conocimiento técnico y liderar proyectos multidisciplinarios. Su perfil combina investigación científica, innovación tecnológica y aplicación de inteligencia artificial en la práctica laboral.