QuBe Lab
Academy
Deep Learning, RAG, Agentes, Automatización y Seguridad — 12 semanas
Este no es un curso de prompts. Aquí entrenas modelos, construyes RAG profesional, diseñas agentes y automatizas flujos en producción con seguridad real. Si ya pasaste por un básico de IA, este es el siguiente escalón.
Para perfiles técnicos que ya saben usar IA y ahora quieren construir sistemas avanzados y entrenar modelos con resultados medibles.
Construyen sistemas IA end-to-end y despliegan arquitecturas reales.
Pasar de notebook a producto robusto con métricas y validación.
Automatizan despliegues, guardrails y observabilidad.
12 semanas con un ritmo profesional: cada semana produce un entregable ejecutable y se revisa en clínica 1:1 si aplica.
12 semanas (3 meses)
12 sesiones grupales (1 por semana) de 2 horas.
Opción de clínica semanal para aterrizar cada caso práctico.
Cada semana termina con un entregable ejecutable. Si no hay artefacto listo, no cuenta.
El valor por persona o equipo incluye todo el know-how listo para copiar, ejecutar y asegurar.
Lo que acreditas al finalizar: sistemas prácticos listos para producción.
Cada semana tiene un caso práctico que termina en un entregable operativo.
Qué: Arquitectura AI-first, separación de capas y control de costos.
Caso práctico: Montar repo base + arquitectura de un asistente empresarial.
Qué: Prompts composables, schemas y pruebas automatizadas.
Caso práctico: Motor de prompts versionados con validación JSON.
Qué: Logs semánticos, métricas y reintentos sobrevivientes.
Caso práctico: Instrumentar el sistema para medir calidad y costo.
Qué: Chunking semántico, metadata y citación controlada.
Caso práctico: RAG sobre manuales corporativos con fuentes.
Qué: PDF, Excel y Markdown con reindex inteligente.
Caso práctico: RAG que combina docs + KPIs en Excel.
Qué: Feature engineering, evitar leakage, validación correcta.
Caso práctico: Preparar dataset real (ventas/producción) para entrenamiento.
Qué: Tensores, autograd, entrenamiento y regularización.
Caso práctico: Entrenar una red neuronal y analizar convergencia.
Qué: Ajuste de modelos, métricas y mejoras reales.
Caso práctico: Ajustar un modelo pequeño y evaluar resultados.
Qué: Planner/executor, tool calling y estado persistente.
Caso práctico: Agente que analiza archivos y produce un reporte.
Qué: spec→plan→code→tests, refactor seguro y hygiene de PR.
Caso práctico: Construir una feature completa con tests y checklist.
Qué: GA, fitness, restricciones y multiobjetivo.
Caso práctico: GA para optimizar hiperparámetros o scheduling simple.
Qué: Integración end-to-end, deploy and presentación.
Caso práctico: Sistema completo (DL/RAG/agente/n8n/seguridad) demo ejecutable.
Equipos y stacks reales con los que desplegamos soluciones.
Trabajamos sobre tu stack actual (Python, JS, C#, etc.). El enfoque es agnóstico pero con implementación real.
Sí, es el núcleo del programa: RAG profesional (varias fuentes) y agentes multi-step con memoria.
100%. Cada semana entregas artefactos ejecutables. Si no hay código corriendo, no hay avance.
No es obligatorio. Usamos servicios en la nube para inferencia pesada y te enseñamos a optimizar para CPU/instancias ligeras.
Sí, te damos el docker-compose y los flujos base que ya están probados en industria.
Se entrega certificado de QuBe Lab validando las competencias técnicas y los artefactos construidos.
Cuéntame tu stack, objetivos y qué quieres automatizar. Te respondo con una ruta clara.