¿Quieres aprender a usar modelos de IA generativa en tus aplicaciones de Python?Estamos organizando una serie de nueve transmisiones en vivo, en inglés y español, totalmente dedicadas a la IA generativa.
Vamos a cubrir modelos de lenguaje (LLMs), modelos de embeddings, modelos de visión, y también técnicas como RAG, function calling y structured outputs.
Además, te mostraremos cómo construir Agentes y servidores MCP, y hablaremos sobre seguridad en IA y evaluaciones, para asegurarnos de que tus modelos y aplicaciones generen resultados seguros.
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Además de las transmisiones en vivo, puedes unirte a nuestras office hours semanales en el AI Foundry Discord de para hacer preguntas que no se respondan durante el chat.
¡Nos vemos en los streams! 👋🏻
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Modelos de Lenguaje
📅 7 de octubre, 2025 | 10:00 PM - 11:00 PM (UTC)
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¡Únete a la primera sesión de nuestra serie de Python + IA!
En esta sesión, hablaremos sobre los Modelos de Lenguaje (LLMs), los modelos que impulsan ChatGPT y GitHub Copilot.
Usaremos Python para interactuar con LLMs utilizando paquetes como el SDK de OpenAI y Langchain.
Experimentaremos con prompt engineering y ejemplos few-shot para mejorar los resultados.
También construiremos una aplicación full stack impulsada por LLMs y explicaremos la importancia de la concurrencia y el streaming en apps de IA orientadas al usuario.
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Embeddings Vectoriales
📅 8 de octubre, 2025 | 10:00 PM - 11:00 PM (UTC)
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En la segunda sesión de Python + IA, exploraremos los embeddings vectoriales, una forma de codificar texto o imágenes como arrays de números decimales.
Estos modelos permiten realizar búsquedas por similitud en distintos tipos de contenido.
Usaremos modelos como la serie text-embedding-3 de OpenAI, visualizaremos resultados en Python y compararemos métricas de distancia.
También veremos cómo aplicar cuantización y cómo usar modelos multimodales de embedding.
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Recuperación-Aumentada Generación (RAG)
📅 9 de octubre, 2025 | 10:00 PM - 11:00 PM (UTC)
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En la tercera sesión, exploraremos RAG, una técnica que envía contexto al LLM para obtener respuestas más precisas dentro de un dominio específico.
Usaremos distintas fuentes de datos —CSVs, páginas web, documentos, bases de datos— y construiremos una app RAG full-stack con Azure AI Search.
Modelos de Visión
📅 14 de octubre, 2025 | 10:00 PM - 11:00 PM (UTC)
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¡La cuarta sesión trata sobre modelos de visión como GPT-4o y 4o-mini!
Estos modelos pueden procesar texto e imágenes, generando descripciones, extrayendo datos, respondiendo preguntas o clasificando contenido.
Usaremos Python para enviar imágenes a los modelos, crear una app de chat con imágenes e integrarlos en flujos RAG.
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Salidas Estructuradas
📅 15 de octubre, 2025 | 10:00 PM - 11:00 PM (UTC)
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En la quinta sesión aprenderemos a hacer que los LLMs generen respuestas estructuradas según un esquema.
Exploraremos el modo structured outputs de OpenAI y cómo aplicarlo para extracción de entidades, clasificación y flujos con agentes.
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Calidad y Seguridad
📅 16 de octubre, 2025 | 10:00 PM - 11:00 PM (UTC)
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En la sexta sesión hablaremos sobre cómo usar IA de manera segura y evaluar la calidad de las salidas.
Mostraremos cómo configurar Azure AI Content Safety, manejar errores en código Python y evaluar resultados con el SDK de Evaluación de Azure AI.
Tool Calling
📅 21 de octubre, 2025 | 10:00 PM - 11:00 PM (UTC)
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En la última semana de la serie, nos enfocamos en tool calling (function calling), la base para construir agentes de IA.
Aprenderemos a definir herramientas en Python o JSON, manejar respuestas de los modelos y habilitar llamadas paralelas y múltiples iteraciones.
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Agentes de IA
📅 22 de octubre, 2025 | 10:00 PM - 11:00 PM (UTC)
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¡En la penúltima sesión construiremos agentes de IA!
Usaremos frameworks como Langgraph, Semantic Kernel, Autogen, y Pydantic AI.
Empezaremos con ejemplos simples y avanzaremos a arquitecturas más complejas como round-robin, supervisor, graphs y ReAct.
Model Context Protocol (MCP)
📅 23 de octubre, 2025 | 10:00 PM - 11:00 PM (UTC)
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Cerramos la serie con Model Context Protocol (MCP), la tecnología abierta más candente de 2025.
Aprenderás a usar FastMCP para crear un servidor MCP local y conectarlo a chatbots como GitHub Copilot.
También veremos cómo integrar MCP con frameworks de agentes como Langgraph, Semantic Kernel y Pydantic AI.
Y, por supuesto, hablaremos sobre los riesgos de seguridad y las mejores prácticas para desarrolladores.
¿Querés que lo reformatee para publicación en Markdown (para blogs o repos) o en texto plano con emojis y separadores estilo redes sociales?
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