Pabellón de Gobierno, C/ Padre Herrera s/n
Apartado Postal 456
38200, San Cristóbal de La Laguna
Santa Cruz de Tenerife - España
Tel. Centralita: (+34) 922 31 90 00
Horario: L-V, 8:00 a 21:00 h
Machine Learning y Large Language Models
Machine Learning y Large Language Models
Descripción general
Esta microcredencial proporciona una formación integral en Machine Learning y Deep Learning, desde los fundamentos hasta el uso avanzado de Grandes Modelos de Lenguaje (LLM).El alumnado desarrollará habilidades para interactuar con LLMs mediante APIs, prompt engineering y herramientas como LangChain, así como para diseñar sistemas avanzados de inteligencia artificial, incluyendo arquitecturas RAG y agentes autónomos.
- Comprender los fundamentos teóricos y prácticos del Machine Learning y Deep Learning, abarcando desde el entrenamiento de algoritmos clásicos y redes neuronales hasta la arquitectura subyacente de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM).
- Desarrollar habilidades de integración e interacción con LLMs mediante el uso de APIs, técnicas de Prompt Engineering, manejo de embeddings y la construcción de flujos de trabajo utilizando lalibrería LangChain.
- Diseñar sistemas avanzados de Inteligencia Artificial mediante la implementación de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y agentes autónomos con LangGraph, integrando herramientas basadas en LLM para optimizar tareas prácticas
- El alumnado deberá tener una edad comprendida entre 25 y 64 años cumplidos en la fecha de
comienzo de la formación. - No será preciso poseer una titulación universitaria para el acceso a esta microcredencial. No obstante,
el o la estudiante que quiere acceder deberá cumplir los siguientes requisitos de acceso: - Conocimientos previos de programación en lenguaje Python
- Depuración y ejecución de programas en lenguaje Python
- Estructuras de datos y flujos en lenguaje Python
Programa académico
- Introducción al machine learning y deep learning a nivel teórico (De los algoritmos clásicos de árboles a las redes neuronales profundas)
- Entrenamiento de dos modelos (Un modelo de regresión y una RN (a concretar dependiendo del nivel de los estudiantes)
- Introducción teórica de las redes neuronales a las LLM
- Tokenización y embeddings, primeras llamadas a la API de una LLM
- Introducción e interacción con la librería LangChain
- Prompt engineering
- Cadenas y funciones más avanzadas de LangChain
- Introducción a Retrieval-Augmented Generation (RAG), ejercicios prácticos
- Introducción a Lang Graph y agentes
- Herramientas de trabajo útiles basadas en LLM
- Clases teóricas: Sesiones expositivas y explicativas
- Clases prácticas: Desarrollo de ejemplos prácticos y casos de uso
- Trabajo autónomo: Se contemplan 2 horas de trabajo práctico autónomo del alumno
La metodología es la siguiente:
- Lecciones magistrales: Acompañadas de ejemplos y casos de uso.
- Clases prácticas: Sesiones interactivas haciendo partícipe al alumno.
Pruebas objetivas y resolución de casos: Actividades propuestas por el docente, como la realización de ejercicios y test
Asistencia: Requisito de asistencia obligatoria a, al menos, 7 de las 8 sesiones programadas
Información general
Créditos: 2 ECTS
Duración: 13/04/26 – 18/05/26
Modalidad de enseñanza: Virtual
Lugar de impartición: Virtual
Valorado en: 161 €
El coste de la matrícula de esta Microcredencal estará subvencionado por el ‘Plan para el desarrollo de microcredenciales universitarias’, inversión 6 del componente 21 de la Adenda del ‘Plan de recuperación, transformación y resiliencia’, financiado por la Unión Europea – Next Generation EU, ejercicio 2025.
De corta duración y en diversas modalidades (presencial, online o híbrida). Ideal para aprender sin interrumpir tu vida profesional.
Contenidos creados e impartidos por profesionales y expertos en la materia, pensando en su aplicación inmediata.
Avalado por la Universidad de La Laguna. Recibirás un certificado oficial ECTS, válido en el Espacio Europeo de Educación Superior.
Equipo docente
Jefe del Servicio TIC de la Universidad de La Laguna (ULL) y posee un destacado perfil en la aplicación de nuevas tecnologías dentro del sector público. Además de su labor directiva, colabora activamente con la Cátedra Cajasiete de Big Data, Open Data y Blockchain de la ULL. En este marco, aporta su experiencia en el desarrollo y la implementación de proyectos basados en RPA, Machine Learning, Modelos de Lenguaje Grande (LLM) e Inteligencia Artificial. Su trabajo tecnológico tiene un impacto directo en la transformación digital y modernización de los servicios, dirigiendo estas soluciones innovadoras no solo a la propia Universidad de La Laguna, sino también a importantes administraciones públicas del entorno, como el Cabildo de Tenerife y el Instituto Canario de Estadística (ISTAC), entre otras.
Ingeniera de Telecomunicaciones y actualmente desarrolla su labor profesional como Ingeniera de I+D (Investigación y Desarrollo) en Unith. Esta empresa tecnológica (unith.ai) está a la vanguardia de la inteligencia artificial conversacional, especializándose en la creación de «Humanos Digitales» o avatares interactivos hiperrealistas. Estas soluciones impulsadas por IA generativa van mucho más allá de los tradicionales chatbots de texto, ya que son capaces de conversar, automatizar procesos y conectar con los usuarios en tiempo real mediante voz y expresiones faciales casi humanas. Desde su rol en investigación y desarrollo, Mónica aporta una visión experta y práctica sobre cómo la ingeniería y las últimas tecnologías de inteligencia artificial se unen para revolucionar la comunicación del futuro.
