Fundamentos y modelos
Explicar transformers, tokenización, inferencia y selección de modelos con sus trade-offs.
Comparativa ejecutable y decisión de modelo sustentada por una evaluación.
TU TRABAJO · EN TU NAVEGADOR
Una barra de progreso dice qué abriste. Un portfolio demuestra qué diseñaste, mediste y operaste. Usa este espacio para convertir cada competencia en un artefacto revisable.
Evidencia esperada
El estado es una autoevaluación local. “Verificado” significa que conservas un artefacto, una métrica y una revisión; no equivale a una credencial oficial.
Explicar transformers, tokenización, inferencia y selección de modelos con sus trade-offs.
Comparativa ejecutable y decisión de modelo sustentada por una evaluación.
Tratar prompts, esquemas y tools como contratos versionados y evaluables.
Dataset de regresión y pipeline A/B con criterios explícitos.
Diseñar ingesta, chunking, búsqueda, reranking, grounding y evaluación de RAG.
RAG medido con casos respondibles y no respondibles, citas y métricas de retrieval.
Construir grafos, herramientas, memoria y recuperación de errores sin perder control.
Agente con tres herramientas, trazas, idempotencia y casos negativos.
Separar calidad de modelo, retrieval y aplicación mediante evals reproducibles.
Suite de regresión con baseline, rúbrica, muestras fallidas y criterio de aceptación.
Observar latencia, coste, calidad, seguridad y cambios de distribución en producción.
Dashboard operativo, alertas y runbook de incidente.
Modelar amenazas, limitar herramientas y aplicar privacidad, guardrails y auditoría.
Threat model, prueba de prompt injection y controles verificables.
Tomar decisiones de build vs buy, coste, fiabilidad y experiencia de usuario.
ADRs, análisis de costes y defensa técnica del capstone.
Descarga un JSON para mover tu progreso entre dispositivos o conservar una copia. La importación reemplaza el estado local solo después de validarlo.