IA Generativa: LLMs y modelos de difusión
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¿En qué consiste?
¿A quién está dirigido?
Profesionales interesados en explorar y dominar las IAsgenerativas y que desarrollan su actividad en el mundo tecnológico, desarrolladores de software, científicos de datos e ingenieros de datos. Como requisito previo los candidatos deben tener nociones de programación en Python.
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Mi experiencia en la Escuela ha sido muy positiva. Yo estudié economía, que no suele ser un grado especialmente enfocado en la finanzas, y mi paso por Afi Escuela me permitió incidir en profundidad en este tema tan apasionante. Además, la bolsa de empleo de los másteres de Afi y la garantía que ofrece el programa de cursar 3 meses de prácticas remuneradas facilitan mucho la inserción en el mercado laboral.
Un claustro de élite
Plan de estudios
El Curso Especialista en IA Generativa: LLMs y modelos de difusión, consta de 30 horas de formación streaming a través de los siguientes contenidos.
Requisitos
Como requisito previo los candidatos deben tener nociones de programación en Python. Conocimientos previos de fundamentos de machine learning no son necesarios, aunque sí pueden ser recomendables
Del 29 de septiembre al 27 de octubre de 2026
- Redes neuronales y Deep Learning
- LLMs y modelos fundacionales
- Prompt Engineering
- Frameworks para trabajar con LLMs
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- Agents
- Generación de imágenes
- Uso de la IA en la empresa
Matrícula
Matrícula
El número de plazas es limitado. El precio de la matrícula del Curso Especialista en IA Generativa: LLMs y modelos de difusión es de 2.130€. Aquellas personas que forman parte de la comunidad Afi Alumni disponen de los Beneficios Alumni, y el importe de la matrícula será 1.915€. Descuentos del 10% y 5% por inscripción anticipada.
Becas
Del 29 de septiembre al 27 de octubre de 2026
Streaming
2130 €
Descuentos por pronta matriculación:
Todos aquellos que formalicen y abonen su inscripción con dos meses de antelación al inicio del programa tendrán un 10% de descuento y un 5% si lo hacen un mes antes.
