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Cursos

Catálogo de cursos

Un solo curso, enseñado como un camino que de verdad recorres. Aquí está completo: cada ruta, cada título de lección y el tiempo real que toma.

5 etapas, de principiante a experto, más 8 rutas por rol.

  • 32rutas de aprendizaje
  • 438lecciones
  • 7.724pantallas en total
  • 135–210horas de principio a fin

¿Adónde quieres llegar?

Elige un destino, no un catálogo. Cada uno son unos pocos cursos con una estimación honesta; todo lo de abajo sigue aquí para cuando lo quieras.

Fundamentos que perduran, herramientas que cambian

Enseñamos los principios despacio y actualizamos las herramientas rápido. 19 de los 32 cursos enseñan cosas que eran ciertas antes de esta generación de IA y lo seguirán siendo después: computación, matemáticas, teoría de control, sistemas, cómo decide de verdad un modelo. Los otros 13 siguen lo actual: agentes, herramientas de programación con IA, las técnicas que se mueven con los modelos y la forma que tiene un puesto este año. Cuando cambian las herramientas reescribimos esa capa. Lo de debajo conserva su valor.

Cuánto tiempo lleva

Unas 135–210 h para recorrerlo todo.

Adónde va el tiempo. Cada ruta lleva su propia cifra en su tarjeta.
EtapaRutasLeccionesPantallasTiempo
Entender la IA34466311,5–18 h
Fundamentos de computación y matemáticas4501.04318,5–28 h
Aprendizaje automático e IA moderna6771.26222,5–34,5 h
Construir y desplegar IA5811.24622,5–34,5 h
Robótica e IA física61082.40640–65 h
Rutas por rol8781.10419,5–30 h
Catálogo completo324387.724135–210 h

Nadie recorre el catálogo entero de una vez, y nadie tiene por qué. Las rutas son independientes y la más corta ronda la hora.

Qué es una pantalla

Una lección es una sucesión de pantallas, y no todas son lo mismo. Este es el catálogo entero repartido según lo que te pide cada pantalla.

  • 3.108 tarjetas de lecturaUna idea cada una, en palabras llanas, con una capa más honda doblada debajo para quien la quiera.
  • 2.101 preguntasDe opción múltiple, y antes de la explicación en vez de después. Una respuesta equivocada recibe el motivo por el que resultaba tentadora, no una cruz.
  • 1.475 ejercicios, en 61 formasAlgo que mover y una meta que alcanzar: perillas sobre una simulación en marcha, una línea que ajustar a medidas reales, un presupuesto fijo que repartir frente a un medidor, un programa que armar línea a línea.
  • 672 retos escritosPrimero escribes la respuesta con tus palabras, después lees una resuelta y comparas la tuya con ella.
  • 368 reflexionesUna pregunta sin respuesta correcta. Lo que escribes va a un diario al que nadie más llega.
Un ejercicio, de principio a fin

En Control: del PID al MPC te dan una habitación fría, una caldera que solo puede añadir calor y dos perillas que la alimentan: una dice «Empujar más cuanto más lejos está la habitación» y la otra «Empujar más cuanto más tiempo lleva fuera». Mantén la habitación dentro de 0,3 grados de 21 durante diez segundos. Sube la primera todo lo que quieras y la habitación siempre se queda corta — que es justo de lo que trata la lección, y la razón de que sea un ejercicio y no un párrafo.

Etapa 1 de 5

Entender la IA

Empieza desde cero y construye un modelo mental real de cómo funciona la IA.

  • Principiante → Avanzado
  • 3 rutas
  • 44 lecciones
  • 663 pantallas
  • 11,5–18 h

Alfabetización en IA

Entiende la IA y úsala bien.

Qué es la IA, cómo se comporta y cómo trabajar con ella: qué delegarle, cómo revisar la respuesta y qué nunca debes pegarle.

  • Principiante
  • 14 lecciones
  • 222 pantallas
  • 3,5–5,5 h
Lecciones (14)
  1. ¿Qué es la IA? 17 min
  2. Aprendizaje automático vs. reglas 13 min
  3. ¿Cómo funcionan los chatbots? 17 min
  4. Tokens: de texto a números 19 min
  5. Redes neuronales, sin enredos 14 min
  6. Fortalezas y debilidades de la IA 13 min
  7. IA generativa más allá del chat 14 min
  8. Qué delegarle a la IA 16 min
  9. Decir lo que quieres decir 14 min
  10. Revisar el trabajo 14 min
  11. Hazte cargo del resultado 17 min
  12. Privacidad y manejo de datos 18 min
  13. Cuando la IA actúa por ti 16 min
  14. Diseña tus propias evals 17 min

Aprendizaje automático, sin misterios

Cómo aprenden de verdad las máquinas.

La pieza que falta: cómo un modelo convierte ejemplos en habilidad. Las tres formas en que aprenden las máquinas, características y etiquetas, cómo el entrenamiento reduce el error, por qué los modelos se sobreajustan, cómo el ensayo y error y la retroalimentación moldean su comportamiento, y cómo el significado se vuelve geometría en los embeddings y la búsqueda vectorial.

  • Intermedio
  • 10 lecciones
  • 152 pantallas
  • 2,5–4 h
Lecciones (10)
  1. Cómo aprenden las máquinas 18 min
  2. Aprender de ejemplos 13 min
  3. Hacerlo bien 15 min
  4. Encontrar estructura oculta 13 min
  5. Aprender por ensayo y error 16 min
  6. Embeddings y búsqueda vectorial 14 min
  7. Aprendizaje profundo y retropropagación 18 min
  8. Tensores y cómo se entrenan los modelos 16 min
  9. Visión por computadora y CNN 16 min
  10. Sesgo, varianza y regularización 18 min

Cómo funciona la IA de verdad

Los fundamentos que nunca caducan.

Ve más allá de los titulares: cómo la IA aprende de los datos, decide qué importa, se convierte en un asistente útil y se pone a prueba, y por qué “haz lo que quise decir” es el problema más difícil de todos.

  • Avanzado
  • 20 lecciones
  • 289 pantallas
  • 5,5–8,5 h
Lecciones (20)
  1. Los datos son el maestro 18 min
  2. Atención, sin enredos 18 min
  3. De predictor a asistente 17 min
  4. Medir la inteligencia 16 min
  5. Lo que dijimos vs. lo que quisimos 17 min
  6. El transformer a fondo 16 min
  7. Leyes de escala y emergencia 15 min
  8. Fine-tuning, LoRA y adaptación 16 min
  9. Uso de herramientas y llamadas a funciones 19 min
  10. El Hub de Hugging Face 15 min
  11. Las bibliotecas esenciales 15 min
  12. Fine-tuning en una sola GPU 17 min
  13. Entrenarlo y publicarlo 21 min
  14. Cómo razonan los modelos 15 min
  15. Aprendizaje que nunca se detiene 17 min
  16. Saber lo que no sabes 17 min
  17. Energía libre e inferencia activa 16 min
  18. La lección amarga 15 min
  19. La frontera abierta 16 min
  20. Examen final: Entender la IA 14 min

Etapa 2 de 5

Fundamentos de computación y matemáticas

El código y las matemáticas en los que se apoya todo buen creador de IA.

  • Principiante → Intermedio
  • 4 rutas
  • 50 lecciones
  • 1043 pantallas
  • 18,5–28 h

Fundamentos de programación

Piensa como quien construye.

No necesitas memorizar sintaxis: hoy la IA escribe casi toda. Aprende a pensar como quien construye y a leer y revisar lo que la IA produce.

  • Principiante
  • 10 lecciones
  • 189 pantallas
  • 3–5,5 h
Lecciones (10)
  1. Variables y decisiones 23 min
  2. Bucles y patrones 20 min
  3. Funciones: bloques de construcción 20 min
  4. APIs y aplicaciones 17 min
  5. Depurar como quien construye 14 min
  6. Leer código que no escribiste 18 min
  7. Especificar y verificar el trabajo 20 min
  8. Kit práctico del desarrollador 22 min
  9. Full-stack, de punta a punta 25 min
  10. Frontend con TypeScript y React 24 min

Python, como se debe

El lenguaje sobre el que corre la IA.

Hoy la IA escribe casi todo el código, así que tu ventaja está en leerlo, ejecutarlo y juzgarlo. Vuélvete fluido de verdad en Python y en su stack de datos e IA: tipos, colecciones, archivos y JSON, entornos, NumPy y pandas, llamadas a APIs y pruebas: con las manos en el código y proyectos desde el primer día.

  • Principiante
  • 12 lecciones
  • 287 pantallas
  • 4,5–7,5 h
Lecciones (12)
  1. Por qué Python (y cómo leerlo) 27 min
  2. Valores, variables y tipos 26 min
  3. Listas, dicts, sets y tuplas 28 min
  4. Comprensiones y estilo pythónico 24 min
  5. Funciones, argumentos y módulos 25 min
  6. Archivos, JSON y la biblioteca estándar 26 min
  7. Errores, excepciones y tracebacks 25 min
  8. Entornos virtuales y pip 23 min
  9. NumPy y pandas: el dúo de datos 24 min
  10. Llamar APIs en Python: requests y async 24 min
  11. Clases, type hints y pruebas 26 min
  12. Crear APIs con FastAPI 21 min

Fundamentos de la computación

La base sobre la que se apoya todo.

Los fundamentos que no caducan sobre cómo funcionan de verdad las computadoras y los algoritmos, los que te dan criterio para revisar y dirigir a la IA en vez de trivia de sintaxis: estructuras de datos, algoritmos y Big-O, sistemas operativos, cómo funciona internet, bases de datos y SQL, concurrencia, control de versiones con Git y práctica de ingeniería de software.

  • Intermedio
  • 18 lecciones
  • 282 pantallas
  • 5–8 h
Lecciones (18)
  1. Cómo funcionan las computadoras 17 min
  2. Estructuras de datos 19 min
  3. Memoria, cachés y localidad 16 min
  4. Algoritmos y notación Big-O 18 min
  5. Programación dinámica 16 min
  6. Algoritmos de grafos 16 min
  7. Sistemas operativos 19 min
  8. Cómo funciona internet 14 min
  9. Bases de datos y SQL 18 min
  10. Concurrencia y paralelismo 16 min
  11. Control de versiones con Git 20 min
  12. Prácticas de ingeniería de software 18 min
  13. IA clásica: búsqueda y planificación 16 min
  14. Lógica y representación del conocimiento 16 min
  15. Computabilidad y P vs NP 16 min
  16. Compiladores e intérpretes 16 min
  17. Patrones de entrevistas técnicas 20 min
  18. Problemas de entrevista, resueltos 21 min

Matemáticas para el ML

El idioma que hay bajo el capó.

Las matemáticas que lo sostienen todo: vectores y matrices, derivadas y gradientes, probabilidad y estadística, optimización, y la teoría de la información detrás de las funciones de pérdida: explicadas con analogías, sin intimidar.

  • Intermedio
  • 10 lecciones
  • 285 pantallas
  • 5–7,5 h
Lecciones (10)
  1. Vectores y espacios vectoriales 31 min
  2. Matrices como transformaciones 31 min
  3. Derivadas y gradientes 33 min
  4. Por qué mienten las muestras pequeñas 29 min
  5. Lo esencial de probabilidad 33 min
  6. Estadística y distribuciones 40 min
  7. Optimización: encontrar el fondo 29 min
  8. Entropía y entropía cruzada 30 min
  9. Ecuaciones diferenciales y métodos numéricos 29 min
  10. Examen final: Computación y matemáticas 15 min

Etapa 3 de 5

Aprendizaje automático e IA moderna

De los algoritmos clásicos a los modelos de lenguaje, visión y generativos.

  • Intermedio
  • 6 rutas
  • 77 lecciones
  • 1262 pantallas
  • 22,5–34,5 h

Aprendizaje automático clásico

Los algoritmos que siguen ganando.

Los algoritmos de siempre que aparecen en toda entrevista de ML: regresión lineal y logística, árboles de decisión, random forests y boosting, SVM y k-NN, agrupamiento y PCA, y la ingeniería de características que decide quién gana.

  • Intermedio
  • 9 lecciones
  • 148 pantallas
  • 2,5–4,5 h
Lecciones (9)
  1. Regresión lineal 22 min
  2. Regresión logística y clasificación 22 min
  3. Trabajar con datos 17 min
  4. Evaluar un modelo 17 min
  5. Árboles de decisión 17 min
  6. Bosques aleatorios y gradient boosting 19 min
  7. SVM y k vecinos más cercanos 17 min
  8. Clustering y PCA 17 min
  9. Ingeniería de características y selección de modelos 17 min

Aprendizaje automático a fondo

El núcleo riguroso y avanzado.

El núcleo de nivel posgrado: teoría del aprendizaje y generalización, funciones de pérdida, regularización, evaluación rigurosa, ML probabilístico y bayesiano, aprendizaje por refuerzo a fondo, recomendadores, series temporales, interpretabilidad, AutoML, ML sobre grafos e inferencia causal.

  • Avanzado
  • 19 lecciones
  • 318 pantallas
  • 5,5–8,5 h
Lecciones (19)
  1. Teoría del aprendizaje y generalización 20 min
  2. Funciones de pérdida y qué codifican 22 min
  3. Regularización a fondo 20 min
  4. Evaluar modelos con rigor 16 min
  5. ML probabilístico y bayesiano 20 min
  6. Aprendizaje por refuerzo, a fondo 18 min
  7. Sistemas de recomendación 18 min
  8. Series de tiempo y pronóstico 18 min
  9. Interpretabilidad y explicabilidad 20 min
  10. Ajuste de hiperparámetros y AutoML 16 min
  11. Aprendizaje sobre grafos 17 min
  12. Inferencia causal 17 min
  13. Inicialización de pesos 17 min
  14. Normalización por batch y por capa 16 min
  15. Autoencoders variacionales 18 min
  16. Equidad algorítmica y auditoría de sesgos 16 min
  17. Redes bayesianas y modelos gráficos 15 min
  18. Interpretabilidad mecanicista 19 min
  19. Operadores neuronales 16 min

Procesamiento de lenguaje natural

Enseñar a las máquinas a leer y escribir.

Cómo la IA maneja el lenguaje humano: limpiar y contar texto, vectores de palabras, modelado del lenguaje y perplejidad, RNN y LSTM, seq2seq y atención, BERT frente a GPT, y cómo evaluar cada tarea de NLP.

  • Intermedio
  • 8 lecciones
  • 133 pantallas
  • 2–3,5 h
Lecciones (8)
  1. Cómo funciona la IA del lenguaje 14 min
  2. Texto como dato 16 min
  3. Vectores de palabras: word2vec y GloVe 15 min
  4. Modelado de lenguaje y perplejidad 16 min
  5. RNN, LSTM y memoria 19 min
  6. Seq2seq, atención y traducción 24 min
  7. BERT vs. GPT: dos formas de preentrenar 16 min
  8. Tareas de NLP y cómo evaluarlas 19 min

Visión por computadora

Enseñar a las máquinas a ver.

La ruta más profunda: de los píxeles y los filtros clásicos a las CNN y sus arquitecturas, detección y segmentación de objetos, vision transformers, geometría 3D, visión generativa y multimodal, comprensión de video, y cómo llevar la visión a producción.

  • Intermedio
  • 17 lecciones
  • 274 pantallas
  • 4,5–7,5 h
Lecciones (17)
  1. Cómo ven las computadoras 15 min
  2. Formación de imagen y color 17 min
  3. Bordes, filtros y características clásicas 19 min
  4. Redes convolucionales a fondo 16 min
  5. Arquitecturas CNN: de AlexNet a ResNet 18 min
  6. Clasificación de imágenes en la práctica 17 min
  7. Detección de objetos: de R-CNN a YOLO 21 min
  8. Segmentación: etiquetar cada píxel 17 min
  9. Estimación de pose y seguimiento 20 min
  10. Vision transformers 20 min
  11. Visión 3D y geometría 18 min
  12. Visión generativa: GAN, VAE y difusión 15 min
  13. Visión autosupervisada y multimodal 15 min
  14. Comprensión de video 18 min
  15. Visión por computadora en producción 15 min
  16. Señales y la mirada de Fourier 14 min
  17. Vista cenital y redes de ocupación 22 min

IA para generar video

Cómo la IA sueña imágenes en movimiento.

Cómo funcionan los modelos de video actuales: fundamentos de la difusión y difusión latente, texto a video, arquitecturas en cascada, diffusion transformers y modelos del mundo al estilo Sora, controlabilidad, y sus límites y su ética.

  • Avanzado
  • 9 lecciones
  • 139 pantallas
  • 2,5–4 h
Lecciones (9)
  1. Cómo genera video la IA 18 min
  2. Modelos de difusión, a fondo 18 min
  3. Flow matching y rectified flow 12 min
  4. Difusión latente y condicionamiento 16 min
  5. Texto a video: agregar el tiempo 14 min
  6. Arquitecturas de difusión de video 23 min
  7. Transformers de difusión y Sora 16 min
  8. Controlar el video generado 17 min
  9. Evaluar la IA de video y sus límites 20 min

LLM e IA multimodal

Construir y guiar los modelos grandes.

Por dentro de los LLM modernos y más allá: cómo funcionan, entrenarlos desde cero, fine-tuning supervisado, RLHF y DPO, PEFT y cuantización, RAG avanzado, control de alucinaciones, LLM multimodales, audio y voz, e IA multimodal de cualquier cosa a cualquier cosa.

  • Avanzado
  • 15 lecciones
  • 250 pantallas
  • 4,5–7 h
Lecciones (15)
  1. Por dentro de un LLM moderno 18 min
  2. Entrenar un modelo desde cero 16 min
  3. Fine-tuning supervisado 20 min
  4. RLHF, DPO y ajuste por preferencias 21 min
  5. PEFT, LoRA y cuantización 21 min
  6. RAG avanzado 19 min
  7. Control de alucinaciones y fundamentación 20 min
  8. LLM multimodales 18 min
  9. IA de audio y voz 16 min
  10. Interfaces de voz: del wake word a la respuesta 19 min
  11. IA multimodal de todo a todo 17 min
  12. Mixture of Experts 18 min
  13. Decodificación especulativa 18 min
  14. Proyecto: fine-tuning de un modelo pequeño 17 min
  15. Examen final: Aprendizaje automático e IA moderna 15 min

Etapa 4 de 5

Construir y desplegar IA

Convierte modelos en productos reales, seguros y listos para producción.

  • Avanzado
  • 5 rutas
  • 81 lecciones
  • 1246 pantallas
  • 22,5–34,5 h

Prompt engineering y colaboración con IA

Sácale el máximo a cualquier modelo.

La habilidad que define el trabajo con IA: fundamentos del prompting, few-shot y chain-of-thought, salidas estructuradas, patrones y antipatrones, diseño de herramientas y llamadas a funciones, ingeniería de contexto, desarrollo guiado por evals, flujos de trabajo agénticos e IA en producción.

  • Avanzado
  • 9 lecciones
  • 137 pantallas
  • 2–4 h
Lecciones (9)
  1. Fundamentos del prompting 14 min
  2. Few-shot y chain-of-thought 13 min
  3. Salidas estructuradas y contratos 15 min
  4. Patrones y antipatrones de prompts 17 min
  5. Diseñar herramientas y llamadas a funciones 15 min
  6. Ingeniería de contexto 17 min
  7. Prompts guiados por evaluaciones 17 min
  8. Diseñar flujos con agentes 18 min
  9. Sistemas de IA en producción 18 min

Construir con IA

De los prompts a una flota de agentes.

La ruta avanzada: prompt engineering moderno, cómo instruir a agentes de larga duración, construir uno desde cero y manejar herramientas de programación con IA como un profesional: contexto, worktrees y todo lo demás.

  • Avanzado
  • 18 lecciones
  • 276 pantallas
  • 5–8 h
Lecciones (18)
  1. Prompt engineering, como se debe 14 min
  2. Instrucciones para una IA autónoma 13 min
  3. Construye un agente desde cero 20 min
  4. Domina el contexto 14 min
  5. Darle memoria a la IA: contexto y estado 17 min
  6. Claude Code, lo esencial 22 min
  7. El flujo diario de desarrollo con IA 16 min
  8. Agentes en paralelo y worktrees 19 min
  9. Orquestación multiagente 21 min
  10. RAG en la práctica 14 min
  11. MCP e integración de herramientas 16 min
  12. Crea tu primer servidor MCP 19 min
  13. Conectar la IA al mundo: APIs y automatización 17 min
  14. Conectar cuentas: OAuth e integraciones 15 min
  15. Elegir y enrutar modelos 17 min
  16. Defiende tu app de IA 18 min
  17. Revisión de código en la era de la IA 14 min
  18. Software diseñado para agentes 17 min

IA en producción y MLOps

Del notebook al producto.

Todo lo que hay entre un modelo entrenado y un producto confiable: el ciclo de vida del ML, pipelines de datos, entrenamiento a gran escala, servido y despliegue, monitoreo y drift, seguimiento de experimentos y CI/CD, y cómo servir LLM en producción.

  • Avanzado
  • 21 lecciones
  • 324 pantallas
  • 5,5–8,5 h
Lecciones (21)
  1. El ciclo de vida del ML 17 min
  2. Ingeniería de datos y pipelines 15 min
  3. Entrenar a gran escala 15 min
  4. Servir y desplegar modelos 16 min
  5. Monitoreo y drift 18 min
  6. Experimentos, versionado y CI/CD 15 min
  7. LLMOps: LLM en producción 17 min
  8. Pruebas A/B y experimentos en línea 16 min
  9. La economía de los sistemas de IA 15 min
  10. El motor de datos 15 min
  11. Brecha de confiabilidad 15 min
  12. Diseñar para cuando falle 16 min
  13. Optimización de inferencia 18 min
  14. Del demo a la flota 17 min
  15. Cuando una máquina no alcanza 13 min
  16. Los sabores del paralelismo 16 min
  17. Cómo se hablan las GPU 16 min
  18. Entrenar a gran escala: por dentro 16 min
  19. Mantenerlo vivo a gran escala 17 min
  20. Servir a gran escala 17 min
  21. Diseño de sistemas de ML 18 min

Seguridad y privacidad en IA

Constrúyela segura, mantenla privada.

Cómo proteger la IA y los datos: privacidad de datos, privacidad diferencial, aprendizaje federado, ML adversario, seguridad en LLM e inyección de prompts, inferencia que preserva la privacidad, despliegue seguro, guardrails y prevención de abusos, gobernanza de datos y arquitectura de seguridad.

  • Avanzado
  • 11 lecciones
  • 168 pantallas
  • 3,5–5,5 h
Lecciones (11)
  1. Fundamentos de privacidad de datos 17 min
  2. Privacidad diferencial 23 min
  3. Aprendizaje federado 17 min
  4. Aprendizaje automático adversario 18 min
  5. Seguridad en LLM: inyección de prompts y jailbreaks 22 min
  6. Inferencia que protege la privacidad 20 min
  7. Seguridad de la IA en producción 19 min
  8. Guardrails y prevención de abuso 20 min
  9. Retención, permisos y gobernanza de datos 18 min
  10. Arquitectura de seguridad para IA 20 min
  11. Regulación y gobernanza de la IA 21 min

Diseño de sistemas e ingeniería

El criterio que la IA no puede reemplazar.

Del pensamiento sistémico y los requisitos al stack moderno completo: rendimiento, escalado, bases de datos, caché, sistemas distribuidos, APIs, el edge, mensajería, resiliencia, fiabilidad, observabilidad, despliegues seguros, seguridad e ingeniería de datos para IA: con ese criterio para sopesar compromisos que la IA no puede reemplazar.

  • Avanzado
  • 22 lecciones
  • 341 pantallas
  • 6–9,5 h
Lecciones (22)
  1. Pensar en sistemas 16 min
  2. Requisitos e ingeniería de sistemas 17 min
  3. Fundamentos del diseño de sistemas 15 min
  4. Rendimiento: latencia, throughput y capacidad 17 min
  5. Diseñar para escalar 17 min
  6. Caché, CDN y DNS 19 min
  7. Bases de datos: SQL, NoSQL y motores de almacenamiento 20 min
  8. Escalar datos: replicación, particionado y sharding 17 min
  9. Sistemas distribuidos 18 min
  10. APIs, servicios y arquitectura 20 min
  11. Estilos de API: REST, GraphQL, gRPC y serialización 17 min
  12. El borde: API gateway, autenticación y rate limiting 19 min
  13. Mensajería y arquitectura orientada a eventos 15 min
  14. Confiabilidad y SRE 17 min
  15. Patrones de resiliencia: fallar con elegancia 17 min
  16. Observabilidad: logs, métricas y trazas 16 min
  17. Desplegar sin sustos: deploys, autoescalado y flags 17 min
  18. Seguridad por diseño 18 min
  19. Ingeniería de datos para IA: pipelines, lagos y bases vectoriales 18 min
  20. Concesiones, revisiones y criterio 14 min
  21. Entrevistas de diseño de sistemas 16 min
  22. Examen final: Construir y lanzar IA 14 min

Etapa 5 de 5

Robótica e IA física

Dale un cuerpo a la inteligencia: siente, planifica y actúa en el mundo real.

  • Principiante → Experto
  • 6 rutas
  • 108 lecciones
  • 2406 pantallas
  • 40–65 h

Electrónica, desde la primera chispa

Conéctalo, mídelo, hazlo funcionar.

Electrónica desde cero: carga, corriente y voltaje, y luego resistencias, condensadores, diodos y transistores, cada uno en un circuito vivo que puedes romper y arreglar. Tres construcciones reales por el camino, un LED, un Arduino y un controlador de motor, más cómo una protoboard se convierte en una placa de circuito impreso en KiCad. La base sobre la que se sostiene todo robot.

  • Principiante
  • 16 lecciones
  • 286 pantallas
  • 4,5–7 h
Lecciones (16)
  1. Qué es la electricidad 17 min
  2. La ley de Ohm y las resistencias 16 min
  3. Serie, paralelo y Kirchhoff 17 min
  4. Proyecto 1: enciende tu primer LED 16 min
  5. Interruptores, botones y potenciómetros 15 min
  6. Medir con un multímetro 18 min
  7. Condensadores: cargar, guardar, vaciar 18 min
  8. Diodos: válvulas de un solo sentido 17 min
  9. Transistores como interruptores 18 min
  10. Amplificar y luego pensar: lógica con transistores 19 min
  11. Energía: pilas y reguladores 18 min
  12. Señales: analógico, digital, PWM y ADC 16 min
  13. Proyecto 2: enciende un Arduino 17 min
  14. Proyecto 3: haz girar un motor sin riesgos 17 min
  15. De la protoboard al PCB con KiCad 18 min
  16. Soldar y encontrar la falla 19 min

Física para robótica

Las reglas que todo robot obedece.

La mecánica que hay detrás de cada máquina: fuerzas y las leyes de Newton, movimiento, energía y potencia, rotación y par (torque), fricción y contacto, motores y electromagnetismo, y la oscilación y el amortiguamiento que todo lazo de control debe domar.

  • Intermedio
  • 8 lecciones
  • 231 pantallas
  • 4–6,5 h
Lecciones (8)
  1. Fuerzas y las leyes de Newton 32 min
  2. Movimiento: velocidad y aceleración 32 min
  3. Energía, trabajo y potencia 32 min
  4. Rotación, par y momento angular 33 min
  5. Fricción, contacto y tracción 30 min
  6. Electricidad, magnetismo y motores 31 min
  7. Oscilación, resonancia y amortiguación 28 min
  8. Electrónica que mueve un robot 34 min

Fundamentos de robótica

Percibir. Decidir. Actuar.

Aprende cómo los robots perciben, piensan, se mueven e interactúan con el mundo.

  • Intermedio
  • 11 lecciones
  • 198 pantallas
  • 3–5 h
Lecciones (11)
  1. ¿Qué hace que un robot sea robot? 16 min
  2. Sensores y actuadores 16 min
  3. Cerebros de robot 12 min
  4. Movimiento y control 14 min
  5. Por qué los humanoides cuestan tanto 15 min
  6. Marcos de coordenadas y transformaciones 20 min
  7. Orientación: rotaciones y cuaterniones 32 min
  8. ¿Dónde estoy? Localización 21 min
  9. Planificar una trayectoria 17 min
  10. Cómo ven los robots 18 min
  11. Proyecto 4: tu primer rover 15 min

IA física e ingeniería robótica

Percibir, modelar, planificar y controlar: de verdad.

La ruta profunda de robótica: cinemática y dinámica, estimación de estado y SLAM, percepción en tiempo real y visión 3D, planificación y control del movimiento, manipulación y locomoción, y la frontera de la IA física: modelos fundacionales que convierten la percepción directamente en acción.

  • Avanzado
  • 24 lecciones
  • 683 pantallas
  • 10,5–16 h
Lecciones (24)
  1. Cinemática: a dónde llega el brazo 30 min
  2. Cinemática inversa y jacobianos 26 min
  3. Dinámica: fuerzas y movimiento 25 min
  4. Control: del PID al MPC 31 min
  5. Control de impedancia y de fuerza 25 min
  6. Estimación de estado y filtro de Kalman 25 min
  7. Fusión de sensores 26 min
  8. SLAM: mapear mientras te mueves 28 min
  9. Percepción en tiempo real 22 min
  10. Profundidad, nubes de puntos y visión 3D 27 min
  11. Planificar trayectorias: A* a RRT* 27 min
  12. Manipulación y agarre 23 min
  13. Locomoción con patas 26 min
  14. RL para robots y sim-to-real 31 min
  15. IA física: modelos fundacionales para robots 29 min
  16. Sistemas en tiempo real, ROS 2 y el edge 31 min
  17. Seguridad y fiabilidad en sistemas físicos 33 min
  18. Sim-to-real, a fondo 29 min
  19. Aprendizaje por imitación y el motor de datos 24 min
  20. Modelos visión-lenguaje-acción 25 min
  21. Modelos del mundo y JEPA 24 min
  22. Inteligencia espacial 22 min
  23. Inteligencia táctil y el cuello de botella de la fuerza 23 min
  24. Cross-embodiment y lo que viene 25 min

Sistemas robóticos e integración

Convertir piezas en un robot que funciona.

La ingeniería del mundo real: sistemas embebidos, sensores y buses, integración con ROS 2, simulación, humanoides, diseño de hardware, aceleradores de IA, voz e interacción humano-robot, la cadena de suministro y las materias primas, y cómo desplegar una flota confiable.

  • Avanzado
  • 34 lecciones
  • 799 pantallas
  • 15–23,5 h
Lecciones (34)
  1. Sistemas embebidos y microcontroladores 29 min
  2. Sensores, dispositivos y buses 27 min
  3. Hablar con los motores 23 min
  4. Latencia y el lazo PID 24 min
  5. Hardware embebido, manos a la obra 29 min
  6. Por qué los robots corren C++ 17 min
  7. Copias, referencias y punteros 21 min
  8. La memoria y de quién es 19 min
  9. Leer código real de robot 16 min
  10. C++ y sistemas en tiempo real 39 min
  11. Integrar un robot con ROS 2 46 min
  12. Simulación de robots y gemelos digitales 41 min
  13. Robótica humanoide 37 min
  14. Diseño de hardware robótico 42 min
  15. UX de voz e interacción humano-robot 39 min
  16. Cadena de suministro en robótica 34 min
  17. Materias primas y centros de fabricación 36 min
  18. Fiabilidad del producto y despliegue de flotas 22 min
  19. El ecosistema del cómputo 23 min
  20. Aceleradores de IA y hardware nuevo 42 min
  21. Cómputo en el edge para robots 20 min
  22. El mismo modelo, otro chip 22 min
  23. El híbrido edge-nube 19 min
  24. Visión basada en eventos 20 min
  25. Energía, cerebros y una sola isla 24 min
  26. La capa de seguridad cableada 24 min
  27. Robots entre personas 24 min
  28. Orquestación de flotas 25 min
  29. El humano en el lazo 22 min
  30. CapEx frente a robótica como servicio 25 min
  31. Brownfield vs. greenfield 22 min
  32. Logística inversa y riesgo OTA 24 min
  33. Caja negra, aislamiento y responsabilidad 23 min
  34. La apuesta de quien funda 27 min

Construye el futuro

Descubre cómo se conecta todo.

Aprende cómo la IA, la robótica, los chips y la automatización se unen para crear el futuro.

  • Intermedio
  • 15 lecciones
  • 209 pantallas
  • 3,5–6 h
Lecciones (15)
  1. El stack de la IA 10 min
  2. Centros de datos y GPU 11 min
  3. La energía de la IA: el muro eléctrico 12 min
  4. IA en el edge 13 min
  5. Robots en el mundo real 10 min
  6. Crea tu primer producto con IA 11 min
  7. Carreras en IA y robótica 21 min
  8. Seguridad, alineación y políticas 16 min
  9. Leer investigación en IA 17 min
  10. Los límites honestos de la IA y la robótica 19 min
  11. Construir una carrera en la era de la IA 19 min
  12. Arma tu portafolio de proyectos 18 min
  13. Entrevistas conductuales 17 min
  14. Currículum y búsqueda de empleo 18 min
  15. Examen final: Robótica e IA física 15 min

Rutas por rol

Recorridos con forma de trabajo sobre el mismo catálogo, para quien aprende IA para su empleo y no para volverse ingeniero.

  • 8 rutas
  • 78 lecciones
  • 1104 pantallas
  • 19,5–30 h

La IA en el trabajo: base común

Lo que hace cualquier profesional.

Las seis cosas que hace cualquier profesional, sea cual sea su puesto: elegir la herramienta que tu empresa ya paga, mejorar un prompt hasta que sirva, decidir cuándo NO usar IA, automatizar el flujo que repites cada semana, poner un agente a trabajar de verdad y romperlo.

  • Intermedio
  • 5 lecciones
  • 64 pantallas
  • 75–115 min
Lecciones (5)
  1. Mejora el prompt 15 min
  2. Decide cuándo NO usar IA 14 min
  3. Automatiza el flujo que repites cada semana 15 min
  4. Pon un agente a trabajar de verdad 16 min
  5. Rompe el agente 15 min

IA para finanzas y servicios profesionales

Una semana en el puesto.

Una semana en el puesto, en orden: investiga una empresa, analiza las cifras, haz que la hoja de cálculo trabaje, arma la presentación, lee los documentos, haz la ronda de diligencia, entra preparado a la reunión, detecta tu propia cifra inventada y decide qué sale de la empresa.

  • Intermedio
  • 10 lecciones
  • 130 pantallas
  • 2,5–4 h
Lecciones (10)
  1. Investiga una empresa en quince minutos 15 min
  2. Analiza las cifras que te pasaron 15 min
  3. Haz que la hoja de cálculo trabaje 14 min
  4. Arma la presentación antes de la reunión 14 min
  5. Lee 200 páginas que no te caben en el día 14 min
  6. Haz la ronda de diligencia 17 min
  7. Entra preparado a la reunión 16 min
  8. Detecta tu propia cifra inventada 16 min
  9. Decide qué sale de la empresa 15 min
  10. Demuéstralo: una semana en el puesto 16 min

IA para marketing

Una semana en el equipo.

Una semana en el equipo, en orden: convierte un brief vago en uno útil, averigua a quién le hablas, haz que suene a tu marca, publica todo el set de campaña, crea la imagen y el video, haz que te encuentren en la búsqueda con IA, lee qué pasó de verdad y detecta la afirmación que no puedes respaldar.

  • Intermedio
  • 10 lecciones
  • 138 pantallas
  • 2–4 h
Lecciones (10)
  1. Convierte un brief vago en uno útil 14 min
  2. Averigua a quién le hablas 13 min
  3. Haz que suene a tu marca 14 min
  4. Publica todo el set de campaña 13 min
  5. Crea la imagen y el video 13 min
  6. Haz que te encuentren cuando el buscador responde 13 min
  7. Lee qué hizo realmente la campaña 14 min
  8. Detecta la afirmación que no puedes respaldar 18 min
  9. Decide qué puedes publicar 15 min
  10. Demuéstralo: una semana en el equipo 14 min

IA para ventas

Una semana en el pipeline.

Una semana en el pipeline, en orden: conoce la cuenta antes de la llamada, escribe el mensaje que sí responden, lleva la llamada de descubrimiento, actualiza el CRM sin teclear, escribe la propuesta, prepárate para la objeción, compromete un número que puedas defender y verifícalo antes de decirlo.

  • Intermedio
  • 10 lecciones
  • 143 pantallas
  • 2,5–4,5 h
Lecciones (10)
  1. Conoce la cuenta antes de la llamada 17 min
  2. Escribe el mensaje que sí responden 17 min
  3. Lleva la llamada de descubrimiento 19 min
  4. Actualiza el CRM sin teclear 18 min
  5. Escribe la propuesta que sí leerán 18 min
  6. Prepárate para la objeción que llegará 19 min
  7. Compromete un número que puedas defender 17 min
  8. Verifícalo antes de decirlo 16 min
  9. Decide adónde pueden ir los datos del cliente 15 min
  10. Demuéstralo: una semana en ventas 21 min

IA para cualquier puesto

Una semana cualquiera.

Una semana cualquiera, en orden: vacía la bandeja sin perder el correo que importaba, convierte las reuniones en tareas con dueño, redacta el documento y la presentación, hazle una pregunta a la hoja de cálculo, entrega un informe que alguien pueda verificar, lleva el proyecto sin la reunión de estado y encuentra la parte que no es cierta.

  • Intermedio
  • 10 lecciones
  • 123 pantallas
  • 2–3,5 h
Lecciones (10)
  1. Vacía la bandeja sin perder el correo que importaba 14 min
  2. Convierte la reunión en tareas con dueño 14 min
  3. Redacta el documento y la presentación 14 min
  4. Lee las sesenta páginas que te mandaron 13 min
  5. Hazle una pregunta a la hoja de cálculo 15 min
  6. Entrega un informe que alguien pueda verificar 13 min
  7. Lleva el proyecto sin la reunión de estado 12 min
  8. Encuentra la parte que no es cierta 12 min
  9. Decide qué puedes pegar 13 min
  10. Demuéstralo: una semana cualquiera 8 min

IA para liderazgo de equipos y negocio

Un trimestre de implantación.

La mitad de una implantación de IA que las cuatro rutas por rol no cubren: encontrar el trabajo que vale la pena cambiar, calcular su coste con honestidad, hacer un piloto que pueda fallar, escribir una política que la gente siga, comprar sin que te vendan, enseñar una tarea a la vez, revisar un trabajo que no viste hacerse y saber qué hacer en la primera hora cuando algo sale mal.

  • Intermedio
  • 10 lecciones
  • 131 pantallas
  • 2–3,5 h
Lecciones (10)
  1. Mapea la semana que de verdad tiene tu equipo 14 min
  2. Calcula la hora antes de prometer el ahorro 13 min
  3. Haz un piloto que demuestre algo 14 min
  4. Escribe la política que la gente sí va a seguir 14 min
  5. Define la vía para pedir una herramienta 14 min
  6. Compra sin que te vendan 14 min
  7. Enseña al equipo, no la herramienta 14 min
  8. Revisa un trabajo que no viste hacerse 14 min
  9. La primera hora cuando algo sale mal 14 min
  10. Demuéstralo: un trimestre de implantación 14 min

Ganar con la IA

Vende el resultado, no la herramienta.

La ruta para trabajar por tu cuenta: qué puedes vender legalmente, qué puedes prometerle a un cliente con honestidad, cómo sacarle trabajo real a un agente de código, cómo revisar lo que no escribiste, y cómo definir y cobrar un encargo para que ir más rápido no te baje los ingresos.

  • Intermedio
  • 10 lecciones
  • 144 pantallas
  • 2,5–4 h
Lecciones (10)
  1. Mide la ganancia, no la sensación 16 min
  2. Lee la licencia antes de cotizar 15 min
  3. Lo que puedes prometer con honestidad 15 min
  4. Sácale trabajo real a un agente de código 15 min
  5. Revisa lo que no escribiste 15 min
  6. Genera video que un cliente acepte 16 min
  7. Define un encargo que puedas entregar 16 min
  8. Cobra por el resultado, no por la hora 14 min
  9. Consigue el primer cliente 17 min
  10. Demuéstralo: trabajar por tu cuenta 19 min

IA para empresas

Pon la IA a trabajar en cualquier empresa.

La guía práctica para usar IA en el trabajo: las herramientas que ya puedes usar hoy (asistentes, generadores de imagen y video) y cómo se aplica la IA área por área en marketing, ventas, soporte, finanzas, contabilidad, recursos humanos, operaciones y legal, y en cada industria, además de cómo implementarla de forma segura con una persona supervisando.

  • Principiante
  • 13 lecciones
  • 231 pantallas
  • 3,5–5,5 h
Lecciones (13)
  1. Dónde la IA sí ayuda a tu negocio 18 min
  2. El kit de IA generativa (2026) 19 min
  3. Imagen y video con IA: herramientas para hoy 15 min
  4. IA para marketing y contenido 14 min
  5. IA para ventas 14 min
  6. IA para atención al cliente 16 min
  7. IA para finanzas y FP&A 18 min
  8. IA para contabilidad 16 min
  9. IA para RR. HH. y reclutamiento 15 min
  10. IA para operaciones y cadena de suministro 14 min
  11. IA para legal y cumplimiento 17 min
  12. Recorrido por industrias: salud, retail, manufactura y más 18 min
  13. Cómo implementar la IA en tu organización 18 min

Empieza por donde quieras

Cada ruta está abierta desde la primera lección. El curso se adapta a lo que ya sabes, así que no te obliga a repetir lo que ya dominas.

Empezar a aprender Para docentes

Empieza por el primero.

Fundamentos de IA es gratis, de forma permanente, y es donde empieza cada ruta de esta página.

Empieza gratis