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El camino para convertirte en AI Engineer

Seis fases, de los fundamentos a producción en la nube. Cada tema con conceptos, código y ejercicios de debugging. Con proyectos reales como evidencia — sin cuentas ni registros.

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ai_engineer.py
# Road to AI Engineer
phases = [
    "Fundamentos",
    "Machine Learning",
    "Deep Learning",
    "IA Generativa / LLMs",
    "MLOps",
    "Cloud & AWS",
]
print(f"Fases: {len(phases)}")

Ruta clara

6 fases ordenadas, de fundamentos a cloud. Sin saltar pasos.

Código real

Snippets y comandos reales por tema, no pseudocódigo.

Debugging

Ejercicios donde detectas y corriges el error.

Ruta completa de aprendizaje

1. fundamentos

Fase 1 · Fundamentos

La base antes de la IA: Python, control de versiones, datos y entorno de trabajo.

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2. ml

Fase 2 · Machine Learning

ML tradicional: del dato al modelo evaluado y confiable.

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3. deep-learning

Fase 3 · Deep Learning

Redes neuronales, PyTorch y embeddings: la base de la IA moderna.

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4. genai

Fase 4 · IA Generativa / LLMs

Del prompt al sistema: RAG, structured output, agentes y LLMs on-premise.

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5. mlops

Fase 5 · Productivización (MLOps)

Del notebook a producción: APIs, contenedores, arquitectura y monitoreo.

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6. cloud

Fase 6 · Cloud & AWS

Desplegar y operar IA en la nube: AWS, SageMaker, serverless y CI/CD.

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