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Objetivos
Comprender y experimentar con las posibilidades actuales de la Inteligencia Artificial Generativa en tareas de texto, imagen, audio o código.
Participar en la evaluación crítica del impacto ético y de negocio de las soluciones basadas en GenAI.
Aprender buenas prácticas para la integración responsable, segura y productivo de modelos generativos en productos reales.
Modelado y Aplicaciones de GenAI
Evaluación y uso de modelos fundacionales (como GPT, Claude, Gemini, LLaMA o Mistral)



para tareas específicas (generación de texto, resúmenes, clasificación, extracción de información, generación de imágenes o código).
Fine-tuning, prompt engineering o uso de técnicas de in-context learning para adaptar modelos generativos a casos de uso específicos.
Comparativa de capacidades y rendimiento entre diferentes modelos abiertos y propietarios (HuggingFace, OpenAI, Google Vertex AI, etc).
Desarrollo e Integración de Soluciones
Diseño de pipelines de generación e inferencia usando GenAI (por ejemplo, bots, asistentes inteligentes, generadores de documentos, etc).
Uso de herramientas como LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel u otros orquestadores para construir aplicaciones GenAI.
Desarrollo de soluciones basadas en retrieval-augmented generation (RAG) con integración de fuentes externas (bases de datos, APIs, documentos).
Integración de APIs GenAI (OpenAI, Cohere, Anthropic, etc.) en flujos backend (Python) o fron

📌 Prácticas Business Intelligence e Inteligencia Artificial (Alcobendas)
🏢 Capgemini
📍 Alcobendas