01
Predecir un valor o una categoría
Cuándo regresión, árboles, XGBoost o redes neuronales siguen siendo la mejor solución.
Inscripciones próximamenteWebinar de orientación técnicaOnline en vivo
¿Qué modelo usar: Machine Learning, LLM, RAG o agentes?
Una clase magistral gratuita para reconocer qué enfoque corresponde a cada problema antes de elegir una herramienta o arquitectura.
Quiero participar
Participación
Gratuita
Registra tu interés sin pago ni compromiso
Publicaremos la fecha y las condiciones antes de abrir cualquier inscripción pagada.
Marco de decisión
01
Predecir
Regresión, árboles, boosting o redes.
02
Comprender
LLM o RAG según el conocimiento requerido.
03
Actuar
Automatización o agente según riesgo y permisos.
La mejor arquitectura no es la más nueva: es la que resuelve la tarea con la menor complejidad compatible con el resultado esperado.
Fechas
Fecha por anunciar
Horario
Horario por anunciar
Duración
Un único webinar · 80 minutos
Inversión
Gratuito · Sin costo
Respaldo académico
Programa diseñado y operado por Academia Bayes.
Modalidad
Un único webinar online en vivo de 80 minutos. Fecha y horario por anunciar.
Recursos
Recibirás las condiciones y los recursos incluidos cuando anunciemos la fecha.
Participación
Actividad gratuita de orientación técnica, sin compra ni matrícula asociada.
Decisión tecnológica
Siete familias de modelos, preguntas distintas.
Compararemos enfoques predictivos y generativos para evitar que todas las necesidades terminen convertidas en un chatbot o un agente.
02
Trabajar con lenguaje
Cuándo un LLM aporta comprensión, generación o transformación de texto y cuándo no.
03
Responder con conocimiento privado
Cuándo RAG permite usar documentos o datos propios con fuentes y actualización controlada.
04
Ejecutar tareas con herramientas
Cuándo tiene sentido un agente y cuándo una automatización tradicional resulta más segura y económica.
Contenido previsto
Un mapa para elegir antes de construir
El webinar recorre las diferencias esenciales y termina con una matriz aplicable a problemas reales.
Pensado para
Profesionales que escuchan hablar de LLMs y agentes, pero necesitan distinguir qué problema resuelve cada enfoque.
Analistas, Data Scientists, líderes de producto y equipos de negocio que participan en decisiones de IA.
Personas que quieren elegir una ruta de aprendizaje antes de invertir en un programa más extenso.
La pregunta antes del algoritmo
Resultado esperado, datos disponibles, tolerancia al error, costo y necesidad de explicación.
Machine Learning predictivo
Regresión, árboles, boosting y redes neuronales para clasificación, predicción y ranking.
LLMs y generación
Tareas de lenguaje, contexto, límites, costos y errores que no se resuelven solo con prompting.
RAG y conocimiento
Recuperación, fuentes, embeddings y escenarios donde el conocimiento debe mantenerse actualizado.
Agentes y ejecución
Herramientas, permisos, memoria y condiciones mínimas para automatizar decisiones o acciones.
Marco comparativo aplicado
Una matriz para escoger, combinar o descartar enfoques según casos reales.
Enfoque profesional
No todo problema necesita IA generativa
Elegir bien también significa descartar arquitecturas costosas, difíciles de evaluar o innecesarias para la tarea.
Problema y decisión definidos antes de seleccionar tecnología.
Comparación contra una alternativa simple y medible.
Costo, riesgo y mantenimiento incluidos en la elección.
Combinaciones justificadas por necesidad, no por tendencia.
Resultado esperado
Distinguir qué problemas resuelve cada familia de modelos.
Reconocer cuándo RAG o un agente agregan complejidad innecesaria.
Comparar alternativas usando datos, riesgo, costo y operación.
Elegir una ruta de aprendizaje acorde con el objetivo profesional.
Registro anticipado
Recibe primero la fecha del webinar.
Déjanos tus datos sin pago ni compromiso. Te enviaremos la información cuando el calendario y las condiciones estén confirmados.
Preguntas frecuentes
Antes de inscribirte
El registro de interés es gratuito. Publicaremos la fecha y las condiciones antes de habilitar cualquier pago.
¿Ya hay fecha y precio?
La participación será gratuita. Publicaremos la fecha y el enlace de registro próximamente; puedes dejar tus datos para recibirlos primero.
¿Dejar mis datos implica pagar?
No. El registro solo nos permite avisarte cuando publiquemos la fecha y las condiciones. No genera un cobro ni reserva pagada.
¿Qué conocimientos previos necesito?
No necesitas experiencia construyendo agentes. Explicaremos las diferencias con lenguaje directo y ejemplos, manteniendo el rigor técnico.
¿Forma parte de la especialización actual?
Es una actividad gratuita de orientación y divulgación. No forma parte del precio ni reemplaza los cursos de la especialización.