Mandragore Academy / Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

Domine la IA que transforma los negocios.

La inteligencia artificial está redefiniendo las prácticas profesionales en todos los sectores. Los Learning Workspaces de Mandragore Academy te permiten comprender, practicar y dominar las principales herramientas de IA mediante itinerarios pedagógicos enriquecidos con un acompañamiento conversacional inteligente, diseñados para convertir el conocimiento en competencias realmente aplicables.

Prepárate para las profesiones de hoy y de mañana.

Elige tu itinerario y desarrolla competencias que podrás aplicar de inmediato en tu actividad profesional.

Formación independiente — no afiliada ni certificada por los fabricantes de las soluciones presentadas.
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ChatGPT

Dominar ChatGPT

165 cursos disponibles

Claude AI

Dominar Claude AI

46 cursos disponibles

Machine Learning

Dominar el Machine Learning

15 cursos disponibles

AI Agents & Agentic Systems

Dominar los agentes de IA

15 cursos disponibles

Vista previa del catálogo

01 Descubrimiento

Descubrir ChatGPT

IA generativa, modelos GPT, interfaz, límites, buenas prácticas.

Qu'est-ce que ChatGPT ? Intelligence artificielle générative et modèles GPT Les différents modèles et leurs usages Comprendre l'interface ChatGPT +4
02 Descubrimiento

Escribir Prompts Eficaces

Objetivo, contexto, rol, restricciones, formato, iteraciones.

Définir un objectif clair Donner le bon contexte Attribuer un rôle à ChatGPT Ajouter contraintes et critères +4
03 Estándar

Prompt Engineering

Zero-shot, tareas complejas, prompts en varias etapas, biblioteca de prompts.

Zero-shot, One-shot et Few-shot Décomposer une tâche complexe Concevoir des prompts multi-étapes Générer plusieurs solutions +4
01 Descubrimiento

Descubrir Claude

Anthropic, Constitutional AI, Haiku/Sonnet/Opus, diferencias vs ChatGPT.

Qu'est-ce que Claude ? Les modèles Haiku, Sonnet, Opus Claude vs ChatGPT Constitutional AI +4
02 Descubrimiento

Escribir prompts Claude eficaces

Rol, objetivo, contexto, formato, ejemplos, etiquetas XML — especificidades de Claude.

Rôle et persona Objectif clair Contexte et background Contraintes et format +3
03 Estándar

Prompt Engineering Claude

Zero/Few Shot, Chain of Thought, Extended Thinking, Constitutional prompting.

Zero Shot / One Shot / Few Shot Chain of Thought Tree of Thought Extended Thinking — raisonnement visible +3
01 Nivel 1

Comprender el Machine Learning y encuadrar un problema

transformar una necesidad de negocio en un problema de Machine Learning medible y decidir si el ML es realmente pertinente

Comprendre ce que le Machine Learning apporte réellement Distinguer apprentissage supervisé et non supervisé Identifier classification, régression et autres familles de problèmes Définir features, cible, observations et prédictions +4
02 Nivel 1

Preparar y explorar los datos para el Machine Learning

construir un conjunto de datos explotable sin introducir sesgos, fugas de datos ni incoherencias

Explorer distributions, types et qualité des données Gérer valeurs manquantes et valeurs aberrantes Préparer variables numériques et catégorielles Encoder les catégories sans introduire d’information future +4
03 Nivel 1

Construir un primer pipeline de ML reproducible

encadenar preprocesamiento, entrenamiento, predicción y evaluación en un flujo de trabajo reproducible

Installer un environnement ML reproductible Construire une baseline avec scikit-learn Créer les transformations de prétraitement Assembler preprocessing et modèle avec Pipeline +4
01 Nivel 1

Comprender los agentes de IA y encuadrar un caso de uso

distinguir asistente, workflow y agente, y decidir si la autonomía agéntica aporta realmente valor

Comprendre ce qui distingue assistant, workflow et agent Identifier objectif, environnement, outils et état Comprendre la boucle perception, décision, action et observation Définir le niveau d’autonomie acceptable +4
02 Nivel 1

Diseñar las instrucciones y el comportamiento de un agente

definir un comportamiento agéntico predecible, comprobable y limitado por reglas explícitas

Définir rôle, objectif et responsabilité de l’agent Structurer contraintes et règles permanentes Séparer instructions, contexte et données utilisateur Définir sorties structurées et schémas attendus +4
03 Nivel 1

Dar herramientas y acciones estructuradas a un agente

permitir que un agente actúe sobre sistemas externos con herramientas tipadas, validadas y controladas

Comprendre le cycle de tool calling Transformer une fonction en outil typé Définir paramètres, descriptions et schémas fiables Connecter une API externe comme outil +4
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