Duración
5 meses
Fecha de Inicio
20-06-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
529 €
El Curso de Arquitectura de Transformers de Academia IA está diseñado para formar profesionales capaces de comprender, analizar y aplicar la arquitectura que sustenta los modelos de inteligencia artificial más avanzados del mundo. El programa aborda en profundidad el funcionamiento de los transformers, desde su diseño interno hasta su implementación en sistemas de producción reales.
Te enseñaremos cómo funcionan los mecanismos de atención multi-cabeza, las capas de codificación y decodificación, la arquitectura de modelos como GPT, BERT y LLaMA, el proceso de fine-tuning, y las técnicas de optimización aplicadas en entornos profesionales. Aprenderás a trabajar con Hugging Face, frameworks de entrenamiento y herramientas de evaluación de modelos. El curso incluye un Proyecto Final donde diseñarás e implementarás una solución completa basada en transformers aplicada a un caso real.
El Curso de Arquitectura de Transformers responde a la creciente necesidad de profesionales que comprendan en profundidad los cimientos técnicos de la inteligencia artificial generativa moderna. Las organizaciones que desarrollan o despliegan soluciones de IA buscan perfiles capaces de ir más allá del uso superficial de herramientas, entendiendo la lógica interna de los modelos de lenguaje de gran escala para optimizarlos, adaptarlos y evaluarlos con criterio profesional.
El propósito de este curso es formar especialistas capaces de analizar y trabajar con la arquitectura transformer de forma aplicada. Comprenderás el mecanismo de atención, los bloques encoder-decoder, los procesos de tokenización y embeddings, las técnicas de preentrenamiento y fine-tuning, y la evaluación del rendimiento de modelos. Esto te permitirá adaptar modelos existentes a casos de uso específicos, diseñar pipelines de procesamiento de lenguaje natural y participar activamente en proyectos de IA a nivel técnico avanzado.
La formación incluye el uso de Hugging Face Transformers, PyTorch, herramientas de evaluación como BLEU y ROUGE, y plataformas de experimentación como Weights & Biases, culminando con un Proyecto Final donde diseñarás una solución funcional basada en transformers aplicada a un problema real del sector.
El Curso de Arquitectura de Transformers te capacita para trabajar en equipos de investigación aplicada en IA, departamentos de ingeniería de modelos, consultoras tecnológicas y empresas que desarrollan productos basados en modelos de lenguaje. Podrás desempeñarte como AI Engineer, NLP Specialist, ML Engineer o consultor técnico en IA generativa, roles con alta demanda y escasez de perfiles cualificados en el mercado actual.
La formación te prepara para tareas técnicas de alto impacto: analizar y modificar arquitecturas transformer existentes, aplicar fine-tuning supervisado sobre modelos preentrenados, diseñar pipelines de procesamiento de lenguaje natural, evaluar el rendimiento de modelos con métricas profesionales, y adaptar LLMs como GPT o LLaMA a dominios específicos de negocio con técnicas como LoRA o PEFT.
También adquirirás competencias para auditar modelos de IA en producción, identificar sesgos y limitaciones en arquitecturas transformer, proponer mejoras técnicas fundamentadas, y documentar soluciones con el rigor necesario para entornos profesionales. El enfoque práctico te permitirá integrar estos conocimientos directamente en proyectos reales desde el primer día.
info@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede desde cualquier lugar sin desplazamientos. Combina el aprendizaje técnico avanzado en IA con tu actividad profesional.
El curso parte de tus bases actuales y te lleva al nivel experto con metodología clara, sin asumir conocimientos de código.
Aprende Hugging Face, PyTorch y Weights & Biases: las herramientas que usan hoy los equipos de IA en empresas tecnológicas.
La excelencia formativa define cada programa de Academia IA. Nuestro compromiso es ofrecer una experiencia de aprendizaje que combine rigor técnico con aplicabilidad inmediata, preparando profesionales capaces de generar impacto real desde el primer día.
Nuestros programas están diseñados por profesionales que trabajan en empresas del sector de inteligencia artificial. Compartimos las técnicas y herramientas que utilizamos en proyectos reales.
Al unirte a Academia IA accedes a más de 400 profesionales en Skool. Un espacio donde resolver dudas, compartir proyectos y seguir aprendiendo más allá del temario oficial.
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Completar el Curso de Arquitectura de Transformers te posiciona en uno de los nichos más demandados y menos saturados del mercado tecnológico actual. Mientras la mayoría de profesionales aprende a usar herramientas de IA, muy pocos comprenden cómo funcionan por dentro, lo que convierte este conocimiento en una ventaja competitiva extraordinaria.
Acceso a roles técnicos de alta demanda y retribución: Los perfiles con conocimiento profundo de arquitecturas transformer son escasos globalmente. Empresas tecnológicas, startups de IA y consultoras especializadas buscan activamente profesionales capaces de adaptar, evaluar y optimizar modelos de lenguaje, ofreciendo condiciones laborales muy por encima de la media del sector digital.
Capacidad para liderar proyectos de IA con criterio técnico: Entender la arquitectura interna de los modelos te permite tomar decisiones fundamentadas sobre qué modelo usar, cómo adaptarlo y cuándo construir soluciones propias. Dejarás de depender de recomendaciones externas para convertirte en el referente técnico de tu equipo u organización.
Diferenciación real frente a perfiles generalistas en IA: En un mercado donde proliferan los cursos de uso de herramientas IA, el dominio de la arquitectura transformer te distingue como especialista de nivel avanzado. Este perfil es especialmente valorado en procesos de selección técnicos, proyectos de investigación aplicada y entornos de innovación.
Los transformers son hoy la arquitectura dominante en inteligencia artificial: sustentan modelos como GPT-4, Gemini, Claude y LLaMA, y están presentes en prácticamente todas las aplicaciones de IA generativa que transforman sectores como la salud, el derecho, las finanzas y la tecnología. Comprender cómo funcionan no es solo una ventaja académica, es una necesidad profesional para quienes quieran trabajar en IA con profundidad técnica real.
Una arquitectura que define una era tecnológica: Desde su introducción en el paper «Attention is All You Need» en 2017, los transformers han redefinido el campo de la inteligencia artificial. Hoy, ninguna empresa líder en tecnología desarrolla modelos competitivos sin basarse en esta arquitectura. Conocerla en profundidad es equivalente a entender el motor que impulsa la revolución de la IA generativa a nivel global.
Escasez crítica de perfiles técnicos especializados: El mercado laboral registra una brecha significativa entre la demanda de ingenieros capaces de trabajar con arquitecturas transformer y la oferta de profesionales formados a ese nivel. Esta escasez se traduce en oportunidades laborales privilegiadas para quienes adquieren estas competencias, tanto en grandes tecnológicas como en startups de IA de alto crecimiento.
Base técnica imprescindible para la innovación en IA: Quien domina la arquitectura transformer puede ir más allá de usar modelos existentes: puede adaptarlos, evaluarlos con rigor, identificar sus fallos y proponer mejoras. Esta capacidad de pensamiento crítico aplicado es lo que diferencia a los profesionales que construyen el futuro de la IA de los que simplemente lo consumen.
Ease of learning
El plan de estudios del Curso de Arquitectura de Transformers sigue una metodología progresiva de alta exigencia técnica que parte de los fundamentos matemáticos y conceptuales hasta llegar a la implementación y optimización de modelos en producción. Cada bloque de contenido replica situaciones reales del trabajo en equipos de IA, garantizando que el conocimiento adquirido sea inmediatamente aplicable en entornos profesionales.
La formación arranca con los fundamentos de la arquitectura transformer: el mecanismo de atención escalada, los bloques de codificación y decodificación, la tokenización, los embeddings posicionales y el flujo de datos a través del modelo. Los módulos iniciales cubren además el análisis comparativo de las principales variantes arquitectónicas: modelos solo-encoder como BERT, solo-decoder como GPT, y encoder-decoder como T5 y BART, con sus casos de uso diferenciados.
Los contenidos avanzados abordan el preentrenamiento de transformers, las técnicas de fine-tuning eficiente con métodos como LoRA, QLoRA y PEFT, la evaluación de modelos con métricas del sector, y el despliegue de soluciones en entornos reales usando Hugging Face Transformers y PyTorch. También se trabaja la gestión de datasets especializados y la experimentación con Weights & Biases. El curso culmina con un Proyecto Final donde desarrollas una solución transformer aplicada a un problema real de tu ámbito profesional.
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El Proyecto Final representa la culminación del proceso formativo y constituye la demostración práctica integral de todas las competencias técnicas desarrolladas a lo largo del curso. Consiste en el diseño, implementación y evaluación de una solución completa basada en arquitectura transformer, aplicada a un caso de uso real elegido por el alumno dentro de su ámbito profesional, aplicando las metodologías y criterios técnicos trabajados en los módulos.
El proyecto incluye varias fases diferenciadas: selección y justificación del modelo base (BERT, GPT-2, LLaMA, T5 u otro según el caso de uso), preparación y procesamiento del dataset específico del dominio, implementación del proceso de fine-tuning con técnicas de eficiencia paramétrica como LoRA o PEFT, configuración del pipeline en Hugging Face Transformers con PyTorch, evaluación del rendimiento con métricas estándar del sector (BLEU, ROUGE, perplejidad u otras relevantes), y documentación técnica completa de decisiones, resultados y conclusiones con nivel de rigor profesional.
El trabajo debe alcanzar un nivel de calidad suficiente para ser presentado como portfolio técnico ante equipos de ingeniería de IA o incorporado a proyectos reales en producción. La documentación generada demuestra capacidad para diseñar soluciones de NLP aplicado, tomar decisiones arquitectónicas justificadas y ejecutar un proyecto de IA de principio a fin de forma autónoma. Este entregable tangible te posicionará con credibilidad en procesos de selección técnicos y en conversaciones con equipos especializados de alto nivel.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
Sí, este curso está diseñado para perfiles con base técnica previa. El Curso de Arquitectura de Transformers de Academia IA es de nivel experto, por lo que se recomienda tener familiaridad con Python y conceptos básicos de machine learning o redes neuronales. Sin embargo, no es necesario haber trabajado antes con transformers ni con modelos de lenguaje: el programa parte de los fundamentos de la arquitectura y construye el conocimiento de forma progresiva. Si tienes experiencia en desarrollo de software, data science o ML, estás en el punto de partida ideal para aprovechar al máximo esta formación.
El curso cubre en profundidad el ecosistema profesional de trabajo con transformers. Aprenderás a usar Hugging Face Transformers, la biblioteca de referencia del sector para cargar, adaptar y desplegar modelos preentrenados. Trabajarás con PyTorch como framework de entrenamiento y Weights & Biases para experimentación y seguimiento de métricas. También manejarás técnicas de fine-tuning eficiente con métodos como LoRA y PEFT, y evaluarás modelos con métricas estándar como BLEU y ROUGE. El enfoque es siempre aplicado: no solo conocerás las herramientas, sino que las utilizarás en casos de uso reales representativos del trabajo en equipos de IA.
Sí, especialmente si ya trabajas con modelos preentrenados o en proyectos de procesamiento de lenguaje natural. El Curso de Arquitectura de Transformers te dará el conocimiento técnico para ir más allá del uso de APIs y herramientas empaquetadas: podrás adaptar modelos a tu dominio específico mediante fine-tuning, evaluar su rendimiento con criterio fundamentado, identificar sus limitaciones y proponer mejoras. Muchos profesionales que trabajan con herramientas de IA generativa en sus empresas encuentran en esta formación la base técnica que necesitaban para tomar decisiones más informadas y liderar proyectos con mayor autonomía y credibilidad técnica.
La diferencia principal está en el enfoque aplicado al mercado profesional real y en la profundidad con la que se trabaja cada concepto. Mientras la mayoría de recursos sobre transformers son académicos o superficiales, el Curso de Arquitectura de Transformers de Academia IA combina el rigor técnico necesario a nivel experto con una metodología orientada a la aplicación inmediata en entornos laborales. El contenido está desarrollado por profesionales que trabajan activamente en proyectos de IA y se actualiza conforme evoluciona el campo. Además, cuentas con acceso a una comunidad de +400 alumnos en Skool, donde compartir proyectos, resolver dudas técnicas y conectar con otros profesionales del sector. No es solo formación teórica: es el camino más directo hacia competencias técnicas reales y contrastadas.
