Duración
5 meses
Fecha de Inicio
20-08-2026
Modalidad
online
Dificultad
Experto
Precio
419 €
El Curso de Fine-Tuning de Modelos de Lenguaje LLM de Academia IA está diseñado para formar
profesionales capaces de crear asistentes de IA especializados para su empresa sin necesidad de programar
desde cero. Mediante plantillas preconfiguradas y una metodología pedagógica accesible, el alumno entrena, evalúa y despliega su propio modelo de lenguaje adaptado a su sector en 5 meses.
El programa abarca desde los fundamentos conceptuales explicados en lenguaje de negocio, sin jerga
técnica hasta el despliegue real del modelo en herramientas como Ollama y Hugging Face Spaces. El
enfoque práctico garantiza que cada módulo termine con un entregable concreto aplicable inmediatamente a proyectos reales.
A diferencia de otros cursos, este programa adopta un modelo de co-docencia: un comunicador pedagógico
que traduce cada concepto al lenguaje de negocio, respaldado por un experto técnico en ML que garantiza el rigor técnico de los contenidos. El resultado: máxima accesibilidad sin sacrificar profundidad.
La personalización de modelos de lenguaje está pasando de ser una ventaja competitiva a convertirse en un
requisito básico para las empresas que quieren diferenciarse. Las organizaciones que dispongan de asistentes
IA entrenados con su propio conocimiento interno atenderán mejor a sus clientes, formarán a sus empleados
más rápido y tomarán decisiones más informadas. Esta formación te posiciona en la vanguardia de esa
transformación, con herramientas reales y un método probado.
El Curso de Fine-Tuning de Modelos de Lenguaje LLM te capacita para trabajar en equipos de datos e ingeniería de IA, consultoras tecnológicas, startups de IA y departamentos de innovación que necesitan modelos de lenguaje adaptados a sus operaciones. Podrás desempeñarte como especialista en LLMs, ML Engineer orientado a NLP, o consultor de implementación de IA capaz de entregar soluciones personalizadas y medibles.
La formación te prepara para ejecutar proyectos completos de fine-tuning: construir pipelines de preparación de datos, seleccionar arquitecturas base apropiadas para cada caso de uso, aplicar técnicas de ajuste eficiente como LoRA, configurar procesos de entrenamiento, interpretar métricas de evaluación como perplejidad y F1-score, y desplegar modelos ajustados en APIs o entornos productivos de forma autónoma.
También adquirirás capacidades para auditar y comparar el rendimiento de modelos base frente a modelos ajustados, documentar el proceso técnico con estándares profesionales, y presentar soluciones de IA a equipos no técnicos. El enfoque aplicado del curso te permitirá incorporar estas competencias a proyectos reales desde el primer día.
admisiones@academiaia.ai +34 603 10 53 37
Av Marqués del Turia 14 Valencia
Accede a todos los contenidos desde cualquier lugar. Aprende a tu ritmo sin renunciar a tu actividad profesional.
El curso está diseñado para que cualquier profesional pueda avanzar. Te guiamos paso a paso, sin conocimientos previos de codigo.
Trabajarás con Hugging Face, OpenAI Fine-Tuning API y plataformas cloud que los equipos de IA utilizan hoy en el ámbito laboral.
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.
( +34 ) 603 10 53 37
Completar el Curso de Fine-Tuning de Modelos de Lenguaje LLM te posiciona en el segmento más especializado y demandado del mercado de inteligencia artificial. Las empresas que ya usan IA generativa están dando el siguiente paso: necesitan modelos adaptados a su vocabulario, sus datos y sus procesos específicos, y los profesionales que saben ejecutar ese ajuste tienen una empleabilidad muy alta.
Acceso a proyectos de IA de alto valor: El fine-tuning es una competencia de perfil senior que pocas personas dominan fuera de los grandes laboratorios. Incorporarla a tu perfil profesional te abre puertas a proyectos complejos y bien remunerados en consultoras, startups de IA y departamentos de innovación corporativa.
Capacidad para crear soluciones de IA diferenciadas: A diferencia del prompting estándar, el fine-tuning te permite construir modelos que ninguna empresa puede replicar fácilmente, ya que están entrenados con datos propios. Esto te convierte en un activo estratégico para cualquier organización que trabaje con IA aplicada.
Dominio del ecosistema técnico más utilizado en producción: Aprenderás las herramientas y metodologías que los equipos de ML usan en el mundo real: Hugging Face, LoRA, plataformas cloud y pipelines de evaluación que están presentes en prácticamente todos los proyectos de LLM a nivel empresarial.
Integración en una comunidad de especialistas en IA: Al formarte con Academia IA accedes a una red activa de +400 profesionales en Skool donde compartir proyectos, resolver dudas técnicas y estar al tanto de las últimas tendencias en modelos de lenguaje y IA aplicada.
El mercado de la inteligencia artificial ha superado la fase de experimentación: las empresas ya no preguntan si deben adoptar IA, sino cómo hacerlo con modelos que realmente se ajusten a su negocio. En este contexto, el fine-tuning de LLMs se ha convertido en una competencia crítica para cualquier organización que necesite soluciones de lenguaje personalizadas, y la escasez de profesionales formados en esta área es una realidad que se traduce en una brecha de talento enorme a nivel global.
Necesidad creciente de modelos especializados por sector: Los modelos generalistas como GPT-4 o LLaMA son herramientas poderosas, pero no están optimizados para el lenguaje legal, médico, financiero o industrial de cada empresa. El fine-tuning permite construir modelos que entienden el contexto específico de un negocio, mejoran la precisión en tareas concretas y reducen errores costosos en aplicaciones críticas donde la exactitud es innegociable.
Perfil profesional con altísima demanda y baja oferta: Según datos del mercado tecnológico, los roles relacionados con MLOps, NLP aplicado y ajuste de modelos figuran entre los más buscados y menos cubiertos en la industria. Dominar el proceso completo de fine-tuning, desde la preparación del dataset hasta el despliegue, convierte a cualquier profesional en un perfil difícil de encontrar y fácil de contratar.
Ventaja competitiva sostenible frente a quienes solo usan prompting: El prompting es accesible para todos; el fine-tuning no. Quienes desarrollen esta competencia hoy se diferenciarán a largo plazo, porque la capacidad de adaptar modelos con datos propios crea una ventaja que no puede copiarse fácilmente. Esta barrera de conocimiento es precisamente lo que hace tan valioso este perfil en el mercado actual y futuro de la IA.
El plan de estudios del Curso de Fine-Tuning de Modelos de Lenguaje LLM sigue una estructura progresiva orientada a la práctica profesional, que reproduce el flujo real de un proyecto de ajuste de modelos en una empresa: desde la comprensión de la arquitectura base hasta la entrega de un modelo funcional en producción. Cada bloque de contenidos construye sobre el anterior, garantizando que el aprendizaje sea acumulativo y aplicable desde las primeras lecciones.
La formación comienza con los fundamentos de los modelos Transformer y el concepto de aprendizaje por transferencia, para que comprendas exactamente qué ocurre cuando ajustas un modelo y por qué funciona. Los módulos iniciales cubren la selección del modelo base adecuado para cada tarea, la construcción de datasets de entrenamiento de calidad, las estrategias de etiquetado y limpieza de datos, y el uso del ecosistema Hugging Face como entorno principal de trabajo.
Los contenidos avanzados profundizan en la aplicación de LoRA y QLoRA para fine-tuning eficiente con recursos limitados, la configuración de hiperparámetros de entrenamiento, el uso de la OpenAI Fine-Tuning API para modelos propietarios, la evaluación rigurosa con métricas específicas de NLP, y el despliegue en plataformas cloud. El curso culmina con un Proyecto Final en el que desarrollas un modelo LLM ajustado de principio a fin, aplicado a un caso de uso real de tu entorno profesional.
Aprovecha todos nuestros recursos en cualquiera de nuestras formaciones.
FASE 0 · MÓDULO DE CONFIANZA M0 — Semana 0: Entorno sin Miedo
45 min activos + 3 vídeos
El módulo más importante del curso. Antes de cualquier concepto, el alumno experimenta un resultado tangible: enseña a
la IA con 10 frases propias usando un notebook preconfigurado. Solo modifica texto entre comillas.
Objetivos de aprendizaje:
• Desmitificar el fine-tuning con la metáfora del empleado inteligente recién contratado
• Navegar Google Colab con confianza: ejecutar celdas, interpretar errores básicos
• Completar la primera ‘enseñanza’ a la IA con frases reales de su empresa
Recursos de vídeo:
■ Vídeo 0.1 — Tu nuevo empleado más inteligente (metáfora de negocio)
■ Vídeo 0.2 — Tour de Colab: cómo no romper nada (errores en vivo)
■ Vídeo 0.3 — Tu primera enseñanza en 45 minutos (demo completa)
FASE 1 · FUNDAMENTOS M1 — ¿Qué es un LLM? El empleado inteligente
2 semanas
En lugar de arquitecturas y matemáticas, el alumno comprende por qué la IA personalizada transforma negocios reales.
Tres casos de empresa reales de sectores distintos.
Objetivos de aprendizaje:
• Distinguir entre IA genérica (ChatGPT) e IA especializada (tu asistente de empresa)
• Identificar tres problemas concretos en su empresa que un LLM personalizado podría resolver
• Comprender la metáfora del empleado recién contratado vs. el experto en tu sector
Recursos de vídeo:
■ Vídeo 1.1 — IA genérica vs. IA de tu empresa: la diferencia clave
■ Vídeo 1.2 — Caso real: asistente jurídico en un despacho de abogados
■ Vídeo 1.3 — Caso real: bot de atención al cliente en e-commerce
■ Vídeo 1.4 — Identifica tu caso de uso (plantilla guiada)
FASE 1 · FUNDAMENTOS M2 — Por qué educamos a la IA: casos reales
2 semanas
El alumno aprende a reconocer qué tipo de ‘educación’ necesita su IA y por qué el contexto de empresa no viene de
fábrica en los modelos generales.
Objetivos de aprendizaje:
• Explicar a su equipo directivo qué es el fine-tuning sin usar terminología técnica
• Identificar si su caso de uso requiere fine-tuning o simplemente prompting avanzado
• Calcular el ROI estimado de personalizar un LLM para su departamento
Recursos de vídeo:
■ Vídeo 2.1 — ¿Cuándo necesitas fine-tuning? El árbol de decisión de negocio
■ Vídeo 2.2 — ROI del fine-tuning: cómo presentarlo a dirección
■ Vídeo 2.3 — Errores comunes al elegir el tipo de personalización
FASE 1 · FUNDAMENTOS M3 — El manual de entrenamiento: tus ejemplos
3 semanas
El alumno crea su propio dataset de entrenamiento usando Excel o Google Sheets, sin escribir código. Aprende qué hace
un buen ejemplo de entrenamiento y qué hace uno malo.
Objetivos de aprendizaje:
• Crear un dataset de 80–150 pares pregunta-respuesta usando plantillas en Excel
• Identificar ejemplos de entrenamiento de alta calidad vs. ejemplos problemáticos
• Organizar el dataset en el formato correcto usando la plantilla descargable
Recursos de vídeo:
■ Vídeo 3.1 — Tu manual de entrenamiento: qué es y cómo se hace
■ Vídeo 3.2 — Plantilla Excel: rellenar tu dataset paso a paso
■ Vídeo 3.3 — Qué hace que un ejemplo sea bueno o malo (con casos reales)
■ Vídeo 3.4 — Revisión en vivo de un dataset de alumno
FASE 0 · MÓDULO DE CONFIANZA M0 — Semana 0: Entorno sin Miedo
45 min activos + 3 vídeos
El módulo más importante del curso. Antes de cualquier concepto, el alumno experimenta un resultado tangible: enseña a
la IA con 10 frases propias usando un notebook preconfigurado. Solo modifica texto entre comillas.
Objetivos de aprendizaje:
• Desmitificar el fine-tuning con la metáfora del empleado inteligente recién contratado
• Navegar Google Colab con confianza: ejecutar celdas, interpretar errores básicos
• Completar la primera ‘enseñanza’ a la IA con frases reales de su empresa
Recursos de vídeo:
■ Vídeo 0.1 — Tu nuevo empleado más inteligente (metáfora de negocio)
■ Vídeo 0.2 — Tour de Colab: cómo no romper nada (errores en vivo)
■ Vídeo 0.3 — Tu primera enseñanza en 45 minutos (demo completa)
FASE 3 · ALINEACIÓN Y CALIDAD M7 — Enseñando preferencias: qué respuestas son buenas
2 semanas
RLHF y DPO explicados como el proceso de dar feedback a un empleado. El alumno aprende a construir pares de
preferencia usando plantillas simples.
Objetivos de aprendizaje:
• Construir un conjunto de preferencias (50 pares buenos/malos) usando la plantilla guiada
• Aplicar un ciclo de mejora básico con DPO usando el notebook preconfigurado
• Identificar los tipos de respuestas que necesitan corrección en su dominio específico
Recursos de vídeo:
■ Vídeo 7.1 — Cómo le dices a la IA qué respuestas son buenas o malas
■ Vídeo 7.2 — Plantilla de preferencias: construir tus pares en 30 minutos
■ Vídeo 7.3 — Aplicar la mejora con feedback: demo con dataset de RRHH
FASE 3 · ALINEACIÓN Y CALIDAD M8 — ¿Qué tan bien aprendió? Checklists de calidad
2 semanas
Evaluación del modelo sin métricas estadísticas. El alumno usa checklists visuales y pruebas manuales para determinar
si su asistente está listo para producción.
Objetivos de aprendizaje:
• Aplicar el checklist visual de calidad de 20 puntos a su modelo entrenado
• Identificar y corregir los 5 errores más comunes post-entrenamiento
• Detectar respuestas inventadas y aprender a reducirlas ajustando la temperatura
Recursos de vídeo:
■ Vídeo 8.1 — El checklist de calidad: 20 preguntas para saber si tu IA está lista
■ Vídeo 8.2 — Respuestas inventadas: cómo detectarlas y reducirlas
■ Vídeo 8.3 — Corrección de los 5 errores más comunes (con ejemplos reales)
FASE 4 · DESPLIEGUE Y PROYECTO FINAL M9 — Poniendo a trabajar a tu IA
2 semanas
Despliegue de la IA personalizada para uso del equipo. El alumno activa su asistente vía Ollama en local o Hugging Face
Spaces sin necesidad de servidor propio.
Objetivos de aprendizaje:
• Activar el modelo entrenado en Ollama local siguiendo el checklist de instalación
• Publicar el modelo en Hugging Face Spaces para acceso del equipo sin servidor
• Conectar el asistente a una interfaz de chat sencilla lista para compartir
Recursos de vídeo:
■ Vídeo 9.1 — Ollama en tu ordenador: instalar y activar en 15 minutos
■ Vídeo 9.2 — Hugging Face Spaces: tu IA accesible para todo el equipo
■ Vídeo 9.3 — Interfaz de chat lista para compartir (sin servidor propio)
■ Vídeo 9.4 — Mantenimiento básico: cuándo y cómo re-entrenar
FASE 4 · DESPLIEGUE Y PROYECTO FINAL M10 — Proyecto Final por Gremio: tu asistente real
4 semanas
El alumno elige una de las 4 plantillas sectoriales y entrega un asistente funcional con dataset real, modelo entrenado,
evaluación y documentación de valor de negocio.
Objetivos de aprendizaje:
• Completar el dataset sectorial con datos reales de su empresa (80–150 ejemplos)
• Entrenar, evaluar y desplegar el modelo usando los notebooks del curso
• Presentar el asistente con demostración en vivo y documentación del ROI estimado
Recursos de vídeo:
■ Vídeo 10.1 — Guía del proyecto: elige tu plantilla sectorial
■ Vídeo 10.2 — Proyecto A (Marketing): demo completa de entrega
■ Vídeo 10.3 — Proyecto B (RRHH): demo completa de entrega
■ Vídeo 10.4 — Proyecto C (Atención al Cliente): demo completa de entrega
■ Vídeo 10.5 — Proyecto D (Avanzado Legal/Médico/Financiero): demo
■ Vídeo 10.6 — Cómo presentar tu IA a dirección: el pitch de 5 minutos
El Proyecto Final es la etapa culminante del curso y representa la demostración integral de todas las competencias desarrolladas a lo largo de la formación. Consiste en ejecutar un proceso completo de fine-tuning sobre un modelo LLM real, aplicado a un caso de uso concreto de tu entorno profesional o de un sector de tu elección, siguiendo los mismos estándares y herramientas que utilizan los equipos de IA en producción empresarial.
El proyecto abarca todas las fases del ciclo de ajuste: definición del caso de uso y selección del modelo base más adecuado, construcción y validación del dataset de entrenamiento con datos reales o sintéticos de alta calidad, configuración del proceso de entrenamiento aplicando técnicas como LoRA o QLoRA, monitorización de métricas durante el ajuste, y evaluación comparativa del modelo ajustado frente al modelo base mediante métricas estándar de NLP. El entregable incluye el modelo ajustado, el dataset documentado, los scripts de entrenamiento reutilizables y un informe técnico con los resultados obtenidos.
El trabajo debe alcanzar un nivel de calidad suficiente para incluirlo como portfolio profesional o presentarlo directamente a un equipo técnico o cliente. La documentación completa demuestra tu capacidad para gestionar un proyecto de LLM fine-tuning de principio a fin de forma autónoma, lo que te diferencia claramente en procesos de selección para roles de ML Engineer, especialista en NLP o consultor de IA, y te permite mostrar resultados reales y medibles a empleadores o clientes potenciales.
No te quedes con ninguna duda y revisa todas nuestras preguntas frecuentes!
Academia IA
No es necesario ser un programador experto, pero sí es recomendable tener nociones básicas de Python. El Curso de Fine-Tuning de Modelos de Lenguaje LLM de Academia IA está diseñado para que puedas avanzar paso a paso incluso si tu experiencia con código es limitada: utilizamos entornos como Google Colab que no requieren instalación ni configuración compleja, y todos los scripts están comentados y explicados en detalle. El objetivo es que entiendas qué hace cada parte del proceso y puedas adaptarlo a tus necesidades, no que escribas código desde cero. Tenemos alumnos con perfiles no técnicos que han completado con éxito proyectos de fine-tuning reales siguiendo la metodología del curso.
El curso cubre en profundidad el ecosistema Hugging Face (Transformers, Datasets, PEFT y Trainer API), la OpenAI Fine-Tuning API para ajuste de modelos propietarios, y técnicas de eficiencia paramétrica como LoRA y QLoRA que permiten entrenar modelos en hardware accesible. También trabajarás con Google Colab y plataformas cloud como AWS SageMaker o Google Vertex AI para el entrenamiento y despliegue. Las herramientas de evaluación incluyen métricas estándar de NLP y frameworks de benchmarking habituales en proyectos profesionales. El enfoque es siempre aplicado: saldrás sabiendo usar estas herramientas en un proyecto real, no solo conociendo su existencia teórica.
Sí, y es precisamente donde el fine-tuning aporta más valor. Cualquier empresa que trabaje con texto, documentos, atención al cliente, informes o comunicación interna puede beneficiarse de un modelo de lenguaje ajustado a su vocabulario y contexto específico. Durante el curso aprenderás a identificar qué casos de uso justifican el fine-tuning frente a otras alternativas como el prompting avanzado o el RAG, para que puedas tomar decisiones informadas. El Proyecto Final está diseñado precisamente para que trabajes con datos y necesidades de tu propio sector, obteniendo un resultado directamente aplicable en tu organización.
La diferencia principal es la combinación de rigor técnico con orientación profesional práctica. La mayoría de tutoriales disponibles se centran en reproducir ejemplos de laboratorio desconectados de casos de uso reales. El Curso de Fine-Tuning de Modelos de Lenguaje LLM de Academia IA sigue una metodología que replica el flujo completo de un proyecto de IA en una empresa: desde la definición del problema hasta el despliegue del modelo ajustado. El contenido está creado por profesionales que trabajan actualmente en proyectos de LLM y se actualiza con las últimas técnicas del sector. Además, cuentas con una comunidad activa de +400 alumnos en Skool donde resolver dudas técnicas, compartir avances y aprender de casos reales de otros profesionales.
