La hoja de ruta definitiva de Ingeniería de IA Full-stack para pasar de 0 a 100. Este es el camino exacto trazado sobre lo que realmente se necesita para pasar de Principiante → Ingeniero de IA Full-Stack. > Comienza con Fundamentos de Programación. > Aprende Python, Bash, Git y pruebas. > Todo ingeniero de IA fuerte comienza con los fundamentos. > Aprende a interactuar con modelos entendiendo las APIs de LLM. > Esto te enseñará salidas estructuradas, almacenamiento en caché, prompts del sistema, etc. > Las APIs son geniales, pero los LLM en bruto aún necesitan la información más reciente para ser efectivos. > Aprende cómo los LLM suelen ser aumentados con más información/patrones. > Esto te enseñará los conceptos básicos de ajuste fino, RAG, ingeniería de prompts/contexto, etc. > Los LLM fuertes son inútiles sin contexto. Ahí es donde las técnicas de Recuperación ayudan. > Aprende sobre bases de datos vectoriales, recuperación híbrida, estrategias de indexación, etc. > Una vez que la recuperación esté sólida, pasa a RAG. > Aprende a construir tuberías de recuperación + generación, reordenamiento y recuperación en múltiples pasos utilizando marcos de orquestación populares. > Ahora, adéntrate en los Agentes de IA, donde la IA pasa de responder a actuar. > Aprende sobre memoria, sistemas multi-agente, diseño humano-en-el-bucle, patrones Agénticos, etc. > Aprende a implementar en producción con Infraestructura. > Esto te enseñará CI/CD, contenedores, enrutamiento de modelos, Kubernetes y despliegue a gran escala. > Enfócate en Observabilidad y Evaluación. > Aprende a crear conjuntos de datos de evaluación, LLM como juez, trazado, instrumentación y tuberías de evaluación continua. ...