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- Módulo 1: Machine Learning Operativo con KNIME. Construcción de pipelines end-to-end para casos de uso críticos en telco: predicción de churn de clientes y detección de anomalías en red. Uso de la plataforma KNIME para orquestar flujos de datos, entrenar modelos supervisados y desplegarlos en entornos operativos sin requerir programación avanzada. Evaluación de métricas de rendimiento y gestión del ciclo de vida del modelo.
- Módulo 2: Ecosistema LLM — Gemini y Claude. Diseño e implementación de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) para consultas sobre bases de conocimiento telco. Gestión avanzada de memoria conversacional y optimización del context window para documentación técnica extensa. Casos de uso específicos: análisis de incidencias, generación de informes técnicos y asistentes de soporte de nivel 2 y 3.
- Módulo 3: Desarrollo de Agentes Autónomos. Diseño y orquestación de agentes multi-paso capaces de ejecutar tareas complejas en entornos NOC (Network Operations Center). Implementación de patrones de "tool calling" para integración con sistemas de monitorización, ticketing y plataformas ITSM. Estrategias de control y supervisión humana en bucle para garantizar la seguridad operativa de los agentes desplegados.
- Módulo 4: Despliegue, Ética y Cumplimiento. Integración de modelos de IA en entornos de producción: patrones de arquitectura, versionado, monitorización y rollback. Cumplimiento del Reglamento de IA europeo (AI Act) en sistemas de alto riesgo dentro de infraestructuras críticas. Metodologías de validación y mitigación de sesgos algorítmicos en poblaciones de clientes telco.
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