¡Cambié a Ingeniería de IA hace 2 años! Fue el mejor movimiento profesional que he hecho. Si quieres empezar hoy, aquí tienes un plan de acción:

1️⃣ Domina Python Mientras muchos están ocupados programando por diversión, aquellos con sólidos fundamentos de programación siempre se destacarán. Python es el lenguaje que habla la comunidad de IA, y el CS50p de Harvard es el mejor lugar para aprenderlo. 🔗

2️⃣ IA con Python Una vez que hayas terminado con los fundamentos, es el momento adecuado para entender cómo se utiliza Python en la IA. Este curso de 4 horas de Andrew Ng es un gran punto de partida. 🔗

3️⃣ Entendiendo los LLMs Estos tres videos de @3Blue1Brown son, sin duda, los mejores explicadores visuales de los LLMs y su funcionamiento interno. 1. Cómo funcionan los LLMs 2. Profundización en Transformers 3. Atención en transformers 4. Cómo los LLMs almacenan hechos 🔗

4️⃣ Investigación de LLM Ahora que entiendes qué son los LLM, es hora de aprender a construirlos tú mismo. Esta es la mejor serie del mejor maestro del mundo. Redes neuronales de cero a héroe por Andrej Karpathy 🔗

5️⃣ Agentes de IA Antes de sumergirse en la exageración de los agentes de IA, todos deberían leer la guía de Anthropic AI sobre cómo construir agentes efectivos. "Para construir un agente, no necesitas marcos o bibliotecas complejas, sino patrones componibles" 🔗

6️⃣ IA Aplicada No recomiendo perseguir marcos, pero tomé este curso en CrewAI cuando comencé. Es claro, práctico y te enseña a pensar en los agentes como humanos trabajando juntos. Además, el fundador @joaomdmoura es un excelente profesor. 🔗

7️⃣ Protocolos de IA (MCP) Ahora que entiendes qué son los agentes, es hora de conectarlos a herramientas externas, APIs y bases de datos. Mi cofundador y yo publicamos esta guía práctica sobre MCP con más de 10 proyectos. Es gratuita y se ha descargado más de 40,000 veces. 🔗

7️⃣ Aprendizaje basado en proyectos Este repositorio de GitHub contiene más de 75 proyectos sobre Ingeniería de IA. Todo es 100% de código abierto, abarcando • LLMs y RAGs • Aplicaciones de agentes de IA en el mundo real • Ejemplos para implementar, adaptar y escalar en tus proyectos 🔗

7️⃣ Libro(s) Cada ingeniero de IA que construya aplicaciones del mundo real debería leer este libro. @chipro es una maestra excepcional y su libro es uno de los mejores sobre Ingeniería de IA. Así que, no tienes que leer 10 libros, ¡este debería hacer el trabajo! 🔗

Para resumir, esto es lo que cubrimos: - Programación (Python) - Fundamentos de LLM - Construcción de LLMs / Investigación de LLM - Agentes de IA y IA aplicada - Protocolos de IA - Proyectos de ingeniería de IA - Libro(s) Nunca persigas frameworks: vienen y van. Domina los fundamentos.

Si te ha resultado interesante, vuelve a compartirlo con tu red. Encuéntrame → @akshay_pachaar ✔️ Para obtener más información y tutoriales sobre LLM, agentes de IA y aprendizaje automático.