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URL:https://cdi.aytosanlorenzo.es/eventos/instala-tu-propia-ia-y-no-pagues
 -tokens-nunca-mas-controla-tu-los-datos-que-usas/
SUMMARY:Instala tu propia IA y no pagues tokens nunca más. Controla tú lo
 s datos que usas
DESCRIPTION:16\, 18 y 20 de noviembre 2026\, de 9 a 14h\n\nImparte: Fernand
 o Rodríguez\n\n1. Sobre el curso\nEl objetivo de este curso orientado a p
 erles no técnicos es que puedan implementar so-\nluciones de IA en ent
 ornos locales así como congurar distintos agentes para realizar divers
 as\ntareas sin consumir tokens en modelos “frontera”.\nEl objetivo es 
 proporcionar las herramientas y conocimientos necesarios para instalar\, c
 on-\ngurar y utilizar modelos de lenguaje propios\, logrando una mayor 
 privacidad y un ahorro\nsignicativo en costes de consumo de tokens.\n\n
 2.Detalles del Curso\nDuración total: 15 horas.\nDistribución: 3 días (
 5 horas por jornada).\nMetodología: Enfoque práctico.\n\n3.Agenda genera
 l\nEl presente programa es una propuesta orientativa y podrá ser ajustado
  para adaptarse a las\nnecesidades específicas del grupo o a la rápida e
 volución de las herramientas tecnológicas.\nMódulo 1: La IA Local vs. l
 a IA en la Nube (2.5h)\n• Conceptos básicos de LLMs (Large Language Mod
 els) para no técnicos.\n• Análisis económico: El coste de los tokens 
 frente a la infraestructura local.\n• Ventajas estratégicas: Privacidad
 \, seguridad y soberanía de datos.\nMódulo 2: Instalación y Configuraci
 ón Inicial (2.5h)\n• Selección e instalación de la herramienta de des
 pliegue base.\n• Proceso de conguración paso a paso del entorno oper
 ativo.\n• Descarga e implementación del primer modelo estándar (cuanti
 zación básica).\n• Pruebas de funcionamiento y primera interacción co
 n el modelo local.\n\nDía 2: Optimización y Agentes Asistentes\nObjetivo
 : Mejorar la eficiencia del sistema e implementar interfaces avanzadas que
  actúen\ncomo asistentes inteligentes.\nMódulo 3: Gestión de Modelos y 
 Rendimiento (2.5h)\n• Exploración de familias de modelos (Llama\, Mistr
 al\, Phi\, etc.)\n\n• Relación entre parámetros\, calidad de respuesta
  y velocidad de procesamiento.\n• Ajustes técnicos para optimizar el us
 o de memoria en equipos sin GPU.\nMódulo 4: Implementación de Interfaces
  y Agentes Asistentes (2.5h)\n• Instalación de interfaces avanzadas de 
 gestión y orquestación.\n• Conguración de agentes asistentes para 
 tareas especícas.\n• Introducción a la conexión entre el motor de 
 IA y capas de interacción externas.\n• Laboratorio práctico: Comparati
 va de ujos de trabajo entre interfaz básica e interfaz\navanzada.\n\nD
 ía 3: Agentes Autónomos y Gestión de Conocimiento\nObjetivo: Implementa
 r sistemas de IA capaces de ejecutar tareas autónomamente y gestionar\nba
 ses de datos locales.\nMódulo 5: Bases de Conocimiento Local y RAG (2.5h)
 \n• Concepto de RAG (Retrieval Augmented Generation): Hacer que la IA le
 a tus ar-\nchivos.\n• Implementación de una base de conocimientos priva
 da sin subir datos a la nube.\n• Gestión de documentos sensibles y crea
 ción de asistentes especializados por carpe-\ntas/temas.\nMódulo 6: Agen
 tes Completos y Autónomos (2.5h)\n• Diferencia entre un chatbot y un ag
 ente autónomo (bucles de razonamiento).\n• Modelos optimizados para age
 ntes (estilo Hermes) y su importancia en la autonomía.\n• Implementaci
 ón de agentes capaces de interactuar con el sistema operativo o la web.
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