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Rutas de aprendizajeContenido

Los fundamentos

Diseñado para usuarios sin ningún conocimiento previo. Si puedes usar un ordenador, empieza aquí.

Operation & Command Line

Cómo funciona un ordenador, qué son las APIs, cómo usar el terminal, Git y qué es el Open Source.

Principiante 0 de 5

Entiendes cómo funcionan los ordenadores, navegas con seguridad en el terminal, usas Git y comprendes el Open Source.

5 artículos Principiantes absolutos Ninguno
1

Cómo "piensa" un ordenador

CPU, GPU, RAM, disco duro y código binario — los fundamentos del hardware.

2

Internet y las APIs

Cliente, servidor, peticiones HTTP y las APIs como interfaces.

3

El terminal

GUI vs. CLI, rutas y los comandos más importantes.

4

Control de versiones con Git

Repositorio, commit, branch y GitHub como almacenamiento en la nube.

5

Open Source vs. Closed Source

Código fuente, licencias (GPL, MIT) y por qué la transparencia es importante.

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Python y lógica de programación

Desde variables, estructuras de control y funciones hasta clases, paquetes y entornos virtuales.

Principiante

Programas en Python, entiendes tipos de datos, estructuras de control, POO y configuras entornos de desarrollo.

8 artículos Principiantes con conocimientos básicos de ordenador Requisito previo: Operation & Command Line
1

Variables y tipos de datos

String, Integer, Float, Boolean y asignaciones.

2

Estructuras de control

Ramas If/Else y bucles (For, While).

3

Funciones

Parámetros, valores de retorno y código modular.

4

Cuando el código falla (errores y depuración)

Error de sintaxis vs. error lógico, Try/Catch y cómo leer Stack Traces.

5

Listas y diccionarios

Arrays, almacenes clave-valor y acceso basado en índices.

6

Programación orientada a objetos (clases y objetos)

Clase, objeto, método y atributo — el plano para código complejo.

7

Bibliotecas de código externas (paquetes)

Pip, dependencias, import — no reinventar la rueda.

8

La burbuja de aislamiento (entornos virtuales / Docker)

venv, contenedores y entornos reproducibles.

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El taller

Práctica para makers. Enfoque en la aplicación, las herramientas y los flujos de trabajo modernos.

Arte generativo (Imágenes y vídeo)

Generación de imágenes, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet y optimización de flujos de trabajo.

Principiante Disponible desde 26 ago 2026

Generas tus propias imágenes con Stable Diffusion, entiendes Text-to-Image y dominas LoRA, ControlNet y Upscaling.

4 artículos + 1 Demo Creativos, diseñadores, aficionados Requisito previo: Operation & Command Line
1

Generación de imágenes (Del texto al píxel)

Disponible desde 26 ago 2026

2

La herramienta (Stable Diffusion Forge)

Disponible desde 26 ago 2026

3

Control y ajuste fino

Disponible desde 26 ago 2026

4

Optimización del flujo de trabajo

Disponible desde 26 ago 2026

5

GANs — Demo interactiva

Experimenta de forma interactiva cómo las GANs generan imágenes.

Opcional

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Modelos de lenguaje locales

El ecosistema de Hugging Face, ejecutar modelos localmente y entender la cuantización.

Intermedio Disponible desde 9 sept 2026

Entiendes Hugging Face, llevas modelos a tu PC y comprendes la cuantización.

3 artículos Concienciados con la privacidad, makers Requisito previo: Operation & Command Line
1

El ecosistema (Hugging Face)

Disponible desde 9 sept 2026

2

Llevar modelos al propio PC

Disponible desde 9 sept 2026

3

Cuantización (Reducir modelos)

Disponible desde 9 sept 2026

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Agentes y automatización

System Prompts, Prompt Engineering, RAG, Function Calling, APIs y flujos de trabajo No-Code.

Intermedio

Creas System Prompts, construyes pipelines RAG, usas Function Calling y automatizas flujos de trabajo con n8n.

6 artículos Makers, automatizadores Requisito previo: Modelos de lenguaje locales Python y lógica de programación
1

Dar una tarea al modelo (System Prompts)

System Prompt, roleplay, One-Shot vs. Few-Shot.

2

Prompt Engineering (Chain of Thought)

Zero-Shot, Chain-of-Thought y evitar alucinaciones.

3

Conectar datos propios (RAG)

Retrieval-Augmented Generation, chunking, Embeddings y base de datos vectorial.

4

Function Calling (Cuando la IA pulsa botones)

JSON-Output, Tool Use — la IA decide qué herramienta ejecutar.

5

Usar interfaces (APIs y MCP)

Clave API, Model Context Protocol y arquitectura de servidor para agentes de IA.

6

Flujos de trabajo No-Code (n8n)

Trigger, nodo, automatización de flujos de trabajo y webhooks.

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IA en el desarrollo de software

Vibecoding, Context Engineering y Agentic Coding — la nueva forma de programar.

Intermedio Disponible desde 7 oct 2026

Programas con IA, dominas el Context Engineering y usas agentes de codificación autónomos.

3 artículos Desarrolladores, makers Requisito previo: Python y lógica de programación Agentes y automatización
1

Programación en lenguaje natural (Vibecoding)

Disponible desde 7 oct 2026

2

Context Engineering

Disponible desde 7 oct 2026

3

Agentic Coding (IAs que teclean solas)

Disponible desde 7 oct 2026

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La academia

La columna vertebral académica — equivalente a los módulos de IA de una carrera de informática, pero sin barreras.

Estructuras informáticas y algoritmos

Qué son los algoritmos, cómo escalan y qué estructuras de datos impulsan la informática.

Intermedio

Entiendes algoritmos, notación Big-O, recursión y las principales estructuras de datos (lineales, jerárquicas, basadas en clave).

6 artículos Estudiantes con conocimientos básicos de Python Requisito previo: Python y lógica de programación
1

¿Qué es un algoritmo?

Determinismo, finitud, entrada/salida — la receta de las máquinas.

2

Complejidad algorítmica (Big-O)

Entender la escalabilidad: lineal, cuadrática, exponencial.

3

Estructuras de datos I (Lineales)

Array, Linked List, Stack, Queue.

4

Recursión

Caso base, llamada recursiva y Stack Overflow — bucles con esteroides.

5

Estructuras de datos II (Jerárquicas y en red)

Tree, Binary Search Tree, Graph, Node, Edge.

6

Estructuras de datos III (Basadas en clave)

Hash Table, par clave-valor y caché.

7

Travelling Salesman — When Trying Everything Takes Too Long

This path's first demo: find the shortest tour through many cities — an NP-hard problem that exposes the limits of brute force and why we need clever heuristics like simulated annealing.

Opcional

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Matemáticas de los datos

Estadística y probabilidad como fundamento del Machine Learning.

Intermedio

Entiendes parámetros de posición, dispersión, distribuciones, correlación, probabilidad y el teorema de Bayes.

6 artículos + 1 Demo Estudiantes con conocimientos básicos de algoritmos Requisito previo: Estructuras informáticas y algoritmos
1

Parámetros de posición (¿Dónde está el centro?)

Media, mediana y valores atípicos.

2

Dispersión (¿Qué tan lejos del centro?)

Varianza, desviación estándar y rango.

3

Distribuciones (La forma de los datos)

Distribución normal, asimetría y cola larga.

4

Conexiones entre datos

Correlación, causalidad y variables de confusión.

5

Probabilidad y valor esperado

Probabilidad, valor esperado y cálculo de riesgo/beneficio.

6

Bayes y probabilidad condicional

El teorema de Bayes: actualizar la opinión con nuevo conocimiento.

7

Naive Bayes — Demo interactiva

Clasifica textos en tiempo real con el algoritmo Naive Bayes.

Opcional

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Álgebra lineal y cálculo

Vectores, matrices, tensores, derivadas y la regla de la cadena — el lenguaje del Deep Learning.

Intermedio

Entiendes vectores, matrices, tensores, derivadas, derivadas parciales y la regla de la cadena como base de la retropropagación.

6 artículos Estudiantes con conocimientos básicos de estadística Requisito previo: Matemáticas de los datos
1

Espacios y direcciones (Vectores)

Escalar, vector, dimensionalidad y espacio vectorial.

2

Tablas de datos y transformaciones (Matrices)

Matriz, multiplicación de matrices, transformación y producto escalar.

3

Tensores (El lenguaje de las GPUs)

Tensor como array n-dimensional, batching y shape.

4

Medir el cambio (Derivadas)

Pendiente, tasa de cambio y mínimos/máximos.

5

Derivadas parciales y el gradiente

Pendiente multidimensional y el vector gradiente.

6

Funciones anidadas (Regla de la cadena)

Composición de funciones y regla de la cadena — el precursor de la retropropagación.

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IA clásica y simbólica

De Turing pasando por búsqueda, heurísticas y teoría de juegos hasta los sistemas expertos y el invierno de la IA.

Intermedio

Entiendes las raíces de la IA, navegas espacios de estados, dominas el pathfinding y la teoría de juegos y conoces las lecciones del invierno de la IA.

7 artículos + 4 Demos Estudiantes con conocimientos básicos de algoritmos Requisito previo: Estructuras informáticas y algoritmos
1

El nacimiento de la IA (De Turing a Dartmouth)

Test de Turing, Conferencia de Dartmouth (1956), ELIZA — el marco histórico.

2

Búsqueda en grafos

Espacio de estados, búsqueda en anchura (BFS) y búsqueda en profundidad (DFS).

3

Heurísticas y pathfinding

Heurística, función de coste, Dijkstra y el algoritmo A*.

4

A* Pathfinding — Demo interactiva

Ve A* y Dijkstra en acción navegando por un laberinto.

Opcional
5

Agentes en conflicto (Teoría de juegos)

Sistemas multiagente, juego de suma cero y equilibrio de Nash.

6

MinMax y Pruning

Árbol de decisión, estrategia MinMax y poda alfa-beta.

7

MinMax — Demo interactiva

Juega al Tic-Tac-Toe contra una IA invencible con MinMax.

Opcional
8

Reglas y lógica (Sistemas expertos)

Sistema experto, motor de inferencia, reglas Si-Entonces y explosión combinatoria.

9

IA basada en reglas — Demo interactiva

Experimenta de forma interactiva cómo un sistema experto forma cadenas lógicas causales.

Opcional
10

ELIZA Chatbot — Demo interactiva

Chatea con el primer bot terapeuta basado en reglas de la historia.

Opcional
11

El invierno de la IA (Fracasos y lecciones)

Informe Lighthill, promesas exageradas y por qué la IA simbólica fracasó ante la complejidad.

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Fundamentos del Machine Learning

El cambio de paradigma: de programar a entrenar — Supervised, Unsupervised y las herramientas de evaluación.

Intermedio 0 de 4

Entiendes los paradigmas del ML, entrenas modelos de Supervised Learning, evalúas con métricas y conoces el Overfitting y el Unsupervised Learning.

8 artículos + 2 Demos Estudiantes con todas las rutas de fundamentos Requisito previo: Estructuras informáticas y algoritmos Matemáticas de los datos Álgebra lineal y cálculo IA clásica y simbólica
1

Programar vs. entrenar

Machine Learning, datos de entrenamiento, modelo e inferencia.

2

Supervised Learning (Aprender con profesor)

Etiqueta, características, objetivo, clasificación vs. regresión.

3

Regresión lineal y logística

Línea de ajuste, Sigmoid y función de error (MSE).

4

La materia prima (Data Engineering)

Feature Engineering, valores faltantes y normalización.

5

Parámetros vs. hiperparámetros

Lo que la IA aprende por sí misma vs. lo que ajusta el humano.

6

Cuando el alumno memoriza

Overfitting, Underfitting, Train-Test-Split y conjunto de validación.

7

Evaluar modelos

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score y Confusion Matrix.

8

Unsupervised Learning (Estructura en el caos)

Clustering (k-Means), reducción de dimensionalidad (PCA) y detección de anomalías.

9

Supervised Learning — Demo interactiva

Entrena un modelo y observa la frontera de decisión.

Opcional
10

K-Means Clustering — Demo interactiva

Observa cómo K-Means agrupa puntos de datos en grupos.

Opcional

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Deep Learning (La revolución neuronal)

Desde la neurona artificial pasando por la activación, Hidden Layers y funciones de pérdida hasta Gradient Descent y Backpropagation.

Avanzado Disponible desde 15 jul 2026

Entiendes las redes neuronales desde el Perceptrón hasta la Backpropagation y puedes seguir el proceso de entrenamiento completo.

6 artículos + 3 Demos Estudiantes con conocimientos de ML Requisito previo: Fundamentos del Machine Learning
1

La neurona artificial

Disponible desde 15 jul 2026

2

Perceptrón — Demo interactiva

Entrena la red neuronal más simple paso a paso.

Opcional
3

La chispa de activación (Activación)

Disponible desde 15 jul 2026

4

La red (Hidden Layers)

Disponible desde 15 jul 2026

5

Cómo la IA calcula su error

Disponible desde 15 jul 2026

6

El camino hacia el valle (Gradient Descent)

Disponible desde 15 jul 2026

7

El corazón del aprendizaje (Backpropagation)

Disponible desde 15 jul 2026

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Arquitecturas modernas (GenAI)

Desde tokenización pasando por Embeddings, CNNs, RNNs y Transformers hasta LLMs, Transfer Learning y Diffusion.

Avanzado Disponible desde 12 ago 2026

Entiendes tokenización, Embeddings, CNNs, RNNs, Transformers, LLMs, Transfer Learning, Sampling y Diffusion.

9 artículos + 3 Demos Estudiantes con conocimientos de Deep Learning Requisito previo: Deep Learning (La revolución neuronal)
1

Tokenización (El alfabeto de las máquinas)

Disponible desde 12 ago 2026

2

Embeddings y Latent Space

Disponible desde 12 ago 2026

3

Visión por computador (CNNs)

Disponible desde 12 ago 2026

4

Tiempo y secuencias (RNNs)

Disponible desde 12 ago 2026

5

El avance (Transformers y Attention)

Disponible desde 12 ago 2026

6

Grandes modelos de lenguaje (LLMs)

Disponible desde 12 ago 2026

7

Transfer Learning y Fine-Tuning

Disponible desde 12 ago 2026

8

Sampling y Temperature

Disponible desde 12 ago 2026

9

Modelos generativos de imagen (Diffusion)

Disponible desde 12 ago 2026

10

GANs — Demo interactiva

Experimenta de forma interactiva cómo las GANs generan imágenes.

Opcional

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Reinforcement Learning

Aprender a través de recompensas: desde el principio básico pasando por Q-Learning hasta RLHF.

Avanzado Disponible desde 23 sept 2026

Entiendes el Reinforcement Learning, MDP, Q-Learning y RLHF — cómo ChatGPT aprende a ser educado.

3 artículos + 2 Demos Estudiantes con conocimientos de Deep Learning Requisito previo: Deep Learning (La revolución neuronal)
1

La zanahoria y el palo (El principio)

Disponible desde 23 sept 2026

2

Desarrollar estrategias (Q-Learning y MDPs)

Disponible desde 23 sept 2026

3

Q-Learning — Demo interactiva

Observa cómo un agente encuentra la salida mediante Q-Learning.

Opcional
4

RLHF (Cómo los LLMs aprenden a ser educados)

Disponible desde 23 sept 2026

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Sociedad e inclusión

Implicaciones sociales y jurídicas, adaptadas a grupos con necesidades específicas.

Ética y mitos

Consciencia, sesgo, derechos de autor e inyecciones de prompt — las preguntas críticas en torno a la IA.

Principiante Disponible desde 29 jul 2026

Distingues la AGI de la estadística, entiendes el sesgo de entrenamiento analíticamente, conoces las cuestiones de derechos de autor y los riesgos de Prompt Injection.

4 artículos Todos los interesados Ninguno
1

Consciencia vs. probabilidad

Disponible desde 29 jul 2026

2

Sesgo y calidad de los datos

Disponible desde 29 jul 2026

3

Derechos de autor y robo de datos

Disponible desde 29 jul 2026

4

Seguridad e inyecciones de prompt

Disponible desde 29 jul 2026

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Europa y derecho

EU AI Act, regulación de Foundation Models y protección de datos en aplicaciones de IA.

Principiante Disponible desde 21 oct 2026

Entiendes el EU AI Act, las obligaciones de transparencia para Foundation Models y las implicaciones del GDPR para la IA.

3 artículos Todos los interesados Ninguno
1

El EU AI Act

Disponible desde 21 oct 2026

2

Regulación de Foundation Models

Disponible desde 21 oct 2026

3

Protección de datos e IA (GDPR)

Disponible desde 21 oct 2026

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Para mayores (IA en el día a día)

Un ayudante digital, seguridad en internet y mantener la autonomía.

Principiante 0 de 1

Usas la IA como ayudante cotidiano, reconoces las estafas y mantienes el control sobre tus datos.

3 artículos + 2 Demos Mayores, rezagados digitales Ninguno
1

Un ayudante digital

Asistente de voz, traducción y lectura en voz alta.

2

Primer contacto con la IA — Demo interactiva

Un primer diálogo seguro con un chatbot sencillo.

Opcional
3

Seguridad y protección contra el fraude

El timo del nieto 2.0, clonación de voz y detección de phishing.

4

Escudo anti-spam — Demo interactiva

Experimenta cómo un filtro de spam detecta correos sospechosos.

Opcional
5

Mantener la autonomía

Opt-Out en proveedores y controlar la cesión de datos.

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Para estudiantes

Aprender con IA en lugar de copiar, reconocer deepfakes y verificar fuentes críticamente.

Principiante

Usas la IA como tutor de aprendizaje, reconoces deepfakes y medios sintéticos y verificas fuentes críticamente.

2 artículos + 3 Demos Estudiantes de secundaria y universidad Ninguno
1

Aprender con IA (En lugar de copiar)

Diálogo socrático, tutor de aprendizaje y cuestionar críticamente las alucinaciones.

2

La verdad en internet

Deepfakes, verificación de fuentes y medios sintéticos.

3

Los coches aprenden a conducir — Demo interactiva

Observa cómo los coches aprenden mediante neuroevolución a dominar un circuito. Conduce tú mismo y compárate con la IA.

Opcional
4

Jugar contra el ordenador — Demo interactiva

Enfréntate a una IA que elige el mejor movimiento con MinMax.

Opcional
5

El chatbot más antiguo — Demo interactiva

Chatea con ELIZA, el primer chatbot de la historia.

Opcional

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Curiosidades

Un escaparate en crecimiento de demos que no encajan en ninguna ruta temática — clásicos, curiosidades, encantadoras excepciones.

Curiosidades

Un hogar para demos que no pertenecen a ninguna otra ruta — clásicos, curiosidades, encantadoras excepciones. Un escaparate en crecimiento sin un currículo compartido. A veces una se traslada a una ruta temática, a veces se une una nueva.

Principiante

Un puñado curado de demos independientes — un paseo para los curiosos. Sin deberes, solo exploración.

2 demos Los curiosos Ninguno
1

Boids — comportamiento de bandada

Tres reglas simples por pájaro producen una bandada sin líder.

Opcional
2

Evolución — mutación y selección

Pequeñas criaturas son mutadas aleatoriamente generación tras generación — evolución para observar.

Opcional

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