Tres programas. Cada uno con su tabla de alcance, sus horas y lo que no cubre.
Leer papers, construir sistemas de texto o llevar IA al equipo de ingeniería: el proceso es el mismo en los tres casos.
← InicioCómo trabaja cada programa
Los tres programas comparten un método: al inicio de cada uno se establece con precisión qué se aprende, cuánto tiempo requiere, qué conocimiento previo se asume y qué queda fuera. Esa tabla no cambia una vez empezada la cursada.
El trabajo práctico siempre produce un artefacto concreto: una reproducción documentada, un sistema con harness de evaluación propio o una nota de arquitectura escrita con el equipo. El artefacto es la evidencia del aprendizaje, no un certificado.
Las sesiones en vivo se coordinan con la cohorte antes de empezar. La devolución de trabajos tiene un plazo comprometido por escrito. Los recursos externos se listan con costos estimados y fecha de verificación.
Estándares documentados · Tensor Malva · julio 2025
Lectura y reproducción de papers de IA
Un grupo de estudio para personas que saben programar pero se frenan en la literatura técnica. Cubre cómo está estructurado un paper de ML, cómo encontrar el aporte real bajo el abstract, distinguir una ablación de un resultado decorativo, y reproducir un resultado modesto de un método publicado usando recursos abiertos.
Al terminar, cada estudiante entrega una reproducción con reporte escrito: dónde sus números coinciden con los del paper, dónde difieren y qué permanece sin aclarar. Ese reporte es el artefacto central del programa.
| Campo | Valor |
|---|---|
| Duración total | 8 semanas |
| Horas en vivo | 3 h/semana |
| Horas de práctica | 5 h/semana (lectura + código) |
| Tamaño de cohorte | Hasta 16 personas |
| Conocimiento previo | Python cómodo · algo de entrenamiento de modelos |
| Artefacto producido | Reproducción + reporte escrito |
| Fuera de alcance | No enseña arquitecturas nuevas |
| Precio | ARS 160.000 por persona |
Lo que incluye
- Estructura de un paper de ML y cómo leerla
- Cómo identificar el aporte real de un artículo
- Reproducción de un resultado con código propio
- Devolución escrita por instructor por cada entrega
Track de Procesamiento de Lenguaje Natural
El track va desde tokenización hasta un sistema de texto funcionando: preprocesamiento que no arruina los datos en silencio, embeddings con explicación de qué codifican realmente, arquitectura transformer construida paso a paso, fine-tuning de un modelo open-weight con un conjunto de evaluación diseñado por el estudiante, enfoques RAG con sus modos de falla documentados y técnicas de prompt medidas, no afirmadas.
El programa no cubre voz ni visión. Al terminar, el estudiante tiene un sistema de texto y un harness de evaluación escrito para su propia tarea.
| Campo | Valor |
|---|---|
| Duración total | 14 semanas |
| Horas en vivo | 6 h/semana |
| Horas de práctica | 8 h/semana |
| Tamaño de cohorte | Hasta 12 personas |
| Revisiones individuales | Quincenal (1 a 1) |
| Conocimiento previo | Aprendizaje supervisado · Python cómodo |
| Artefacto producido | Sistema de texto + harness de evaluación |
| Fuera de alcance | Voz · visión por computadora |
| Precio | ARS 745.000 por persona |
Lo que incluye
- Tokenización y preprocesamiento sin pérdida de datos
- Embeddings y arquitectura transformer explicados
- Fine-tuning con evaluación diseñada por el estudiante
- RAG y técnicas de prompt con medición
- Revisión 1 a 1 quincenal con el instructor
IA Aplicada para Equipos
Un programa entregado al equipo de ingeniería de la empresa, en sus herramientas, sobre un problema que ellos traen. Cubre cómo enmarcar un problema interno de forma medible, construir un conjunto de evaluación que refleje los usuarios reales del equipo, baselines antes de modelos, fine-tuning donde corresponde y no donde no, serving, monitoreo, medición de costo y latencia bajo carga real, y las prácticas de documentación que le permiten a un segundo ingeniero tomar el sistema.
Incluye una nota de arquitectura escrita con el equipo, no para el equipo. Es puramente educativo y operativo: no hace promesas sobre resultados de negocio.
| Campo | Valor |
|---|---|
| Duración total | 16 semanas |
| Horas en vivo | 6 h/semana + office hours |
| Revisiones | Semanales por escrito |
| Tamaño de equipo | Hasta 8 personas |
| Walkthrough final | Production-readiness al cierre |
| Artefacto producido | Nota de arquitectura escrita con el equipo |
| Fuera de alcance | No promete resultados de negocio |
| Precio | ARS 1.285.000 por equipo |
Lo que incluye
- Problema del equipo como eje del programa
- Construcción del conjunto de evaluación propio
- Serving, monitoreo y medición bajo carga real
- Documentación de traspaso para segundo ingeniero
- Walkthrough de production-readiness al cierre
Comparación de programas
Para decidir cuál se ajusta mejor a tu situación · julio 2025
| Criterio | Lectura de Papers | Track NLP | IA para Equipos |
|---|---|---|---|
| Duración | 8 semanas | 14 semanas | 16 semanas |
| Horas semanales | 8 h | 14 h | 6 h + OH |
| Tamaño máximo | 16 personas | 12 personas | 8 personas |
| Revisión individual | Quincenal | Semanal | |
| Precio (ARS) | 160.000 | 745.000 | 1.285.000 |
| Indicado para | Quienes se frenan en la lectura técnica | Quienes quieren construir un sistema de texto | Equipos de ingeniería con un problema propio |
Lectura de Papers
Quienes pueden ejecutar código pero no pueden argumentar los papers que usan. Introducción sin prerequisito de NLP.
Track NLP
Para quienes ya tienen base en ML supervisado y quieren construir un sistema de texto propio con evaluación diseñada.
IA para Equipos
Para empresas que quieren llevar IA a producción sobre un problema real, con documentación y revisión de production-readiness.
Estándares comunes a los tres programas
Privacidad de los trabajos
Los trabajos prácticos no se publican ni se usan para entrenar modelos. Son propiedad del estudiante.
Plazo de devolución comprometido
Cinco días hábiles máximo para la devolución de cualquier trabajo práctico.
Tabla de alcance publicada antes
Accesible antes de la inscripción con horas, prereqs, artefacto y fuera-de-alcance.
Canal de consulta técnica
Respuesta en 48 horas hábiles para preguntas sobre el contenido del programa durante la cursada.
Costos de terceros con fecha
Si el programa requiere recursos externos, los costos aparecen con cifras y fecha de verificación antes de empezar.
Stack verificado por cohorte
Los modelos, datasets y APIs usados se verifican antes del inicio de cada cohorte. Si algo cambia, se notifica con alternativas.
Precios
Precios en pesos argentinos · vigentes julio 2025 · consultar por actualizaciones
Lectura de Papers
- 8 semanas · 3 h/sem en vivo
- Hasta 16 personas
- Reproducción + reporte escrito
- Devolución escrita por entrega
Track NLP
- 14 semanas · 6 h/sem en vivo
- Hasta 12 personas
- Sistema de texto + harness
- Revisión 1 a 1 quincenal
IA para Equipos
- 16 semanas · 6 h/sem en vivo
- Hasta 8 personas
- Nota de arquitectura + walkthrough
- Revisión semanal escrita
¿Cuál de los tres es el que mejor se ajusta?
Escribinos con tu contexto: qué sabés hoy y qué querés producir al terminar. Te indicamos cuál programa cubre eso y qué asume como punto de partida.
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