IA Generativa y Modelos de Lenguaje de DominioIA Generativa y Modelos
de Lenguaje de Dominio
de desarrollo competencial en datos e inteligencia artificial dirigido a la comunidad investigadora del CSIC diseñado para reforzar la capacidad operativa en análisis de datos dentro
de proyectos científicosintensivos en información.
Perfil: Investigadores/as con competencias sólidas en datos
10 semanas (60 hs)
3 horas, dos veces por semana
100% LIVE
Septiembre 2026
Sistema de inteligencia documental para consultas científicas
Especialización en modelos de lenguaje para ciencia de datos
El lenguaje de la innovación en tus proyectos científicos
El programa se centra en la capa de aplicación práctica de los LLMs,donde se concentra el mayor valor para investigación: cómo estructurar un corpus, cómo conectar un modelo a la base de conocimiento del laboratorio, cómo extraer información fiable y cómo automatizar tareas documentales con agentes.
¿Qué adquirirás al finalizar?
- Procesamiento de grandes volúmenes de información científica.
- Organización de datos con modelos de lenguaje e IA.
- Mayor autonomía en el análisis de información.
- Capacidad para consultar datos de forma más eficiente .
Requisitos previos
- Bootcamp de Data e IA o equivalente
- Fundamentos básicos de ML
- Python operativo para procesamiento de texto
- Familiaridad con conceptos básicos de NLP
Próximas ediciones
Septiembre 2026
Entregable final del programa
Cada participante desarrollará un sistema completo de inteligencia documental aplicado a su propio ámbito de investigación. La solución integrará un pipeline de procesamiento de documentos, una base vectorial para búsqueda semántica, un sistema RAG evaluado cuantitativamente y una biblioteca de prompts especializados para las tareas habituales de su laboratorio.
Lo que dicen los Upgraders Momentum
“El programa me ha venido muy bien para aprender cómo utilizar la IA para potenciar lo que hago. Muchas veces vamos indiscriminadamente a las distintas IA generativas y vas probando, pero realmente no sabes cómo comunicarte con ellas ni cuál te va a venir mejor. Aquí aprendí cómo la IA puede entender el entorno en el que trabajas y tus propios datos mediante un buen prompt. Es una experiencia donde adquieres recursos que no sabes ni que existen, pero que son realmente útiles para tu investigación.”
Aprendí a usar
la IA de forma
útil para mi
investigación
Una ruta por el itinerario formativo
Este programa de especialización constituye una etapa avanzada del itinerario, donde la ciencia de datos se profesionaliza para dar respuesta a las exigencias de entornos de producción.
Programación y Automatización
Bootcamp de Data e IA aplicado a investigación
Tres rutas hacia la excelencia operativa
¿Necesitas más información?
Déjanos tus datos y recibe más información. Te ayudaremos a transformar tu
entorno de trabajo y a elevar el impacto de tu actividad científica.
¿Tienes preguntas? Nosotros, respuestas
No es obligatorio si ya cuentas con una base técnica equivalente. Esta especialización está pensada para investigadores/as con Python operativo, fundamentos básicos de machine learning y familiaridad con conceptos básicos de NLP. Si vienes del Bootcamp de Data e IA, tendrás una base muy adecuada para aprovechar el programa desde el primer día.
Necesitas manejar Python con cierta autonomía, especialmente para trabajar con datos y desarrollar pipelines reproducibles. No se espera que seas desarrollador/a profesional, pero sí que puedas implementar arquitecturas, integrar APIs comerciales u open-source y estructurar flujos de trabajo con frameworks de agentes durante las sesiones.
Sí. Ese es precisamente uno de los objetivos del programa. El entregable final consiste en construir un sistema completo de inteligencia documental aplicado a tu propio corpus científico, incluyendo procesamiento de documentos, indexación y automatización de tareas.
Finalizarás el programa con la capacidad de procesar grandes volúmenes de texto científico mediante NLP aplicado. Serás capaz de construir sistemas RAG avanzados con búsqueda híbrida y evaluación cuantitativa, diseñar prompts especializados, ejecutar modelos open-source de forma local para proteger datos confidenciales e implementar agentes con herramientas aplicados a la ciencia.
La especialización tiene una duración de 10 semanas, con 60 horas de formación. El formato consiste en sesiones síncronas en directo de 3 horas, dos veces por semana, estructuradas en 30 minutos de exposición conceptual, 90 minutos de práctica guiada y 60 minutos de aplicación al corpus propio.