Sistemas Operativos y Administración

• GNU/Linux Comandos
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Herramientas de Desarrollo

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Geotecnologías y Mapping

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Seguridad y Redes

• Seguridad de la Información

Formatos y Marcado

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Otros

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• Audio y Video
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• Desarrollo de Software e Informática
• Sistemas de Información y Web
• Bases de Datos (General)
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IA

Nivel 1: Los Fundamentos de la Inteligencia Artificial (Teoría Básica)

• Machine Learning (ML) o Aprendizaje Automático
• El Deep Learning (Aprendizaje Profundo)
• Una Red Neuronal (o Red Neuronal Artificial)

Nivel 2: Arquitectura y Funcionamiento Interno de los LLM

• LLM (Large Language Models)
• Los tokens
• El Preentrenamiento (Pre-training)
• La Inferencia en Inteligencia Artificial
• Alucinación

Nivel 3: Técnicas de Control, Extensión y Multimodalidad (Interacción)

• Un prompt
• Modelo multimodal
• El RAG (Retrieval-Augmented Generation) o Generación Aumentada por Recuperación

Nivel 4: Entorno Local y Hardware (Sistemas e Infraestructura)

• Ollama
• LM Studio
• Guía para armar tu IA local

Nivel 5: Paradigma de Agentes y Automatización (Sistemas Autónomos)

• Agente agéntico
• Agentes y Sub Agentes
• Agents skills
• ¿Cómo crear una skill personalizada?
• Plantilla Markdown lista para rellenar con una idea
• Ejemplo real de skill.md
• agent-first

Nivel 6: Herramientas de Desarrollo Agénticas en Acción (Aplicación Práctica)

• OpenCode
• Codex
• Claude Code
• Google Antigravity
• OpenClaw

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la licencia (GNU GENERAL PUBLIC LICENSE Version 3)

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