IA generativa
└── Introducción a la IA Generativa
└── Fundamentos
         ├── Large Language Models (LLM)
         ├── Transformers
         ├── GPT
         ├── Context Window
         └── Tokens y Tokenización

└── Embeddings
         ├── Introducción a los Embeddings
         ├── Embedding Models
         ├── Similitud Vectorial
         └── Búsqueda Semántica

└── Prompt Engineering
         ├── Zero-Shot Prompting
         ├── One-Shot Prompting
         ├── Few-Shot Prompting
         ├── Chain of Thought (CoT)
         └── Structured Prompting

└── Vector Databases
         ├── Introducción a las Vector Databases
         ├── ChromaDB
         ├── FAISS
         ├── Pinecone
         ├── Weaviate
         └── Qdrant

└── Retrieval Augmented Generation (RAG)
         ├── Introducción a RAG
         ├── Chunking
         ├── Retrieval
         ├── Reranking
         ├── Hybrid Search
         └── Advanced RAG

└── Fine-Tuning
         ├── Fine-Tuning Tradicional
         ├── LoRA
         ├── QLoRA
         └── PEFT

└── Function Calling y Tool Use
         ├── Function Calling
         ├── Tool Calling
         ├── Structured Outputs
         └── JSON Mode

└── MCP (Model Context Protocol)
         ├── Introducción a MCP
         ├── MCP Clients
         ├── MCP Servers
         ├── MCP Tools
         └── Casos de Uso

└── Agentes de IA
         ├── Introducción a los Agentes
         ├── Arquitecturas de Agentes
         ├── Planificación y Memoria
         ├── Multi-Agent Systems
         ├── LangChain
         ├── LangGraph
         ├── CrewAI
         └── AutoGen

└── Evaluación de LLMs
         ├── Métricas de Evaluación
         ├── Human Evaluation
         ├── RAG Evaluation
         └── LLM-as-a-Judge