Una ruta guiada para aprender conceptos, usos y límites de la IA antes de saltar entre herramientas.
Este minicurso sirve para ubicarse, entender la terminología básica, aprender a usar mejor la IA y leer el resto de Dunajhon con más contexto. No está pensado como una portada de academia, sino como una entrada ordenada a las lecciones reales del proyecto.
Puedes seguirlo en orden de principio a fin. Cada módulo construye sobre el anterior y prepara mejor la lectura del siguiente. Las lecciones están pensadas para resolver una duda concreta dentro de una ruta general más amplia.
Los tests y repasos sirven como apoyo para revisar conceptos, no como acreditación oficial. Si ya conoces parte del temario, puedes saltar al módulo que mejor encaje con tu necesidad actual.
Si no sabes por dónde entrar, estas rutas rápidas ayudan a usar el minicurso como mapa y no solo como listado de lecciones.
Empieza por los módulos 1 y 2 para entender la base, los modelos y la terminología mínima.
Ve antes al módulo 3 para mejorar cómo pides, estructuras y revisas respuestas.
Los módulos 4 y 5 ayudan a aterrizar usos multimodales y aplicaciones más prácticas.
El módulo 6 sirve para rematar conceptos, ver el siguiente paso y repasar el conjunto del curso.
Este minicurso tiene una función formativa y orientativa. No sustituye formación reglada ni acreditaciones oficiales. Su objetivo es ayudarte a construir una base clara para entender mejor la IA y usar con más criterio el resto del proyecto.
Cada módulo cumple una función concreta dentro del recorrido. La idea no es acumular temas, sino ayudarte a pasar de la base conceptual a un uso más claro y más consciente de la IA.
Este bloque sirve para aclarar desde el principio qué entendemos por IA, cómo ha evolucionado y qué ideas básicas conviene ordenar antes de avanzar.
Aquí el curso aterriza qué es un LLM, cómo procesa texto y por qué conceptos como tokens, memoria o alucinación importan tanto al usarlo bien.
Este bloque se centra en pedir mejor: qué información conviene dar, cómo estructurar un encargo y qué técnicas ayudan a obtener respuestas más claras y más útiles.
Después del texto, este módulo amplía el foco a imagen, audio, vídeo y usos combinados para que la idea de “IA” no se reduzca solo al chat.
Este bloque aterriza la base en automatización, marketing, análisis, agentes y flujos de trabajo. Es el tramo donde la teoría empieza a tocar más claramente casos prácticos.
El último bloque cierra el recorrido con personalización, APIs, mercado laboral, actualización continua y repaso general para que la salida del curso no se quede en teoría suelta.
Cuando ya tienes clara la estructura general, el siguiente paso útil depende de lo que necesites reforzar: conceptos, instrucciones o criterio de uso. Este cierre te orienta hacia recursos públicos del proyecto y deja fuera la zona del minicurso que sigue temporalmente en noindex.
Este cierre no empuja el banco de lecciones interno mientras esa parte del minicurso siga fuera del índice.
Este hub está pensado para que el minicurso tenga valor incluso antes de abrir una lección: te dice qué cubre, por dónde empezar y qué hacer después. Si ya has recorrido la base y buscas otra ruta, puedes volver a la HOME, consultar el glosario, pasar a la biblioteca de prompts o usar el quiz de integración para detectar el siguiente paso útil.