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Fundamentos para Aulafy

Prepara un entorno local-first para cualquier curso de Aulafy: terminal, Python moderno con uv, Git, AGENTS.md, Docker, servicios locales y una plantilla de proyecto reproducible.

Principiante 6 lecciones Acceso gratuito · contenido abierto

Sin registro, cookies ni seguimiento personal. El avance básico se guarda solo en este navegador. Cómo funciona la privacidad.

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2
lecciones
6
estado
abierto

Tu siguiente acción

Abre la primera misión, termina una práctica pequeña y guarda una evidencia. Si el curso te supera, vuelve a la ruta de inicio: no tienes que dominarlo todo hoy.

  1. 1 Abre una lección
  2. 2 Haz la misión
  3. 3 Guarda evidencia
Primera misión
Revisión editorial del Necesita revisión · 2 fuentes primarias · catálogo editado el
Revisión pendiente desde 21 de agosto de 2026Revisión periódica Revisar cada 30 díasPróxima revisión · 21 de agosto de 2026

Alcance: Estructura educativa, coherencia del temario, fuentes generales y riesgos. Las lecciones técnicas concretas deben probar comandos y versiones antes de marcarse como probadas.

Evidencia revisada

  • Curso incluido en rutas visibles.
  • Fecha ISO obligatoria en catálogo.
  • Resultado educativo y entregable revisados por audit automático.

Esta ficha no sustituye la prueba local de cada tutorial técnico. Si una lección incluye comandos, versiones, precios o plataformas externas, debe volver a contrastarse con sus fuentes oficiales antes de marcarse como probada.

Qué serás capaz de hacer

  • Preparar un entorno local-first reproducible
  • Usar Python con uv, Git, AGENTS.md y Docker con criterio
  • Crear una plantilla base para proyectos de IA
Entregable final

Un proyecto base de Aulafy con README, AGENTS.md, entorno Python, Git limpio y servicios preparados.

Personas que quieren entrar en cursos de IA local, agentes, RAG o MLOps con una base técnica clara.

  • Un ordenador propio
  • Ganas de usar terminal sin miedo
4 hFundamentos

Actualizado: 18 de julio de 2026

Temario

6 pasos

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

Ver catálogo completo