PLAN PÚBLICO

Plan de AI Engineering Foundations

Una vista de metadatos de la secuencia, los hitos y el límite de vista previa gratuita.

CURRÍCULO DISPONIBLE: 12 unidades
Vista previa gratuita: 3 unidades de vista previa gratuita

Python desde cero y el primer pipeline local de operaciones

Python desde cero

Empieza sin experiencia previa en programación y construye la primera capa funcional de AI Operations Starter. Configura un entorno reproducible administrado por uv, aprende el flujo de trabajo de terminal y Git, usa datos y flujo de control fundamentales de Python, implementa una clasificación de solicitudes determinista, maneja fallas controladas, procesa archivos JSON y JSONL, carga una configuración YAML básica y termina con un punto de control limpio para las fases posteriores enfocadas en backend.

AI Operations StarterClasificación local de solicitudesPython desde cero

3 unidades

01
Entorno, terminal, Git y el primer programa en ejecución
A01 · Ruta inicial
Hito
02
Datos de Python, condiciones, bucles, funciones y clasificación de solicitudes
A02 · Ruta inicial
03
Excepciones, rutas, fundamentos de JSON/JSONL y YAML, y depuración por lotes
A03 · Ruta inicial
Hito

El progreso de la fase aparecerá aquí cuando tu cuenta tenga acceso.

Proyectos Python confiables, pruebas y la primera API tipada

Python confiable + API

Convierte los scripts de la Fase A en un pequeño paquete Python mantenible y expón el mismo comportamiento de clasificación de solicitudes mediante una API tipada y probada. Aprende límites de paquetes, imports, anotaciones de tipo, dataclasses, enums, Ruff, mypy, pytest, fixtures, parametrización, pruebas de regresión, depuración disciplinada asistida por IA, fundamentos de HTTP, FastAPI, validación con Pydantic, límites de dependencias, errores controlados de API y un almacenamiento en memoria explícitamente no duradero. Termina con un punto de control limpio que más adelante pueda incorporar integraciones, PostgreSQL, Docker e IA estructurada sin reescribir la política de negocio central.

AI Operations StarterAPI tipada y probada de solicitudesPython confiable + primera API

3 unidades

01
Estructura de paquetes, tipos, modelos de dominio, Ruff y mypy
B04
02
pytest, fixtures, protección contra regresiones y depuración asistida por IA
B05
Hito
03
HTTP, FastAPI, Pydantic, límites de dependencias y pruebas de API
B06
Hito

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Límites conectados, persistencia con PostgreSQL e IA estructurada

Datos conectados + IA

Amplía la API tipada y probada de la Fase B para convertirla en un pequeño backend conectado. Añade clientes HTTP salientes explícitos, transportes mock deterministas, verificación de webhooks firmados sobre bytes sin procesar, límites tipados para configuración y secretos, interfaces de conectores reemplazables y efectos secundarios externos controlados. Después usa Docker Compose, PostgreSQL, transacciones de SQLAlchemy 2.x, persistencia duradera, interfaces de proveedores, proveedores fake deterministas, candidatos de IA restringidos por esquema, manejo de fallas del proveedor y una política híbrida que mantiene el control en el código de la aplicación, no en el modelo.

AI Operations StarterServicio persistente de solicitudes con IA estructuradaIntegraciones + PostgreSQL + IA estructurada

3 unidades

01
HTTP saliente, webhooks firmados, configuración tipada y límites de conectores
C07
02
Docker Compose, PostgreSQL, SQL, SQLAlchemy y persistencia transaccional
C08
Hito
03
Interfaces de proveedores, candidatos de IA estructurados y política de decisión híbrida
C09
Hito

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Capstone integrado y preparación para las rutas Core

Capstone + preparación

Ensambla el AI Operations Starter completo desde un checkout limpio y verifica sus contratos de API, webhook firmado, PostgreSQL, IA estructurada, conector y fallas mediante un único criterio de aceptación reproducible. Después completa tres previews acotados de especialización: una evaluación y decisión de release para AI Systems Engineering, un flujo de propuesta-autorización-ejecución con identidad de operación segura frente a duplicados para AI Automation Engineering, y un experimento contenido de falla de autorización con pruebas de ataque y utilidad para AI Security Engineering. Finaliza con un informe de preparación basado en evidencia para las tres rutas Core de Quantil Labs.

AI Operations StarterAI Operations Starter preparado para las rutas CoreCapstone integrado + preparación para rutas

3 unidades

01
Capstone integrado y aceptación desde un inicio limpio
D10
Hito
02
Previews de evaluación de Systems y ejecución de Automation
D11
Hito
03
Preview de Security y criterio final de preparación para las rutas Core
D12
Hito

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