La idea de este curso no es solo revisar la sintaxis de LangGraph, sino entender cómo diseñar flujos de IA más ordenados, mantenibles y cercanos a escenarios reales. Empezaremos desde los fundamentos y avanzaremos paso a paso hasta construir una aplicación práctica de IA con Python.
Durante la serie veremos:
Qué problema resuelve LangGraph.
Cómo pensar una aplicación de IA como un grafo.
Qué son los nodos y las aristas.
Cómo usar condiciones para tomar decisiones dentro del flujo.
Cómo manejar estado y memoria.
Cómo incorporar Human in the Loop.
Cómo integrar todo en un proyecto final.
Cómo seguir el curso usando Google Colab y el repositorio en GitHub.
Este curso está pensado para desarrolladores, estudiantes, docentes y profesionales de datos o IA que quieren pasar de ejemplos simples con LLMs a aplicaciones más estructuradas.
Repositorio del curso:
https://github.com/macespinoza/langgraph-desde-cero-app-ia-real
Sígueme en LinkedIn:
https://www.linkedin.com/in/mcotrina/
IA & Data con propósito.
Data & IA con propósito.
Soy Miguel Cotrina, Data & AI Solutions Architect, speaker y docente especializado en IA Generativa, agentes de IA, arquitectura de datos y plataformas cloud.
En este canal comparto contenido sobre IA Generativa, agentes de IA, RAG, LangChain, LangGraph, Azure AI Foundry, Google Cloud, arquitectura de datos, plataformas cloud y adopción estratégica de IA.
Mi objetivo es ayudarte a pasar del concepto a la aplicación: entender mejor los problemas, diseñar soluciones viables y usar Data & IA con criterio técnico, visión de negocio y propósito.
Aquí encontrarás explicaciones, demos, shorts, clases abiertas y análisis para profesionales que buscan aplicar IA y datos en escenarios reales.
Disponible para charlas, formación ejecutiva, talleres académicos y programas especializados en Data & IA Generativa aplicada.
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