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Manoj - Soest$31
Profe fiable: Soy un desarrollador full stack profesional con más de 15 años de experiencia práctica en ingeniería de software, diseño de sistemas e inteligencia artificial. He trabajado en frontend, backend, DevOps e IA, creando sistemas de nivel empresarial para aplicaciones del mundo real, desde microservicios a gran escala hasta plataformas de IA cognitiva. Me apasiona enseñar la forma real y moderna de codificar, combinando fundamentos técnicos profundos con las tecnologías más avanzadas de la actualidad: IA generativa, sistemas agenticos, arquitecturas RAG, automatización en la nube y DevOps inteligente. Ya sea que sea un principiante que explora su primer "Hola Mundo", un profesional que mejora su stack o un investigador/desarrollador que explora sistemas de IA, puedo guiarlo paso a paso: conceptual, práctica y estratégicamente. 🧩 Lo que aprenderás 🖥️ Desarrollo Front-End Domine cómo crear interfaces interactivas, responsivas y de alto rendimiento: HTML / HTML5 – Estructura, semántica, formularios, accesibilidad CSS / CSS3 / SCSS – Diseño, animaciones, diseño responsivo, Flexbox, Grid Bootstrap / Tailwind / Material UI: marcos de diseño rápido JavaScript (ES6+): programación funcional, bucles de eventos, cierres, async/await TypeScript: tipado fuerte, interfaces, decoradores y genéricos React.js / Next.js: componentes, ganchos, gestión de estados, enrutamiento, API Angular (1.x a 17): módulos, inyección de dependencias, RxJS, arquitectura avanzada Vue.js (opcional): programación reactiva, gestión del ciclo de vida jQuery/AJAX: compatibilidad con versiones anteriores y comunicación backend Rendimiento web: Lighthouse, Core Web Vitals, PWA, estrategias de almacenamiento en caché ⚙️ Desarrollo back-end y empresarial Cree sistemas del lado del servidor escalables, seguros e inteligentes: C / C++ / Estructuras de datos / Algoritmos / OOPS Java / J2EE / Spring / Spring Boot / Spring Cloud / Hibernate / Struts / Wicket Arquitectura de microservicios: puerta de enlace API, registro de servicios, comunicación entre servicios Node.js / Express / NestJS: backend moderno de JavaScript/TypeScript Servicios web REST y SOAP: diseño de API, seguridad y documentación (Swagger/Postman) Python (Flask/FastAPI): API REST, pipelines de aprendizaje automático, automatización Scripting de shell (Linux/Unix): automatización, trabajos cron, análisis de registros, scripting de DevOps PHP / Laravel / CodeIgniter: desarrollo web backend clásico Contenerización y orquestación: Docker, Kubernetes, Helm CI/CD y nube: Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps Pipelines ☁️ Dominio de la nube y DevOps Aprenda a crear, implementar y escalar aplicaciones en la nube: AWS (EC2, S3, Lambda, DynamoDB, API Gateway, ECS) Azure (servicios de aplicaciones, funciones, CosmosDB, DevOps) Google Cloud (GCP, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run) Monitoreo y registro: ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana, Prometheus Infraestructura como código (IaC): Terraform, AWS CDK, Azure Bicep Control de versiones y colaboración: Git, GitHub, GitLab, Bitbucket Pipelines de CI/CD: compilación, prueba, implementación, automatización, reversión, gestión de versiones 📱 Desarrollo de aplicaciones Desarrollar aplicaciones móviles e híbridas de extremo a extremo: Android (Java/Kotlin): UI/UX, ciclo de vida de la actividad, integración de API Frameworks híbridos: Ionic, Cordova, React Native Aplicaciones web progresivas (PWA): optimización para dispositivos móviles, almacenamiento en caché y sin conexión Integración de Firebase: autenticación, Firestore y mensajería en la nube 🤖 Inteligencia artificial y aprendizaje automático Descubra cómo se construyen e implementan los sistemas de IA modernos: Fundamentos de IA: redes neuronales, aprendizaje supervisado y no supervisado Aprendizaje automático con Python: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch Procesamiento del lenguaje natural (PLN): Transformadores, BERT, GPT Visión artificial: OpenCV, YOLO, clasificación de imágenes API e integraciones de IA: Google DialogFlow, Azure Cognitive Services, API de OpenAI 🧬 IA generativa, RAG y sistemas agentes Enfoque especial en la integración y automatización de IA en el mundo real: Modelos de IA generativos (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral): implementación práctica Ingeniería de indicaciones: diseño de marcos de indicaciones potentes y reutilizables Generación aumentada por recuperación (RAG): arquitecturas híbridas de búsqueda y generación Sistemas de IA con agentes: creación de flujos de trabajo autónomos con múltiples agentes (p. ej., AutoGPT, CrewAI) RAG Agenético: sistemas de memoria contextual, encadenamiento y razonamiento LangChain / LlamaIndex: pipelines RAG, cargadores de documentos, incrustaciones, bases de datos vectoriales Bases de datos vectoriales: Pinecone, Chroma, Weaviate, FAISS Gráficos de conocimiento y gestión del contexto: vinculación de datos empresariales con RAG Implementación de aplicaciones de IA: FastAPI + Streamlit + LangServe + Docker Herramientas de copiloto e IA: GitHub Copilot, API ChatGPT, intérprete de código, Vertex AI Studio Kit para desarrolladores de Google AI (ADK): Edge AI, TensorFlow Lite, Coral y servicio de modelos Inteligencia artificial de voz y diseño conversacional: Dialogflow CX, OpenAI Assistants, ElevenLabs 🔬 Datos, pruebas y calidad Sistemas de bases de datos: MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Oracle, DB2, Redis Diseño de bases de datos: ERD, normalización, indexación, ajuste del rendimiento Herramientas de prueba: JUnit, Mockito, Selenium, Cypress, Postman Prácticas TDD/BDD: Pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo Registro y monitorización: ELK, Splunk, Prometheus Optimización del rendimiento: creación de perfiles, almacenamiento en caché y concurrencia 🧩 Sistemas operativos y scripts Administración de Windows/Linux/Ubuntu/Unix Sistemas de archivos, permisos, redes, gestión de procesos Scripting de shell / Automatización / Análisis de registros Seguridad del sistema y refuerzo de SSH 🧠 Temas adicionales Matemáticas para programadores: lógica, combinatoria, probabilidad, teoría de grafos Fundamentos del desarrollo de juegos: Unity, Phaser.js, HTML5 Canvas Ética de la IA, privacidad de datos, diseño responsable de IA Proyectos de automatización y rastreo/scraping web: BeautifulSoup, Selenium, Puppeteer Integraciones sin código/con poco código: Zapier, Make, automatizaciones de IA
Programación · Java · Javascript
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Profe fiable: Después de una evaluación inicial, este curso está diseñado para transformar a su hijo de un consumidor pasivo de tecnología en un creador de IA activo y ético. Basado en la hoja de ruta personalizada desarrollada en la primera sesión, el programa de 5 semanas ofrece un aprendizaje estructurado y basado en proyectos adaptado a las fortalezas cognitivas e intereses de su hijo, abordando específicamente cualquier barrera de aprendizaje identificada durante la fase de diagnóstico. Lo que logramos en 5 semanas: Semanas 1-2: Fundamentos del Aprendizaje Automático y Pensamiento Crítico: Vamos más allá de las definiciones, utilizando proyectos interactivos para comprender cómo la IA "aprende" (datos, sesgos, reconocimiento de patrones). Esto desarrolla el pensamiento crítico sobre la tecnología que utilizan a diario. Semanas 3-4: IA Generativa Ética para la Creatividad: Los estudiantes aprenden a dominar la ingeniería de prompts (instrucciones) para crear arte digital, historias o conceptos de juegos utilizando herramientas de IA generativa. La Seguridad y la Ética son primordiales: nos centramos en el uso responsable, la ciudadanía digital y los conceptos básicos de derechos de autor. Semana 5: El Proyecto Final de Creador IA: Un mini-proyecto personalizado (por ejemplo, entrenar un clasificador de imágenes simple o escribir una historia totalmente co-autorizada por IA) para demostrar la autonomía y la maestría de los conceptos centrales. Como educador tecnológico especializado y coach con más de 10 años de experiencia, garantizo: Integración SEN (Necesidades Educativas Especiales): Adaptación continua de los requisitos del proyecto y los métodos de entrega para asegurar que los estudiantes con Necesidades Educativas Especiales (SEN) mantengan la confianza y un progreso medible. Transferencia de Habilidades: Enseñamos habilidades que se transfieren directamente a los proyectos escolares, no solo teoría de IA, sino alfabetización digital avanzada y resolución de problemas estructurada.
Tecnología de la información · Programación · Desarrollo de habilidades de aprendizaje y estudio
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Profesor experimentado ofrece cursos de matemáticas, física e ingeniería. (París)
Matías
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rating green star
Matías además de un profesor excelente que me guia para el aprendizaje de álgebra lineal y conceptos relacionados con IA es una persona muy cercana y excelente, te ayuda a resolver pequeños problemas que te puedan surgir como ayudarte con la compra del portatil más adecuado para tus necesidades, estoy muy contenta y espero que sea mi profesor pir un largo tiempo, muchas gracias Matías te tenemos un gran aprecio.
Comentario de NINA
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