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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 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