Planificació Temporal del Curs (90h)¶
Distribució
El curs té una durada de 90 hores: 60h de teoria i pràctiques guiades + 30h de treball autònom (pràctiques i projecte final).
📅 Calendari de 20 Setmanes¶
| Setmana | Contingut | Hores Aula | Hores Autònom |
|---|---|---|---|
| 1 | U1: Història de la IA — del Perceptró al Transformer | 3h | 1h |
| 2 | U1: Del Transformer als LLM Fundacionals | 3h | 2h |
| 3 | U1: Limitacions dels LLM — stateless, cutoff, al·lucinacions, context | 3h | 2h |
| 4 | U2: Què és un Agent d'IA — arquitectura i components | 3h | 1h |
| 5 | U2: Eines i Function Calling — implementació | 3h | 2h |
| 6 | Pràctica 1: Primer Agent | 3h | 3h |
| 7 | 🔵 PROVA TEÒRICA 1 (U1 + U2) | 2h | 2h estudi |
| 8 | U3: Tipus de Memòria — buffer, window, summary, vector | 3h | 1h |
| 9 | U3: RAG — Retrieval Augmented Generation complet | 3h | 2h |
| 10 | U3: Gestió del Context Window i costos | 3h | 1h |
| 11 | Pràctica 2: Agent amb RAG | 3h | 4h |
| 12 | U4: Patrons de Planificació (Plan-and-Execute, Reflexion) | 3h | 1h |
| 13 | U4: ReAct i Chain-of-Thought en profunditat | 3h | 2h |
| 14 | U4: Sistemes Multi-Agent — LangGraph | 3h | 2h |
| 15 | Pràctica 3: Agent Multi-Tool | 3h | 4h |
| 16 | U5: LangChain 0.3 + LangGraph + LangSmith | 3h | 2h |
| 17 | U5: LlamaIndex 0.10 en profunditat | 3h | 2h |
| 18 | U5: OpenAI Assistants API v2 | 3h | 2h |
| 19 | Pràctica 4: Workflow Multi-Agent | 3h | 4h |
| 20 | 🔵 PROVA TEÒRICA 2 (U3+U4+U5) + Presentació Projectes | 3h | — |
Total aula: 58h | Total autònom: 40h ≈ 98h totals
🗓️ Dates Clau¶
S6
Entrega Pràctica 1
S7
Prova Teòrica 1
S11
Entrega Pràctica 2
S15
Entrega Pràctica 3
S18
Proposta Projecte Final
S19
Entrega Pràctica 4
S20
Prova T2 + Defenses
🔧 Entorn Tècnic Necessari¶
# Instal·lació única al principi del curs
pip install langchain==0.3.7 \
langchain-openai==0.2.6 \
langchain-anthropic==0.3.0 \
langchain-community==0.3.7 \
langgraph==0.2.45 \
llama-index==0.10.65 \
llama-index-llms-openai \
llama-index-embeddings-openai \
chromadb==0.5.18 \
openai==1.51.0 \
tiktoken \
duckduckgo-search \
psutil \
python-dotenv \
crewai