Fundamentos de las aplicaciones IA con LLM

Comienza a crear tus propias soluciones con GPT, Google Gemini y otros modelos de lenguaje

Aprende cómo funcionan los modelos grandes del lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés)
Utiliza los servicios para desarrolladores de OpenAI
Entiende cómo configurar técnicas avanzadas como RAG y fine-tuning
Implementa aplicaciones en base a Inteligencia Artificial Generativa en tu empresa
Certifica el conocimiento de tus trabajadores

Disponible en formatos de 10 horas y 14 horas

Presencial u online sincrónico

¿Qué aprenderás?

Comprenderás qué es un modelo grande de lenguaje (LLM), cómo funciona y sus principales aplicaciones en los negocios

Explorarás cómo los LLMs han evolucionado, su estructura y sus usos en el ámbito de la inteligencia artificial generativa aplicada a diferentes industrias.

Conocerás los fundamentos para utilizar la API de OpenAI y otros modelos

Aprenderás a configurar la API de alguno de los LLM más populares

Aprenderás que es el Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Aplicarás tus conocimientos en ejercicios prácticos donde aprenderás a implementar sistemas de recuperación de información aumentada (RAG), utilizando LangChain

Entenderás cómo ajustar modelos grandes de lenguaje mediante fine-tuning

Explorarás el proceso de ajuste fino (fine-tuning) de LLMs, cómo seleccionar las mejores herramientas y metodologías, y aplicarás estas técnicas en ejemplos prácticos para mejorar el rendimiento de los modelos

Conocerás las nuevas tendencias en el desarrollo de aplicaciones con LLMs

Revisaremos las técnicas que están ganando popularidad en la programación de aplicaciones con modelos de lenguaje

Curso para empresas

Fundamentos de las aplicaciones IA con LLM

Comienza a crear tus propias soluciones con GPT, Google Gemini y otros modelos de lenguaje

En este curso aprenderemos cómo funcionan los modelos grandes del lenguaje (también llamados LLM, por sus siglas en inglés), cómo utilizar los servicios para desarrolladores de OpenAI, y como también técnicas más avanzadas como RAG y fine-tuning para así poder implementar aplicaciones en base a Inteligencia Artificial Generativa en tu empresa.

A través de contenidos teóricos y talleres prácticos, los estudiantes aprenderán los fundamentos sobre cómo utilizar la IA Generativa en sus productos de desarrollo.

Duración

Disponible en formatos de 10 horas y 14 horas

Modalidad

Presencial u online sincrónico

Nivel

Intermedio

Código SENCE

No disponible. Consulta por alternativas

Perfil del estudiante

¿Para quién está diseñado este curso?

Para desarrolladores que deseen integrar LLM en sus proyectos, mejorar sus habilidades en inteligencia artificial generativa y aprender técnicas para personalizar y configurar sus LLMs.

Para líderes técnicos que desean ver las opciones disponibles para personalizar herramientas como GPT, Gemini, Claude o similares a su empresa o contexto de negocio.

Este curso no es para personas sin experiencia en programación.

El curso requiere al menos un entendimiento básico de Python. Puedes revisar nuestro curso gratuito de introducción a la programación aquí.

¿Qué aprenderás?

Objetivos del curso

Comprenderás qué es un modelo grande de lenguaje (LLM), cómo funciona y sus principales aplicaciones en los negocios.

Explorarás cómo los LLMs han evolucionado, su estructura y sus usos en el ámbito de la inteligencia artificial generativa aplicada a diferentes industrias.

Conocerás los fundamentos para utilizar la API de OpenAI y otros modelos.

Aprenderás a configurar la API de alguno de los LLM más populares.

Aprenderás que es el Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Aplicarás tus conocimientos en ejercicios prácticos donde aprenderás a implementar sistemas de recuperación de información aumentada (RAG), utilizando LangChain.

Entenderás cómo ajustar modelos grandes de lenguaje mediante fine-tuning.

Conocerás las nuevas tendencias en el desarrollo de aplicaciones con LLMs.

Revisaremos las técnicas que están ganando popularidad en la programación de aplicaciones con modelos de lenguaje.

Programa del curso

Módulo 1. Introducción a los Modelos de Lenguaje Enormes (LLMs)

Historia y evolución de los LLMs
Principios básicos de funcionamiento
Comparación entre LLMs y otros modelos de inteligencia artificial
Aplicaciones y casos de uso

Módulo 2. Aplicando LLMs en soluciones de negocios

Introducción y configuración a la API de OpenAI
Casos de Usos para modelos de Completion y Chat
Manejo de respuestas y errores

Módulo 3. Introducción al Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Fundamentos del Retrieval-Augmented Generation
Introducción a Lang-Chain
Configuración de un sistema RAG
Ejemplos prácticos y casos de uso

Módulo 4. Técnicas avanzadas de RAG

Multi-Query
Self-Query
Routing
Reranking

Módulo 5. Fine-tuning

Fundamentos del fine-tuning
Herramientas y técnicas para el fine-tuning
Ejemplos prácticos de ajuste fino
Evaluación y mejora del modelo ajustado

Módulo 6. Buenas Prácticas y Tendencias

Buenas prácticas en el desarrollo con LLMs
Consideraciones éticas y de privacidad
Futuro de los LLMs y tendencias emergentes

Métodología

¿Qué necesitas? ¿Cómo son las clases?

Las clases se dividen en contenidos y ejemplos de código.
Los estudiantes deberán llevar su computador, estar conectados a internet, y estar preparados para participar en la clase y con grupos compuestos por sus compañeros.
En la clase para los ejercicios prácticos usaremos Google Colab y el lenguaje de programación Python.

Certifica a tus Empleados con EvoAcademy

Al finalizar el curso cada uno de tus colaboradores que aprueben el curso obtendrán un certificado
Puedes personalizar el certificado con el logo de tu empresa

¿Te animas a dar el siguiente paso? 🚀

Contáctanos y empecemos a conversar sobre cómo hacer este curso en tu empresa

Programa del curso

+Introducción de los Modelos de Lenguaje Enorme (LLMs)

Historia y evolución de los LLMs
Principios básicos de funcionamiento
Comparación entre LLMs y otros modelos de inteligencia artificial
Aplicaciones y casos de uso

+Uso de LLMs a través de APIs

Introducción y configuración a la API de OpenAI GPT y de Google Gemini
Parámetros comunes en las APIs
Responses API de OpenAI
Manejo de respuestas y errores

+Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Fundamentos del Retrieval-Augmented Generation
Introducción a LangChain
Técnicas de splitting y chunking: ventajas y desventajas de cada una
Indexación en bases de datos vectorial
Técnicas avanzadas para mejorar su desempeño: Multi-Query, Self-Query, Reranking, y más
Configuración de un sistema RAG

+Fine-tuning

Fundamentos del fine-tuning
Herramientas y técnicas para el fine-tuning
Ejemplos prácticos de ajuste fino
Evaluación y mejora del modelo ajustado

+Function calling, tools y MCP

Herramientas / Tools – cómo los LLMs expanden sus capacidades
MCP – Model Context Protocol

+Evaluación

Cómo evaluar el desempeño de sus soluciones basadas en LLMs
Introducción a LangSmith

+Buenas prácticas y tendencias

Buenas prácticas en el desarrollo con LLMs
Consideraciones éticas y de privacidad
Futuro de los LLMs y tendencias emergentes

Contenidos pueden variar según la cantidad de horas contratadas y la personalización hecha con cada empresa

Certifica a tus Empleados con EvoAcademy

Al finalizar el curso cada uno de tus colaboradores que aprueben el curso obtendrán un certificado
Puedes personalizar el certificado con el logo de tu empresa

En la modalidad que más te acomode

Podemos realizar nuestros cursos de modo

Presencial en tus oficinas
Online en vivo via Zoom o similar

Perfil del estudiante

¿Para quién está diseñado este curso?

Este curso está diseñado para desarrolladores y perfiles técnicos que quieran entender cómo integrar LLMs en sus soluciones.

Para desarrolladores que deseen integrar LLM en sus proyectos, mejorar sus habilidades en inteligencia artificial generativa y aprender técnicas para personalizar y configurar sus LLMs.

Para líderes técnicos que desean ver las opciones disponibles para personalizar herramientas como GPT, Google Gemini, Claude o similares a su empresa o contexto de negocio.

Este curso no es para personas sin experiencia en programación.

El curso requiere al menos un entendimiento básico de Python. Puedes revisar nuestro curso gratuito de introducción a la programación aquí.

Herramientas

Algunas de las herramientas que exploraremos en el curso

¿Te animas a dar el siguiente paso? 🚀

Contáctanos y empecemos a conversar sobre cómo hacer este curso en tu empresa

Sobre nosotros

Somos una empresa dedicada a la formación de los lideres que la transformación tecnológica necesita.

Hemos acompañado a prestigiosas empresas de diversas industrias en su aprendizaje digital y hemos educado a miles de estudiantes en lo que deben saber sobre Inteligencia Artificial y Tecnología.

Conoce más de nosotros aquí.