Fundamentos de las aplicaciones IA con LLM

Comienza a crear tus propias soluciones con GPT, 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
9 horas
Modalidad
Presencial u online sincrónico
Nivel
Intermedio
Código SENCE
No disponible. Consulta por alternativas

Perfil del estudiante

¿Para quién está diseñado este curso?

Este curso está diseñado para desarrolladores y perfiles técnicos.

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.
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.

Programa del curso

  • Historia y evolución de los LLMs
  • Principios básicos de funcionamiento
  • Comparación entre LLMs y otros modelos de inteligencia artificial
  • Aplicaciones y casos de uso
  • Introducción y configuración a la API de OpenAI
  • Casos de Usos para modelos de Completion y Chat
  • Manejo de respuestas y errores
  • Fundamentos del Retrieval-Augmented Generation
  • Introducción a Lang-Chain
  • Configuración de un sistema RAG
  • Ejemplos prácticos y casos de uso
  • Multi-Query
  • Self-Query
  • Routing
  • Reranking
  • Fundamentos del fine-tuning
  • Herramientas y técnicas para el fine-tuning
  • Ejemplos prácticos de ajuste fino
  • Evaluación y mejora del modelo ajustado
  • 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
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