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Temario del curso

Temario del curso Propuesta de capacitación

Día 1 - Introducción a la IA y Python para flujos de trabajo de datos

• Panorama general del ecosistema de inteligencia artificial y aprendizaje automático  

• El papel de la IA en la ingeniería de datos moderna  

• Actualización de los fundamentos de Python para aplicaciones de IA

 • Manipulación de datos con pandas y NumPy  

• Introducción a APIs y manejo de datos JSON

 • Ejercicio práctico para cargar y transformar conjuntos de datos  

Día 2 - Fundamentos del aprendizaje automático para profesionales

• Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado

 • Técnicas de ingeniería de funciones y preparación de datos

 • Fundamentos del entrenamiento de modelos utilizando scikit-learn

 • Evaluación de modelos y métricas de rendimiento

 • Introducción a conceptos de implementación de modelos

 • Práctica guiada para construir un modelo predictivo simple  

Día 3 - Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande e Ingeniería de Prompts

• Comprensión de los modelos de lenguaje grande y su funcionamiento  

• Tokenización, ventanas de contexto y limitaciones

 • Principios y técnicas para el diseño de prompts  

• Prompts sin ejemplos (zero-shot) y con pocos ejemplos (few-shot)

 • Estrategias de evaluación e iteración de prompts

 • Ejercicios prácticos de ingeniería de prompts  

Día 4 - Desarrollo de aplicaciones con LLMs

• Uso de APIs de LLM en Python

 • Conceptos de salidas estructuradas y llamadas a funciones

• Construcción de aplicaciones basadas en chat y orientadas a tareas

• Introducción a la generación aumentada por recuperación  

• Conexión de LLMs con fuentes de datos externas 

• Proyecto mini: construcción de un asistente de IA simple 

Día 5 - Implementación en producción de soluciones de IA

• Diseño de flujos de trabajo de IA escalables  

• Integración de IA en pipelines de datos  

• Monitoreo y mejora del rendimiento de los modelos  

• Optimización de costos y estrategias de uso de APIs

 • Consideraciones sobre seguridad e IA responsable  

• Proyecto final: construcción de una solución integral de IA  

 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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