Curso de Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Generative AI es un tipo de IA que puede crear contenido original como texto, imágenes, música y código. Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son potentes redes neuronales que pueden procesar y generar lenguaje natural.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a desarrolladores de nivel intermedio que desean aprender a usar la IA generativa con LLM para diversas tareas y dominios.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Explicar qué es la IA generativa y cómo funciona.
- Describir la arquitectura del transformador que alimenta los LLM.
- Utilice las leyes de escalado empírico para optimizar los LLM para diferentes tareas y restricciones.
- Aplique herramientas y métodos de última generación para entrenar, ajustar e implementar LLM.
- Analizar las oportunidades y los riesgos de la IA generativa para la sociedad y las empresas.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a Generative AI
- ¿Qué es la IA generativa y por qué es importante?
- Principales tipos y técnicas de IA generativa
- Principales desafíos y limitaciones de la IA generativa
Arquitectura de transformadores y LLM
- ¿Qué es un transformador y cómo funciona?
- Principales componentes y características de un transformador
- Uso de transformadores para construir LLM
Leyes de escalado y optimización
- ¿Qué son las leyes de escalado y por qué son importantes para los LLM?
- ¿Cómo se relacionan las leyes de escalado con el tamaño del modelo, el tamaño de los datos, el presupuesto de proceso y los requisitos de inferencia?
- ¿Cómo pueden las leyes de escalado ayudar a optimizar el rendimiento y la eficiencia de los LLM?
Formación y puesta a punto de los LLM
- Principales pasos y retos de la formación de LLMs desde cero
- Ventajas e inconvenientes de ajustar los LLM para tareas específicas
- Mejores prácticas y herramientas para la formación y el ajuste de los LLM
Implementación y uso de LLM
- Principales consideraciones y desafíos de la implementación de LLM en producción
- Casos de uso y aplicaciones comunes de los LLM en diversos dominios e industrias
- Integración de LLM con otros sistemas y plataformas de IA
Ética y futuro de Generative AI
- Implicaciones éticas y sociales de la IA generativa y los LLM
- Riesgos y daños potenciales de la IA generativa y los LLM, como el sesgo, la información errónea y la manipulación
- Uso responsable y beneficioso de la IA generativa y los LLM
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, las funciones de pérdida y la división de datos.
- Experiencia con Python programación y manipulación de datos
- Conocimientos básicos de redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural
Audiencia
- Desarrolladores
- Entusiastas del aprendizaje automático
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Consultas
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Ejemplos y enlaces repositorio de excel
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Traducción Automática
Un montón de ejemplos y diferentes herramientas para comprobar
Bartosz - GE HealthCare
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Traducción Automática
GPT personalizados, ingeniería de avisos
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Traducción Automática
Amplia perspectiva
Artur - GE HealthCare
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Traducción Automática
Ejemplos técnicos en conjunción con la teoría.
Marcin - GE HealthCare
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Traducción Automática
La experiencia de Mikołaj fuera de TI permite presentar este tema desde diferentes ángulos, ¡muy necesario para la gente de TI!
Grzegorz - GE HealthCare
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Forma de explicación distinta a la perspectiva informática. Agregando valor
Marcin - GE HealthCare
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Traducción Automática
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Navegar y configurar NotebookLM para fines de investigación y estudio.
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- Generar resúmenes e información impulsados por IA a partir del contenido cargado.
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- Aumentar la productividad integrando NotebookLM con otras herramientas.
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7 HorasEsta capacitación en línea dirigida por un instructor en Guatemala (online o presencial) está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aprovechar NotebookLM para optimizar flujos de trabajo, automatizar la síntesis de información y mejorar los procesos de toma de decisiones.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Organizar y gestionar documentos comerciales de manera eficiente utilizando NotebookLM.
- Usar resúmenes e información impulsados por IA para mejorar la productividad.
- Automatizar las notas de las reuniones y los elementos de acción para mejorar la colaboración.
- Integrar NotebookLM con flujos de trabajo comerciales y herramientas de productividad.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Usar NotebookLM para organizar y estructurar los materiales de lección.
- Automatizar resúmenes de contenido para mejorar el aprendizaje de los estudiantes.
- Crear guías de estudio y evaluaciones impulsadas por IA.
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- Comprender las capacidades de Perplexity AI en un contexto educativo.
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- Comprenda cómo Perplexity AI puede ayudar en varias etapas de la investigación.
- Utilice Perplexity AI para recopilar y organizar información.
- Mejore su proceso de escritura con información y sugerencias impulsadas por IA.
- Aplicar Perplexity AI en proyectos de escritura académica y profesional.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender los fundamentos de la arquitectura y administración de SharePoint.
- Configurar y gestionar sitios de SharePoint y permisos de usuario.
- Implementar medidas de seguridad y cumplimiento dentro de SharePoint.
- Integrar y gestionar funciones de Microsoft 365 Copilot para mejorar la productividad organizativa.
- Aplicar buenas prácticas para el gobierno de datos y la gestión de contenidos.