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Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa y Modelos de Lenguaje Grande
- Visión general de la inteligencia artificial generativa y su evolución.
- Introducción a los LLM: GPT, BERT y sus capacidades.
- Comparación de modelos generativos con enfoques tradicionales de procesamiento del lenguaje natural (PLN).
Arquitectura de Transformadores y Entrenamiento de Modelos
- Comprensión de la arquitectura de transformadores en los LLM.
- Mecanismo de atención interna (self-attention) y modelado del lenguaje.
- Entrenamiento de modelos de lenguaje grande y procesos de ajuste fino.
Ingeniería de Comandos para una Interacción Efectiva
- Elaboración de comandos para obtener resultados precisos y útiles.
- Ajuste fino de estrategias de comandos para diversas aplicaciones.
- Experimentación con variaciones de comandos para optimizar las respuestas.
Aplicaciones de LLM en el Ámbito Empresarial
- Automatización del servicio al cliente mediante inteligencia artificial conversacional.
- Generación de contenido para marketing y medios.
- Uso de LLM en el análisis de datos y generación de informes.
Consideraciones Éticas y Gestión del Sesgo
- Identificación de posibles sesgos en el contenido generado por LLM.
- Abordaje de preocupaciones éticas en aplicaciones de inteligencia artificial generativa.
- Estrategias para un despliegue responsable de LLM.
Técnicas Avanzadas en LLM
- Ajuste fino de LLM para aplicaciones específicas de un dominio.
- Integración de LLM con otros sistemas de IA para funcionalidad mejorada.
- Exploración de capacidades multilingües y entre idiomas.
El Futuro de la Inteligencia Artificial Generativa en los Negocios
- Tendencias emergentes en investigación de inteligencia artificial generativa y LLM.
- Oportunidades y desafíos al escalar soluciones de LLM.
- Preparación para la transformación impulsada por IA en el ámbito empresarial.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural.
- Familiaridad con la programación en Python.
Público Objetivo
- Científicos de datos y profesionales de la IA interesados en tecnologías de inteligencia artificial generativa.
- Profesionales de negocios que exploran la automatización y la generación de contenido.
- Gerentes técnicos y tomadores de decisiones que buscan implementar LLM en sus flujos de trabajo.
14 Horas
Reseñas (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Traducción Automática
Un excelente repositorio de recursos para futuras consultas, estilo del instructor (lleno de buen sentido del humor y gran nivel de detalle)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traducción Automática
