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Temario del curso
Introducción a los LLM de código abierto
- Panorama general de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto
- Cómo funcionan los LLM: Transformers, autoatención y entrenamiento
- Comparación de LLM de código abierto frente a modelos propietarios
Ajuste fino y personalización de LLM
- Preparación de datos para el ajuste fino
- Entrenamiento y optimización de LLM utilizando Hugging Face
- Evaluación del rendimiento del modelo y mitigación de sesgos
Construcción de agentes de IA con LLM
- Introducción a LangChain para el desarrollo de agentes de IA
- Diseño de flujos de trabajo basados en agentes con LLM
- Memoria, generación aumentada por recuperación (RAG) y ejecución de acciones
Despliegue de agentes de IA basados en LLM
- Contenerización de agentes de IA con Docker
- Integración de LLM en aplicaciones empresariales
- Escalado de agentes de IA con servicios en la nube y API
Seguridad y cumplimiento en la IA empresarial
- Consideraciones éticas y cumplimiento normativo
- Mitigación de riesgos en la automatización impulsada por IA
- Monitoreo y auditoría del comportamiento de los agentes de IA
Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
- Asistentes virtuales impulsados por LLM
- Automatización de documentos impulsada por IA
- Agentes de IA personalizados para analítica empresarial
Optimización y mantenimiento de agentes basados en LLM
- Mejora continua y actualización del modelo
- Implementación de bucles de monitoreo y retroalimentación
- Estrategias para la optimización de costos y ajuste de rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólido conocimiento de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con modelos de lenguaje grandes (LLM) y procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Público objetivo
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de software empresarial
- Líderes empresariales
21 Horas
