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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

Número de participantes


Precio por participante

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