Programa del Curso

Introducción a las LLM de código abierto

  • Descripción general de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto
  • Cómo funcionan las LLM: Transformers, autoatención y entrenamiento
  • Comparación de LLM de código abierto vs. modelos propietarios

Fine-Tuning y Personalización de LLM

  • Preparación de datos para afinación
  • Entrenamiento y optimización de LLM utilizando Hugging Face
  • Evaluación del rendimiento del modelo y mitigación de sesgos

Construyendo AI Agents 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 con recuperación (RAG) y ejecución de acciones

Desplegando LLM-Based AI Agents

  • Containerizando agentes de IA con Docker
  • Integrando LLM en aplicaciones empresariales
  • Escalando agentes de IA con servicios en la nube y API

Seguridad y cumplimiento en AI 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 potenciados por LLM
  • Automatización de documentos impulsada por IA
  • Agentes de IA personalizados para análisis empresariales

Optimización y mantenimiento de agentes basados en LLM

  • Mejora y actualización continua del modelo
  • Desplegar bucles de monitoreo y retroalimentación
  • Estrategias para la optimización de costos y el ajuste de rendimiento

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Fuerte comprensión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
  • Experiencia con programación
  • Familiaridad con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y procesamiento de lenguaje natural (NLP)

Público

  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de software empresarial
  • líderes
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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