Temario del curso
Contenido del curso Propuesta de capacitación
Día 1 - Introducción a la IA y Python para flujos de trabajo de datos
• Panorama de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning)
• El papel de la IA en la ingeniería de datos moderna
• Repaso de los fundamentos de Python para aplicaciones de IA
• Manejo de datos utilizando pandas y NumPy
• Introducción a las APIs y al manejo de datos JSON
• Mini ejercicio: carga y transformación de conjuntos de datos
Día 2 - Fundamentos de machine learning para profesionales
• Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado
• Ingeniería de características y técnicas de preparación de datos
• Bases del entrenamiento de modelos utilizando scikit-learn
• Evaluación de modelos y métricas de desempeño
• Introducción a los conceptos de despliegue de modelos
• Práctica: construcción de un modelo predictivo simple
Día 3 - Introducción a los LLM y la ingeniería de prompts
• Comprensión de los modelos de lenguaje de gran tamaño y su funcionamiento
• Tokenización, ventanas de contexto y limitaciones
• Principios y técnicas de diseño de prompts
• Prompts sin ejemplos (zero-shot) y con pocos ejemplos (few-shot)
• Estrategias de evaluación e iteración de prompts
• Ejercicios prácticos de ingeniería de prompts
Día 4- Construcción de aplicaciones de IA con LLM
• Uso de APIs de LLM en Python
• Conceptos de salidas estructuradas e invocación de funciones
• Desarrollo de aplicaciones basadas en chat y en tareas
• Introducción a la generación aumentada por recuperación (RAG)
• Conexión de LLM con fuentes de datos externas
• Mini proyecto: construcción de un asistente de IA simple
Día 5 - Producción de soluciones de IA
• Diseño de flujos de trabajo de IA escalables
• Integración de la IA en las tuberías de datos
• Monitoreo y mejora del desempeño de los modelos
• Optimización de costos y estrategias de uso de APIs
• Consideraciones sobre seguridad e IA responsable
• Proyecto final: construcción de una solución de IA integral
Reseñas (2)
El formador estuvo muy disponible para responder todas las preguntas que hice
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traducción Automática
