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Temario del curso
Introducción a los LLMs de Código Abierto
- Panorama general de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto
- Cómo funcionan los LLMs: Transformers, autoatención (self-attention) y entrenamiento
- Comparación entre LLMs de código abierto versus modelos propietarios
Ajuste Fino y Personalización de LLMs
- Preparación de datos para el ajuste fino (fine-tuning)
- Entrenamiento y optimización de LLMs utilizando Hugging Face
- Evaluación del rendimiento del modelo y mitigación del sesgo
Construcción de Agentes de IA con LLMs
- Introducción a LangChain para el desarrollo de agentes de IA
- Diseño de flujos de trabajo basados en agentes con LLMs
- Memoria, generación aumentada por recuperación (RAG) y ejecución de acciones
Implementación de Agentes de IA Basados en LLM
- Contenerización de agentes de IA con Docker
- Integración de LLMs en aplicaciones empresariales
- Escalamiento de agentes de IA mediante servicios en la nube y APIs
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 LLMs
- Automatización de documentos basada en IA
- Agentes de IA personalizados para análisis empresarial
Optimización y Mantenimiento de Agentes Basados en LLM
- Mejora continua y actualización de modelos
- Implementación de bucles de monitoreo y retroalimentación
- Estrategias para la optimización de costos y ajuste de rendimiento
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólido entendimiento de IA y aprendizaje automático (machine learning)
- Experiencia con programación en Python
- Familiaridad con modelos de lenguaje grande (LLM) y procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Público Objetivo
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de software empresarial
- Líderes empresariales
21 Horas
