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Programa del Curso
Introducción a la IA generativa
- ¿Qué es la IA generativa y por qué es importante?
- Principales tipos y técnicas de IA generativa
- Principales desafíos y limitaciones de la IA generativa
Arquitectura de transformadores y LLMs
- ¿Qué es un transformador y cómo funciona?
- Principales componentes y características de un transformador
- Uso de transformadores para construir LLM
Leyes de escalado y optimización
- ¿Qué son las leyes de escalado y por qué son importantes para los LLM?
- ¿Cómo se relacionan las leyes de escalado con el tamaño del modelo, el tamaño de los datos, el presupuesto de proceso y los requisitos de inferencia?
- ¿Cómo pueden las leyes de escalado ayudar a optimizar el rendimiento y la eficiencia de los LLM?
Formación y puesta a punto de los LLM
- Principales pasos y retos de la formación de LLMs desde cero
- Ventajas e inconvenientes de ajustar los LLM para tareas específicas
- Mejores prácticas y herramientas para la formación y el ajuste de los LLM
Implementación y uso de LLM
- Principales consideraciones y desafíos de la implementación de LLM en producción
- Casos de uso y aplicaciones comunes de los LLM en diversos dominios e industrias
- Integración de LLM con otros sistemas y plataformas de IA
Ética y futuro de la IA generativa
- Implicaciones éticas y sociales de la IA generativa y los LLM
- Riesgos y daños potenciales de la IA generativa y los LLM, como el sesgo, la desinformación y la manipulación
- Uso responsable y beneficioso de la IA generativa y los LLM
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
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Comprensión de los conceptos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, las funciones de pérdida y la división de datos.
Experiencia con Python programación y manipulación de datos
Conocimientos básicos de redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural
Audiencia
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Desarrolladores
Entusiastas del aprendizaje automático
21 horas