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Temario del curso

Introducción a los LLMs de código abierto

  • Visión general de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto.
  • Funcionamiento de los LLMs: transformadores, autoatención y entrenamiento.
  • Comparación entre LLMs de código abierto y modelos propietarios.

Ajuste fino y personalización de LLMs

  • Preparación de datos para el ajuste fino.
  • Entrenamiento y optimización de LLMs utilizando Hugging Face.
  • Evaluación del rendimiento del modelo y mitigación de sesgos.

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.

Despliegue de agentes de IA basados en LLM

  • Contenedorización de agentes de IA con Docker.
  • Integración de LLMs en aplicaciones empresariales.
  • Escalado de agentes de IA mediante servicios en la nube y APIs.

Seguridad y cumplimiento normativo en la IA empresarial

  • Consideraciones éticas y cumplimiento regulatorio.
  • 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 empresarial.

Optimización y mantenimiento de agentes basados en LLM

  • Mejora continua y actualización de modelos.
  • Despliegue de bucles de monitoreo y retroalimentación.
  • Estrategias para la optimización de costos y el ajuste del rendimiento.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
  • 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

Número de participantes


Precio por participante

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