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Temario del curso
Introducción a los LLM de Código Abierto
- Resumen de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto
- Cómo funcionan los LLM: 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 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 LLMs
- Contenedores para agentes de IA con Docker
- Integración de LLMs en aplicaciones empresariales
- Escalado de agentes de IA con 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 Casos 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 LLMs
- Mejora continua y actualización de modelos
- Implementación de bucles de monitoreo y retroalimentación
- Estrategias para optimización de costos y ajuste de rendimiento
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python
- Conocimiento sobre modelos de lenguaje grande (LLM) y procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Público Objetivo
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de software empresarial
- Líderes empresariales
21 Horas
