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Temario del curso

Introducción a la IA Generativa

  • ¿Qué es la IA generativa y por qué es importante?
  • Principales tipos y técnicas de IA generativa.
  • Desafíos y limitaciones clave de la IA generativa.

Arquitectura Transformer y LLM

  • ¿Qué es un Transformer y cómo funciona?
  • Componentes principales y características de un Transformer.
  • Uso de Transformers 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 volumen de datos, el presupuesto computacional y los requisitos de inferencia?
  • ¿Cómo pueden ayudar las leyes de escalado a optimizar el rendimiento y la eficiencia de los LLM?

Entrenamiento y ajuste fino de LLM

  • Pasos principales y desafíos del entrenamiento de LLM desde cero.
  • Beneficios y desventajas del ajuste fino de LLM para tareas específicas.
  • Mejores prácticas y herramientas para el entrenamiento y ajuste fino de LLM.

Despliegue y uso de LLM

  • Consideraciones principales y desafíos al desplegar LLM en entornos productivos.
  • Casos de uso y aplicaciones comunes de los LLM en diversos dominios e industrias.
  • Integración de los 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 potenciales y daños 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

  • Comprender conceptos de aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, funciones de pérdida y división de datos.
  • Experiencia con programación en Python y manipulación de datos.
  • Conocimientos básicos sobre redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Audiencia objetivo

  • Desarrolladores.
  • Entusiastas del aprendizaje automático.
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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