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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLM)

  • ¿Qué son los LLM?
  • El papel de los LLM en la generación de contenido
  • Visión general de los LLM más populares

Configuración para la generación de contenido

  • Preparación de datos para LLM
  • Comprensión de parámetros y configuraciones del modelo
  • Introducción a las técnicas de ajuste fino (fine-tuning)

Generación de contenido con LLM

  • Ejercitación: Generación de artículos, blogs y escritura creativa
  • Técnicas para diseñar prompts y guiar a los LLM
  • Casos de estudio de contenido generado por LLM

Refinamiento y evaluación del contenido

  • Edición y revisión de contenido generado por IA
  • Métricas para evaluar la calidad del contenido
  • Afrontar sesgos y consideraciones éticas

Técnicas avanzadas de generación de contenido

  • Métodos avanzados de ajuste fino (fine-tuning)
  • Generación de contenido multimodal con LLM
  • Exploración de los límites de la creatividad con LLM

Aplicaciones industriales y casos de estudio

  • LLM en marketing, periodismo y entretenimiento
  • Historias de éxito y lecciones aprendidas
  • Perspectivas de expertos de la industria

Consideraciones éticas y direcciones futuras

  • Uso ético de los LLM
  • Privacidad y seguridad de los datos
  • Futuro de los LLM en la generación de contenido

Proyecto y evaluación

  • Desarrollo de un proyecto de generación de contenido
  • Aplicación de las mejores prácticas y técnicas aprendidas
  • Sesiones de revisión entre pares y retroalimentación

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los procesos de creación de contenido
  • Comprensión de los conceptos básicos de aprendizaje automático (machine learning)
  • Se recomienda experiencia en programación con Python, aunque no es obligatoria

Audiencia objetivo

  • Creadores de contenido y marketers
  • Tecnólogos educativos y diseñadores curriculares
  • Entusiastas del machine learning y desarrolladores
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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