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Temario del curso

Introducción a los LLM de código abierto

  • Panorama general de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto.
  • Cómo funcionan los LLM: Transformers, atención automática y entrenamiento.
  • Comparación de LLM de código abierto frente a modelos propietarios.

Ajuste fino y personalización de LLM

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

Construcción de agentes de IA con LLM

  • Introducción a LangChain para el desarrollo de agentes de IA.
  • Diseño de flujos de trabajo basados en agentes con LLM.
  • Memoria, generación aumentada por recuperación (RAG) y ejecución de acciones.

Implementación de agentes de IA basados en LLM

  • Contenerización de agentes de IA con Docker.
  • Integración de LLM en aplicaciones empresariales.
  • Escalado de agentes de IA con servicios en la nube y API.

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 caso y aplicaciones del mundo real

  • Asistentes virtuales impulsados por LLM.
  • Automatización de documentos basada en IA.
  • Agentes de IA personalizados para análisis empresarial.

Optimización y mantenimiento de agentes basados en LLM

  • Mejora continua del modelo y actualizaciones.
  • Implementación de bucles de monitoreo y retroalimentación.
  • Estrategias para la optimización de costos y el ajuste de rendimiento.

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Sólido entendimiento de IA y aprendizaje automático.
  • Experiencia con programación en Python.
  • Familiaridad con modelos de lenguaje grandes (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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