Temario del curso
Introducción a la inteligencia artificial generativa
- ¿Qué es la inteligencia artificial generativa y por qué es importante?
- Principales tipos y técnicas de la inteligencia artificial generativa
- Desafíos y limitaciones clave de la inteligencia artificial generativa
Arquitectura del transformador y LLM
- ¿Qué es un transformador y cómo funciona?
- Componentes y características principales de un transformador
- Cómo utilizar transformadores 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 tamaño de los datos, el presupuesto de cómputo 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
- Etapas principales y desafíos del entrenamiento de LLM desde cero
- Beneficios y desventajas del ajuste fino de LLM para tareas específicas
- Buenas prácticas y herramientas para entrenar y ajustar fino los LLM
Despliegue y uso de LLM
- Consideraciones principales y desafíos del despliegue de LLM en entornos de producción
- Casos de uso y aplicaciones comunes de los LLM en diversos dominios e industrias
- Integración de LLM con otros sistemas y plataformas de inteligencia artificial
Ética y futuro de la inteligencia artificial generativa
- Implicaciones éticas y sociales de la inteligencia artificial generativa y los LLM
- Riesgos potenciales y daños de la inteligencia artificial generativa y los LLM, como sesgo, desinformación y manipulación
- Uso responsable y beneficioso de la inteligencia artificial generativa y los LLM
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos del aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado y no supervisado, las funciones de pérdida y la división de datos
- Experiencia con programación en Python y manipulación de datos
- Conocimientos básicos de redes neuronales y procesamiento del lenguaje natural
Público objetivo
- Desarrolladores
- Entusiastas del aprendizaje automático
Reseñas (7)
Ejemplos y enlaces a repositorios de Excel
Olga - GE HealthCare
Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Traducción Automática
muchos ejemplos y diferentes herramientas para verificar
Bartosz - GE HealthCare
Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Traducción Automática
GPT personalizados, ingeniería de prompts
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Traducción Automática
Perspectiva amplia
Artur - GE HealthCare
Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Traducción Automática
Ejemplos técnicos en conjunto con la teoría.
Marcin - GE HealthCare
Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Traducción Automática
El fondo de Mikołaj fuera del ámbito de la TI permite presentar este tema desde una perspectiva diferente, algo muy necesario para los profesionales de la TI.
Grzegorz - GE HealthCare
Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Traducción Automática
Explicación desde una perspectiva diferente a la de TI. Aportando valor
Marcin - GE HealthCare
Curso - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Traducción Automática
