Programa del Curso

Introducción a los LLMs de Código Abierto

  • Visión general de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto
  • Cómo funcionan los LLMs: transformadores, auto-atención y entrenamiento
  • Comparación entre LLMs de código abierto y modelos propietarios

Afinado y Personalización de LLMs

  • Preparación de datos para el afinado
  • Entrenamiento y optimización de LLMs utilizando Hugging Face
  • Evaluación del rendimiento del modelo y mitigación de sesgos

Creando Agentes AI con LLMs

  • Introducción a LangChain para el desarrollo de agentes AI
  • Diseño de flujos de trabajo basados en agentes utilizando LLMs
  • Memoria, generación aumentada por recuperación (RAG) y ejecución de acciones

Implementación de Agentes AI Basados en LLMs

  • Contenedorización de agentes AI con Docker
  • Integración de LLMs en aplicaciones empresariales
  • Escalado de agentes AI con servicios en la nube y APIs

Seguridad y Cumplimiento en AI Empresarial

  • Consideraciones éticas y cumplimiento regulatorio
  • Mitigación de riesgos en la automatización impulsada por IA
  • Monitoreo y auditoría del comportamiento de los agentes AI

Estudios de Casos y Aplicaciones Reales

  • Asistentes virtuales impulsados por LLMs
  • Automatización documental impulsada por IA
  • Agentes AI personalizados para analítica empresarial

Optimización y Mantenimiento de Agentes Basados en LLMs

  • Mejora continua y actualización del modelo
  • Implementación de monitoreo y bucles de retroalimentación
  • Estrategias para la optimización de costos y afinamiento de rendimiento

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión sólida de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con modelos de lenguaje grandes (LLMs) 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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