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Temario 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: Transformers, autoatención y entrenamiento
  • Comparación entre LLMs de código abierto y modelos propietarios

Ajuste Fino (Fine-Tuning) y Personalización de LLMs

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

Construcción de Agentes de IA con LLMs

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

Despliegue de Agentes de IA Basados en LLM

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

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 Casos 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 actualización
  • Despliegue de bucles de monitoreo y retroalimentación
  • Estrategias para la optimización de costos y el ajuste de rendimiento

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólida comprensión de IA y aprendizaje automático
  • Experiencia con programación en Python
  • Familiaridad con modelos de lenguaje grande (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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