Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa y los Modelos de Lenguaje Grande
- Visión general de la inteligencia artificial generativa y su evolución.
- Introducción a los LLM: GPT, BERT y sus capacidades.
- Comparación entre modelos generativos y enfoques tradicionales de procesamiento de lenguaje natural.
Arquitectura del Transformador y Entrenamiento del Modelo
- Comprensión de la arquitectura del transformador en los LLM.
- Mecanismo de autoatención y modelado del lenguaje.
- Entrenamiento de grandes modelos de lenguaje y procesos de ajuste fino.
Ingeniería de Prompts para una Interacción Efectiva
- Elaboración de prompts para obtener respuestas precisas y útiles.
- Ajuste fino de estrategias de prompts para diversas aplicaciones.
- Experimentación con variaciones de prompts para optimizar las respuestas.
Aplicaciones de los LLM en el Negocio
- Automatización del servicio al cliente mediante inteligencia artificial conversacional.
- Generación de contenido para marketing y medios.
- Uso de LLM en análisis de datos y generación de informes.
Consideraciones Éticas y Gestión de Sesgos
- Identificación de posibles sesgos en el contenido generado por LLM.
- Abordaje de preocupaciones éticas en aplicaciones de inteligencia artificial generativa.
- Estrategias para un despliegue responsable de los LLM.
Técnicas Avanzadas en LLM
- Ajuste fino de LLM para aplicaciones específicas de un dominio.
- Integración de LLM con otros sistemas de IA para mejorar la funcionalidad.
- Exploración de capacidades multilingües y cross-linguales.
El Futuro de la Inteligencia Artificial Generativa en el Negocio
- Tendencias emergentes en investigación de inteligencia artificial generativa y LLM.
- Oportunidades y desafíos en el escalado de soluciones de LLM.
- Preparación para la transformación impulsada por IA en los negocios.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural.
- Conocimientos previos de programación en Python.
Público Objetivo
- Científicos de datos y profesionales de IA interesados en tecnologías de inteligencia artificial generativa.
- Profesionales de negocios que exploran la automatización y la generación de contenido.
- Gestores técnicos y tomadores de decisiones que buscan implementar LLM en sus flujos de trabajo.
Reseñas (3)
Profundidad sobre el contexto de fondo y la formulación de prompts.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Curso - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Traducción Automática
los consejos y las indicaciones recomendadas que podemos llevarnos de esta capacitación
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Curso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Traducción Automática
Uso de prompts apropiados y eficaces
Marses Pacaldo
Curso - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Traducción Automática
