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Temario del curso

Introducción a los LLM de código abierto

  • Visión general de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto
  • Funcionamiento de los LLM: transformadores, autoatención y entrenamiento
  • Comparación entre LLM de código abierto y modelos propietarios

Ajuste fino y personalización de LLM

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

Desarrollo 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

  • Contenedorización de agentes de IA con Docker
  • Integración de LLM en aplicaciones empresariales
  • Escalabilidad 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
  • Supervisión 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 con IA
  • Agentes de IA personalizados para análisis empresarial

Optimización y mantenimiento de agentes basados en LLM

  • Mejora y actualización continua de modelos
  • Implementación de sistemas de monitoreo y ciclos de retroalimentación
  • Estrategias para optimización de costos y ajuste de rendimiento

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Dominio sólido de inteligencia artificial y aprendizaje automático
  • Experiencia en programación con Python
  • Familiaridad con modelos de lenguaje grandes (LLM) y procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Público objetivo

  • Ingenieros de IA
  • Desarrolladores de software empresarial
  • Líderes empresariales
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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