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Programa del Curso
Introducción a las LLM de código abierto
- Descripción general de DeepSeek, Mistral, LLaMA y otros modelos de código abierto
- Cómo funcionan las LLM: Transformers, autoatención y entrenamiento
- Comparación de LLM de código abierto vs. modelos propietarios
Fine-Tuning y Personalización de LLM
- Preparación de datos para afinación
- Entrenamiento y optimización de LLM utilizando Hugging Face
- Evaluación del rendimiento del modelo y mitigación de sesgos
Construyendo AI Agents 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 con recuperación (RAG) y ejecución de acciones
Desplegando LLM-Based AI Agents
- Containerizando agentes de IA con Docker
- Integrando LLM en aplicaciones empresariales
- Escalando agentes de IA con servicios en la nube y API
Seguridad y cumplimiento en AI 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 caso y aplicaciones del mundo real
- Asistentes virtuales potenciados por LLM
- Automatización de documentos impulsada por IA
- Agentes de IA personalizados para análisis empresariales
Optimización y mantenimiento de agentes basados en LLM
- Mejora y actualización continua del modelo
- Desplegar bucles de monitoreo y retroalimentación
- Estrategias para la optimización de costos y el ajuste de rendimiento
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Fuerte comprensión de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
- Experiencia con programación
- Familiaridad con modelos de lenguaje grandes (LLMs) y procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Público
- Ingenieros de IA
- Desarrolladores de software empresarial
- líderes
21 Horas
Testimonios (1)
Entrenador respondiendo preguntas al vuelo.
Adrian
Curso - Agentic AI Unleashed: Crafting LLM Applications with AutoGen
Traducción Automática