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Este curso te llevará a través de los conceptos fundamentales y avanzados de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM).
A través de ejemplos y un proyecto final, serás capaz de integrar LLM en aplicaciones reales, potenciando tus habilidades en inteligencia artificial y automatización sin necesidad de escribir código. Ideal para profesionales que desean aplicar IA en sus productos y vida diaria.
Este curso te llevará a través de los conceptos fundamentales y avanzados de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM). A través de ejemplos y un proyecto final, serás capaz de integrar LLM en aplicaciones reales, potenciando tus habilidades en inteligencia artificial y automatización sin necesidad de escribir código. Ideal para profesionales que desean aplicar IA en sus productos y vida diaria.
Requisitos
- Conocimientos básicos de tecnología e interés en inteligencia artificial.
- Familiaridad con términos básicos como APIs y nubes (no excluyente).
- Laptop o PC con acceso a internet.
- Cuenta en Google Cloud y OpenAI (opcional, pero recomendado).
Público Objetivo
- Profesionales y estudiantes interesados en iniciar en el mundo de la inteligencia artificial aplicada, con un enfoque en el uso de modelos de lenguaje (LLM) y su implementación práctica.
- Ideal para personas con roles en tecnología, analítica, desarrollo de software, gestión de proyectos, o emprendedores que buscan integrar IA en sus productos o servicios.
Objetivo General
- Capacitar a los participantes en los fundamentos teóricos y prácticos de los modelos LLM, desde su entrenamiento hasta su implementación en aplicaciones reales mediante herramientas low-code/no-code, potenciando su habilidad para desarrollar soluciones basadas en IA.
Objetivos específicos
- Comprender los conceptos básicos y avanzados de los modelos LLM y su funcionamiento.
- Aprender a diseñar y optimizar prompts para interactuar eficientemente con modelos LLM.
- Configurar cuentas y servicios en nubes especializadas como GCP y OpenAI para utilizar modelos de lenguaje.
- Desarrollar cadenas de operaciones (chains) para resolver problemas complejos utilizando LLM.
- Implementar proyectos prácticos con herramientas low-code/no-code que integren LLM.
Temario
- Unidad 1
- Introducción a los Modelos LLM
- Qué es un LLM (Large Language Model)
- Definición y características de los LLM
- Diferencia entre LLM y otros modelos de IA 11
- Casos de uso de LLM (chatbots, generación de texto, traducción, etc.)
- Unidad 2
- Entrenamiento de los Modelos LLM
- Teoría detrás del entrenamiento de modelos LLM
- Embeddings en LLM
- Redes neuronales profundas y Transformers
- Cómo se entrenan los LLM actuales
- Procesos de pre-entrenamiento y fine-tuning
- RAG
- Unidad 3
- Fundamentos del Prompting
- Qué es un prompt
- Definición y función del prompt en los LLM.
- Tipos de prompts (instructivos, de completado, conversacionales).
- Cómo los LLM entienden los prompts
- Tokenización y procesamiento de texto.
- Contextualización y respuesta generada
- Unidad 4
- Metodologías para Crear Prompts Eficaces
- Técnicas y buenas prácticas para diseñar prompts
- Claridad y especificidad en el prompt
- Uso de ejemplos y feedback iterativo.
- Gestión de la longitud de los prompts.
- Ejemplos prácticos de creación de prompts
- Generación de texto, resumen, clasificación.
- Búsqueda de información en bases de datos.
- Preguntas y respuestas.
- Herramientas para probar y mejorar prompts
- Plataformas como OpenAI, Hugging Face, etc.
- Unidad 5
- Configuración de Cuentas en Nubes con LLM
- Configuración de cuentas en Google Cloud (GCP) y OpenAI
- Creación y gestión de cuentas en GCP y OpenAI.
- Activación y configuración de API keys.
- Configuración de servicios para uso de LLM (API de OpenAI, Vertex AI en GCP).
- Control de costos y acceso (limitar uso, establecer presupuestos).
- Implementación de modelos LLM en la nube
- Uso de LLM disponibles (GPT, PaLM, etc.).
- Integración básica de LLM en aplicaciones en la nube.
- Unidad 6
- Conceptos Avanzados: Chains en LLM
- Qué es un chain en el contexto de LLM
- Definición de un chain: Secuencia de operaciones para lograr un resultado más complejo.
- Tipos de chains (secuencia, condicional, iterativo).
- Cómo implementar un chain en un LLM
- Ejemplos prácticos: Combinación de múltiples prompts, uso de memoria y contextos previos.
- Unidad 7
- Aplicaciones Low-Code / No-Code para Implementar Chains
- Herramientas Low-Code / No-Code para crear chains
- Plataformas populares como n8n, Zapier, Microsoft Power Automate.
- Integración con APIs de LLM (GPT, Cohere, etc.)
- Creación de una aplicación de LLM sin escribir código
- Ejemplo práctico: Automatización de tareas con n8n.
- Diseño de flujos de trabajo simples para automatizar tareas usando LLM.
- Unidad 8
- Proyecto Final
- Desarrollo de un proyecto práctico
- Implementación de un caso real usando LLM, prompts y chains.
- Integración de una aplicación low-code/no-code.
- Presentación y retroalimentación del proyecto.
Horarios
Inicio
11 de Diciembre
Fin
20 de Enero
Dias
Lunes y Miércoles
Horario
7:00pm a 10:00pm 🇵🇪 🇨🇴 🇪🇨 🇵🇦
6:00pm a 9:00pm 🇲🇽 🇨🇷 🇬🇹
8:00pm a 11:00pm 🇧🇴 🇺🇸 🇩🇴
9:00pm a 12:00pm 🇦🇷 🇨🇱
7:00pm a 10:00pm 🇵🇪 🇨🇴 🇪🇨 🇵🇦
6:00pm a 9:00pm 🇲🇽 🇨🇷 🇬🇹
8:00pm a 11:00pm 🇧🇴 🇺🇸 🇩🇴
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Certificados
Diploma de Reconocimiento
A los alumnos que aprueben los exámenes del curso satisfactoriamente se les otorgará un diploma de reconocimiento.
Diploma de Participación
A los alumnos que no aprueben los exámenes del curso se les otorgará un diploma de participación.
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Docente
John Andersson Cardozo
Jefe de Analítica e Inteligencia de Negocios - Domina Entrega Total
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Preguntas frecuentes
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¿El curso esta en español?
El curso está completamente en español. Algún material adicional de vanguardia podría estar en inglés.
¿El curso es en vivo o pregrabado?
Las clases son en vivo vía Zoom y podrás hacer todas tus consultas en tiempo real. La clase se grabará y se subirá al Classroom para que puedas repasar.
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