Ingeniería de LLM: Domina IA, Modelos de Lenguaje y Agentes

Descripción

Domina la IA Generativa y los LLMs: Un Viaje Práctico de 8 Semanas Acelera tu carrera en Inteligencia Artificial con proyectos prácticos y reales, liderados por el experto de la industria Juan Gabriel Gomila. Aprende a construir productos avanzados de IA generativa, experimenta con más de 20 modelos innovadores y domina técnicas de vanguardia como RAG, QLoRA, y Agentes. ¿Por qué elegir este curso? - Aprendizaje práctico: Construye aplicaciones reales con ejercicios guiados paso a paso. - Técnicas de vanguardia: Aprende marcos como Hugging Face, LangChain, y Gradio, y domina las últimas innovaciones. - Sin matemáticas avanzadas: Enfócate en la implementación práctica sin necesidad de cálculo o álgebra lineal. - Proyectos reales: Aplica lo aprendido en soluciones prácticas que abren puertas en el mercado laboral. Lo que aprenderás: • Crear productos avanzados de IA generativa con herramientas líderes del sector. • Experimentar con modelos Frontier y de código abierto. • Implementar técnicas innovadoras como RAG, ajuste fino con QLoRA, y agentes autónomos. • Construir aplicaciones del mundo real, incluyendo: • Un asistente multimodal para atención al cliente. • Un sistema de predicción de precios para comercio electrónico. • Una herramienta para optimizar código con rendimientos mejorados 60,000 veces. Estructura del curso (8 semanas) Semana 1: Fundamentos y Primeros Proyectos • Introducción a los Transformers y seis modelos Frontier líderes. • Creación de un generador de folletos inteligente que rastrea la web. Semana 2: APIs y Chatbots de Atención al Cliente • Desarrollo de un chatbot multimodal con texto, imágenes y audio. Semana 3: Modelos de Código Abierto • Exploración de Hugging Face y construcción de una herramienta para generar actas de reuniones. Semana 4: Generación de Código • Uso de LLMs para traducir código Python a C++ con mejoras de rendimiento extremas. Semana 5: Generación Mejorada por Recuperación (RAG) • Implementación de RAG y vectores en soluciones empresariales avanzadas. Semana 6: Transición al Entrenamiento • Afinar un modelo Frontier para resolver problemas empresariales reales. Semana 7: Técnicas Avanzadas de Entrenamiento • Ajuste fino con QLoRA y entrenamiento de modelos personalizados. Semana 8: Implementación y Finalización • Lanzamiento de productos con interfaces pulidas y capacidades avanzadas. Proyectos destacados: • Generador de folletos inteligentes que navega por sitios web. • Asistente multimodal para aerolíneas con funciones de texto, audio e imágenes. • Actas de reuniones y elementos de acción a partir de grabaciones de audio. • Traductor de código Python a C++ con rendimiento optimizado. • Asistente basado en RAG que actúa como un experto en temas empresariales. • Predicción de precios utilizando modelos Frontier y de código abierto. • Sistema de agente autónomo para detectar ofertas especiales en tiempo real. Sobre el instructor: Juan Gabriel Gomila es un líder en educación de IA con más de 12 años de experiencia. Como emprendedor y cofundador de una plataforma educativa, ha ayudado a miles de estudiantes y equipos en startups globales a dominar la tecnología y la IA. Lleva tus habilidades de IA al siguiente nivel y prepárate para liderar en el emocionante mundo de la inteligencia artificial. ¡Comienza tu viaje ahora!

Lo que aprenderás

• Proyecto 1: Hacer un generador de folletos mediante IA generativa que hace scrapping y navega sitios web de la empresa de forma inteligente.
• Proyecto 2: Crear un agente de atención al cliente multimodal para una aerolínea con interfaz de usuario y llamadas a funciones.
• Proyecto 3: Desarrollar una herramienta que cree actas de reuniones y elementos de acción a partir de audio utilizando modelos de código abierto y cerrado.
• Proyecto 4: Crear una IA que convierta código Python a C++ optimizado, ¡aumentando el rendimiento en 60.000 veces!
• Proyecto 5: Construir un trabajador del conocimiento de IA que utilice RAG para convertirse en un experto en todos los asuntos relacionados con la empresa.
• Proyecto 6: Proyecto Final Parte A - Predecir precios de productos a partir de descripciones cortas utilizando modelos de Frontier.
• Proyecto 7: Proyecto Final Parte B - Ejecutar Fine-tune de los modelos de código abierto para competir con Frontier en la predicción de precios.
• Proyecto 8: Proyecto Final Parte C - Construir un sistema autónomo multiagente que colabore con modelos para detectar ofertas y notificarlas.
• Diseñar y desarrollar una solución completa a un problema empresarial dado seleccionando, entrenando y aplicando LLMs.
• Comparar y contrastar las últimas técnicas para mejorar el rendimiento de su solución LLM, como RAG, fine-tuning y agentic workflows
• Sopesar los 10 principales LLM de frontera y los 10 de código abierto, y ser capaz de seleccionar la mejor opción para una tarea determinada.
• Resolver problemas aplicando las principales plataformas, marcos y herramientas de código abierto, como Hugging Face, Gradio y Weights & Biases.
• Definir los paradigmas comunes de la IA e identificar los tipos de problemas empresariales más adecuados para cada uno de ellos.
• Definir los conceptos fundamentales de la ciencia de datos en torno al aprendizaje profundo, incluido el entrenamiento frente a la inferencia y generalización
• Describir conceptos fundamentales como la IA Generativa, los LLM y la Arquitectura Transformadora, y discutir qué se puede lograr con un rendimiento excelente
• Explicar cómo funcionan los LLM con suficiente detalle como para poder entrenar y probarlos, aplicarlos a nuevos escenarios y diagnosticar y resolver problemas
• Implementar soluciones LLM en Python utilizando modelos de frontera y de código abierto tanto con API como con inferencia directa.
• Ejecutar código para escribir documentos, responder preguntas y generar imágenes.

Requisitos

• Familiaridad con Python. Este curso no cubre los fundamentos de Python y se programa completamente en Python.