Curso de LLMs for Content Generation
Large Language Models (LLMs) son herramientas poderosas para automatizar y mejorar la creación de contenido.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a creadores de contenido, especialistas en marketing y tecnólogos educativos de nivel intermedio que deseen aprovechar el poder de los LLM para generar contenido de alta calidad, diverso y atractivo en varios dominios.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender las capacidades de los LLM y su aplicación en la generación de contenidos.
- Configure y use LLM para generar varios tipos de contenido.
- Aplique las prácticas recomendadas para solicitar y ajustar los LLM para producir los resultados deseados.
- Evalúe la calidad del contenido generado por IA y refínelo para audiencias específicas.
- Explora técnicas avanzadas para la generación de contenido creativo y multimodal con LLM.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertar una cita.
Programa del Curso
Introducción a Large Language Models (LLMs)
- ¿Qué son los LLM?
- El papel de los LLM en la generación de contenidos
- Resumen de los LLM más populares
Configuración para la generación de contenido
- Preparación de datos para LLM
- Descripción de los parámetros y la configuración del modelo
- Introducción a las técnicas de ajuste fino
Generación de contenido con LLM
- Práctico: Generación de artículos, blogs y escritura creativa
- Técnicas para impulsar y guiar a los LLM
- Casos prácticos de contenido generado por LLM
Refinar y evaluar el contenido
- Edición y revisión de contenido generado por IA
- Métricas para evaluar la calidad del contenido
- Abordar los sesgos y las consideraciones éticas
Técnicas avanzadas de generación de contenido
- Métodos avanzados de ajuste fino
- Generación de contenido multimodal con LLM
- Explorando los límites de la creatividad con LLMs
Aplicaciones de la industria y estudios de casos
- Maestría en Marketing, Periodismo y Entretenimiento
- Casos de éxito y lecciones aprendidas
- Visión de expertos de la industria
Consideraciones éticas y orientaciones futuras
- Uso ético de los LLM
- Privacidad y seguridad de los datos
- El futuro de los LLM en la generación de contenidos
Proyecto y Evaluación
- Desarrollo de un proyecto de generación de contenidos
- Aplicación de las mejores prácticas y técnicas aprendidas
- Sesiones de revisión por pares y retroalimentación
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Familiaridad con los procesos de creación de contenidos
- Comprensión de los conceptos básicos de aprendizaje automático
- Se recomienda tener experiencia en programación en Python, pero no es obligatorio
Audiencia
- Creadores de contenido y especialistas en marketing
- Tecnólogos educativos y diseñadores curriculares
- Entusiastas y desarrolladores del aprendizaje automático
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Diseñe e implemente flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
- Integre las capacidades de IA en los flujos de trabajo mediante LangChain.
- Cree chatbots y asistentes virtuales personalizados para varios casos de uso.
- Realice análisis y procesamiento avanzados de datos con agentes de IA.
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- Comprenda los conceptos básicos de la integración de API con LangChain.
- Automatice los flujos de trabajo repetitivos con LangChain y Python.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingüe con los LLM.
- Implemente LLM para traducir contenido entre varios idiomas.
- Cree y administre conjuntos de datos multilingües para capacitar a los LLM.
- Desarrollar estrategias para mantener la coherencia y la calidad de la traducción.
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- Aprovechar la aceleración de GPU para mejorar la velocidad de inferencia.
- Integrar Ollama en flujos de trabajo y aplicaciones.
- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Identifique los problemas éticos clave en el desarrollo de la IA con LangChain.
- Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
- Desarrollar estrategias para crear sistemas de IA justos y transparentes.
- Implemente directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Identificar los problemas éticos y los desafíos asociados con los LLM.
- Aplicar marcos y principios éticos a la implementación de LLM.
- Evalúe el impacto social de los LLM y mitigue los riesgos potenciales.
- Desarrollar estrategias para el desarrollo y el uso responsable de la IA.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales de LangChain y su papel en la mejora de la experiencia del usuario web.
- Implemente LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
- Integre las API en las aplicaciones web para mejorar la interactividad y la participación de los usuarios.
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- Analice los datos de comportamiento de los usuarios para ajustar el rendimiento y la experiencia de las aplicaciones web.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Configurar un entorno eficiente para el ajuste fino de modelos de IA en Ollama.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento, la precisión y la eficiencia.
- Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
- Evaluar las mejoras del modelo y garantizar su robustez.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
- Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de datos de nivel avanzado y DevOps profesionales que deseen aprovechar las capacidades de LangChain integrándola con varios servicios en la nube.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
- Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
- Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
- Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
- Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
LangChain Fundamentals
14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Ecuador (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
- Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Ecuador (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.