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Inteligencia artificial Deep learning

Curso de Modelos personalizados de inteligencia artificial generativa: desarrolla tu propio chatbot

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En un mundo donde la tecnología evoluciona a un ritmo acelerado, el dominio de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) y las tecnologías RAG se están convirtiendo en una herramienta crucial para innovar y transformar industrias.

Este curso está diseñado para proporcionar una comprensión profunda de los LLMs, explorando cómo estos modelos no solo comprenden y generan texto con una precisión impresionante, sino cómo se pueden crear soluciones específicas que van desde la mejora de sistemas de recomendación hasta la automatización de respuestas en servicios de atención al cliente.

  • Impartido por

    Juan Feu Desongles

    Juan Feu Desongles

    Arquitecto de sistemas con amplia experiencia en diseño de soluciones y múltiples arquitecturas de TI. Áreas de interés actuales: habilitación de aplicaciones de IoT, programación orientada a la nube y técnicas de Hacking Ético.

    Más de 20 años de experiencia en el desarrollo, análisis y diseño de sistemas de software, los primeros años en un entorno educativo en la Universidad de Amsterdam y más tarde en diversas compañías como IBM y Cisco.

    Formación universitaria en Física Teórica y en Ciencias Políticas.
  • Dirigido a

    Profesionales y estudiantes de tecnologías de la información, ciencias de datos, inteligencia artificial y áreas afines que desean adquirir conocimientos fundamentales sobre los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) y su aplicación en la inteligencia artificial generativa. Es ideal para:

    • Desarrolladores de software y programadores interesados en inteligencia artificial.
    • Analistas de datos y científicos de datos que buscan mejorar sus habilidades en procesamiento y recuperación de información.
    • Ingenieros de sistemas y arquitectos de soluciones que desean implementar soluciones basadas en LLMs.
    • Estudiantes y académicos interesados en las aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial generativa.

  • ¿Qué competencias vas a adquirir?

    • Identificar y explicar los componentes clave y la funcionalidad de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) y la Recuperación de Información Generativa (RAG).
    • Evaluar ejemplos de aplicaciones RAG y describir cómo se integran con LLMs para mejorar la recuperación de información.
    • Aplicar técnicas de procesamiento para transformar datos no estructurados en formatos adecuados para el uso en LLMs.
    • Desarrollar habilidades para implementar y utilizar Sentence Transformers en la creación de bases de datos vectoriales para aplicaciones RAG.
    • Implementar y evaluar estrategias de búsqueda y recuperación utilizando consultas vectoriales y modelos LLM.
    • Implementar y desplegar modelos LLM en entornos locales y en la nube, utilizando herramientas avanzadas para facilitar el acceso y la interacción.
    • Utilizar frameworks de código abierto para desarrollar y desplegar aplicaciones RAG, demostrando comprensión y habilidad en la integración de estos componentes.

  • Requisitos

    • Programación, preferiblemente en Python.
    • Fundamentos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
    • Conceptos básicos de manejo y procesamiento de datos.
    • Familiaridad con el entorno de desarrollo de software y herramientas de código abierto.

  1. Conceptos básicos sobre LLMs y recuperación de datos
    • Componentes clave de los modelos de lenguaje grande (LLMs)
    • ¿Por qué son tan revolucionarios los Transformers?
    • Limitaciones de las redes neuronales clásicas
    • La revolución de los Transformers
    • ¿Y a efectos prácticos, qué necesito tener para operar mi propio LLM?
    • Cargando un modelo de GPT2 en nuestro entorno de desarrollo
    • Las matemáticas muy resumidas detrás de los Transformers (solo para fans verdaderos)
    • Comparación de Transformers con CNNs y RNNs
    • ¿Y cómo es posible que los LLMs parezcan razonar?
    • Componentes clave de la recuperación de datos
    • Resumen
  2. Procesamiento de datos no estructurados
    • Definición de datos no estructurados
    • Algunos tipos de datos no estructurados
    • ¿Cómo se usan los datos no estructurados en RAG?
    • Preprocesamiento de Texto
    • Datos en ficheros
    • Importancia de procesar datos no estructurados para LLMs
    • ¿Qué es exactamente la indexación de datos?
    • Procesamiento de datos multimedia
    • Procesar videos (extraer audio, transcribirlo y generar embeddings)
    • Resumen
  3. Embeddings y bases de datos vectoriales
    • Bases de datos de vectores
    • Almacenamiento en bases de datos relacionales y NoSQL
    • Archivos binarios y almacenamiento en disco
    • Bases de datos vectoriales
    •  Almacenamiento de embeddings en bases de datos vectoriales
    • Introducción a los Sentence Transformers
    • Flujo general de integración de datos procesados en LLMs
    • Resumen
  4. Crea tu chatbot con datos personalizados
    •  Siguientes pasos
    • ¿Puedo alojar mi chatbot en Hugging Face?
    • Alojando el chatbot en tu propio servidor
    • Mantenimiento del chatbot
    •  Evaluación de la recuperación de información
    • Métricas relevantes
    • Evaluando la efectividad del chatbot
    • Resumen
  5. Despliegues de LLMs, plataformas y herramientas
    • Beneficios del despliegue local versus en la nube
    • Herramientas y entornos para despliegue local 
    • Despliegue de LLMs en la nube
    • Optimización y mantenimiento de despliegues
    • Estrategias de actualización y mantenimiento de los modelos
    • Discusión sobre desafíos y soluciones en el uso práctico de LLMs
    • Resumen

Formación bonificada para trabajadores.

Este curso cumple con los requisitos establecidos por FUNDAE para la bonificación de Formación Programada.

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  • ¿Con o sin tutoría...? ¿Qué me ofrece cada modalidad?

    Sin duda debes elegir la opción que más te convenga, pero ten en cuenta que hay algunas diferencias importantes entre ambas modalidades, sobre todo en lo concerniente a la bonificación de la formación y a la obtención del Certificado de Aprovechamiento.

    Además, recuerda que en la modalidad "Con tutoría" hay un experto/a, que en la generalidad de los casos es el autor del curso, solventando tus dudas y velando porque obtengas el mayor aprovechamiento del aprendizaje.

      S/T Sin Tutoría C/T Con Tutoría
    Acceso secuencial a las unidades del curso
    Disponible
    Disponible
    Descarga de contenidos en PDF
    Disponible
    Disponible
    Acceso a recursos didácticos y multimedia
    Disponible
    Disponible
    Ilimitadas consultas al tutor
    Disponible
    Videoconferencias con el tutor desde el entorno de comunicaciones
    Disponible
    Ejercicios prácticos corregidos y evaluados por el tutor
    Disponible
    Certificado de realización PDF
    Con código seguro de verificación
    Disponible
    Certificado de aprovechamiento PDF
    Con código seguro de verificación
    Disponible
    Posibilidad de bonificación hasta el 100%
    Disponible
  • ¿Cómo empezar?

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    Puedes realizar el pago del curso durante el proceso de inscripción o en cualquier momento desde el campus del aula virtual. El pago puede realizarse mediante tarjeta de crédito, Paypal, Bizum, o a través de una transferencia bancaria enviando posteriormente el justificante. Una vez realizado el pago podrás acceder a todas las unidades de aprendizaje, siempre de una manera secuencial.

  • Plazos

    Una vez que te hayas inscrito en el curso, puedes iniciar su compra desde el campus virtual.

    Si el curso ofrece unidades de prueba, dispones de un plazo máximo de 10 días para evaluarlo. Pasado este tiempo, o una vez hayas completado las unidades de prueba, no podrás volver a acceder al curso sin comprarlo. Tú decides si deseas continuar la formación.

    Tras formalizar el pago, dispones de 90 días para realizar el curso cómodamente. En caso de que lo necesites, puedes pedir una ampliación de plazo si justificas las causas (¡y generalmente se suele conceder!).

    La ampliación de plazo puedes solicitarla a tu tutor/a y, en el caso de que estés realizando la formación sin tutoría, puedes escribirnos a hola@adrformacion.com

  • Certificados

    Si realizas el curso en la modalidad "con tutoría" y finalizas tu formación con éxito, recibirás un Certificado de Aprovechamiento.

    Si realizas el curso en la modalidad "sin tutoría" y finalizas tu formación con éxito, recibirás un Certificado de Realización.

    Los certificados, expedidos por ADR Formación, indican el número de horas, contenido, fechas de inicio y finalización y otros datos referentes al curso realizado. Además, cada certificado tiene asignado un Código Seguro de Verificación (CSV) único que demuestra su autenticidad.

    Tu certificado estará disponible en un plazo inferior a 24 horas tras haber finalizado la formación. Desde tu área privada, podrás descargarlo en formato PDF.

    Importante: el alumnado que bonifique su formación dispondrá de su Certificado de Aprovechamiento una vez finalizado el plazo de acceso de la formación y tras la validación del expediente.

  • Acreditación de horas

    El curso de Modelos personalizados de inteligencia artificial generativa: desarrolla tu propio chatbot tiene una duración de 20 horas.

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S/T: Curso sin tutoría: 90€
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Modelos personalizados de inteligencia artificial generativa: desarrolla tu propio chatbot

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