Marcos de Datos para la IA Generativa

Resumen

Explore los marcos de datos esenciales que impulsan los sistemas de IA generativa, desde los modelos de lenguaje ampliado (LLM) hasta RAG y la IA agentic. Domine las estrategias para la gestión estructurada de datos, los principios de gobernanza y el diseño de taxonomías para construir soluciones de IA confiables y éticas.

Programa de estudio

- Entendiendo los Fundamentos de la Estrategia Moderna de Datos -- En el dinámico panorama actual de la IA, los datos ya no son solo un subproducto; son el combustible que impulsa los sistemas inteligentes. Este módulo introduce el papel fundamental de los marcos de datos en la estrategia de datos moderna, especialmente en el contexto de las aplicaciones de IA Generativa. Comenzamos discutiendo cómo los Modelos de Lenguaje Grande (MLL), la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y los sistemas de IA Agente dependen de datos de alta calidad y bien gestionados. Explorarás la evolución de estas tecnologías, sus dependencias en datos estructurados y no estructurados, y cómo la estrategia de datos debe evolucionar paralelamente. El módulo también cubre los pilares centrales de una estrategia moderna de datos: marcos de datos, gestión y gobernanza, y explica su papel crítico en impulsar el rendimiento, el cumplimiento y la escalabilidad en soluciones GenAI. A través de ejemplos, estudios de caso y guías paso a paso, aprenderás a diseñar marcos que apoyen la relevancia, la calidad y la responsabilidad, asegurando que los sistemas de IA sean tanto poderosos como responsables. - Introducción a un Marco de Datos Comprehensivo -- A medida que la IA generativa sigue evolucionando, la importancia de marcos de datos bien estructurados se ha vuelto central para construir sistemas de IA escalables y éticos. En este módulo, nos enfocamos en diseñar marcos de datos comprensivos que apoyen las necesidades de los sistemas de IA modernos, especialmente aquellos que dependen tanto de datos estructurados como no estructurados. Explorarás el papel de las taxonomías personalizadas en la organización de datos, y cómo estas taxonomías permiten la clasificación y recuperación de datos de manera consistente. También examinamos cómo los principios de IA Responsable (RAI) influyen en la estrategia y gobernanza de datos, asegurando que la equidad, la transparencia y la responsabilidad estén integradas en la base. A través de discusiones prácticas y perspectivas de expertos, verás cómo los componentes de un marco de datos robusto—diseño de taxonomía, consideraciones éticas y prácticas de gobernanza—trabajan juntos. Finalmente, miramos hacia las tendencias emergentes y las expectativas en evolución en los marcos de datos para prepararnos para el futuro del despliegue de GenAI.

Enseñado por

Fractal Analytics and David Drummond

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