Fundamentos de los Modelos de IA Generativa

Resumen

This comprehensive Generative AI Training, Evaluation, and Trends course equips you with the skills to build, optimize, and future-proof GenAI systems. Begin by learning how generative models are trained and evaluated using real-world metrics.

Explore Retrieval Augmented Generation (RAG) to improve model accuracy by combining external data with LLMs. Progress into key trends shaping GenAI—like scalable architectures, real-time applications, and model transparency—while examining how these advancements apply across industries like healthcare, finance, and education.

To be successful in this course, you should have a foundational understanding of machine learning, language models, and basic Python programming. By the end of this course, you will be able to:

- Train and Evaluate GenAI Models:

Build and assess model quality using proven techniques - Enhance Outputs with RAG:

Apply retrieval-augmented generation for more accurate responses - Track Emerging Trends:

Understand scalable architectures and real-time GenAI innovations - Prepare for Industry Use:

Translate GenAI advancements into real-world business applications Ideal for AI practitioners, data scientists, and ML engineers advancing their generative AI expertise.

Programa

• Fundamentos de la IA Generativa
Desarrolla una base sólida en IA Generativa con este módulo que abarca su importancia, impacto en el mundo real y conceptos fundamentales. Entiende por qué la IA Generativa es relevante a través de analogías comprensibles y explora tipos clave de modelos, incluyendo Autoencoders Variacionales (VAEs), Redes Generativas Antagónicas (GANs) y modelos basados en Transformadores. Ideal para principiantes que comienzan su viaje en la IA Generativa.
• Entrenamiento, Evaluación y Futuro de la IA Generativa
Explora cómo se entrenan, evalúan y mejoran los modelos de IA Generativa usando la Generación Aumentada con Recuperación (RAG). Aprende los pasos clave en el entrenamiento de modelos, técnicas para evaluar la calidad de los modelos y cómo RAG mejora la precisión de los resultados al combinar recuperación y generación. Descubre tendencias emergentes que están moldeando el futuro de la IA Generativa y adquiere conocimientos sobre las aplicaciones industriales en evolución.

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Impartido por

Priyanka Mehta

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Materias

Computer Science