Resumen
This course features Coursera Coach! A smarter way to learn with interactive, real-time conversations that help you test your knowledge, challenge assumptions, and deepen your understanding as you progress through the course.
Delve into the world of generative AI and large language models (LLMs) with hands-on applications using Python. You'll explore the power of Variational Auto-Encoders (VAEs) and Generative Adversarial Networks (GANs) to create synthetic data, including images and music.
Alongside, you'll get to grips with Transformers and self-attention mechanisms, which are foundational to models like GPT and ChatGPT, unlocking advanced AI applications. Learn the intricacies of GPT architecture, including tokenization and fine-tuning, and apply these concepts using tools like Hugging Face and Google Colab.
The course also covers cutting-edge topics such as Retrieval Augmented Generation (RAG) and advanced LLM agents. Through interactive activities, you’ll create powerful AI applications like chatbots and personalized systems.
This course is designed for learners aiming to advance their knowledge of AI, machine learning, and Python, with a focus on generative models and LLMs. If you want to build your own AI-driven applications and deepen your understanding of state-of-the-art AI technologies, this course is for you.
Programa
- Modelos Generativos
En este módulo, exploraremos el funcionamiento interno de los Autoencoders Variacionales (VAEs) y las Redes Generativas Antagónicas (GANs), dos potentes modelos generativos. Obtendrás tanto conocimientos teóricos como habilidades prácticas a través de ejercicios prácticos y demostraciones, específicamente con el dataset Fashion MNIST. Al final, serás capaz de entender e implementar eficazmente estos modelos para tareas generativas en aprendizaje profundo.
- IA Generativa: GPT, ChatGPT, Transformadores, Redes Neuronales Basadas en Autoatención
En este módulo, profundizaremos en el funcionamiento de las arquitecturas basadas en Transformadores, explorando conceptos esenciales como la autoatención, la atención enmascarada y la atención de múltiples cabezas. Aprenderás cómo funcionan modelos como GPT, enfocándose en la tokenización, la codificación posicional y el ajuste fino. Además, las actividades prácticas te guiarán en aplicaciones del mundo real, como el ajuste fino de modelos GPT y la exploración de la transición de GPT a ChatGPT con técnicas de aprendizaje por refuerzo.
- La API de OpenAI (Desarrollo con GPT y ChatGPT)
En este módulo, exploraremos una variedad de APIs de OpenAI, guiándote en el proceso de integrar y utilizar APIs como las de completado de chat, generación de imágenes, incrustaciones y procesamiento de audio. También aprenderás a ajustar modelos GPT para tareas personalizadas y a usar herramientas de moderación. Las actividades prácticas te darán experiencia práctica en el desarrollo con las APIs de OpenAI, proporcionándote las habilidades necesarias para construir aplicaciones avanzadas utilizando las tecnologías GPT y ChatGPT.
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG), RAG Avanzada y Agentes de LLM
En este módulo, profundizaremos en la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y sus métodos avanzados, enfocándonos en mejorar los resultados generativos mediante técnicas basadas en recuperación y estrategias de ajuste fino. Explorarás métricas clave como precisión, recuperación y relevancia, mientras participas en actividades prácticas usando RAG y langchain para simular datos y crear soluciones prácticas. Además, exploraremos el concepto de agentes de LLM, construyendo sistemas integrados como chatbots con herramientas de búsqueda web y matemáticas.
- Proyecto Final
En este módulo, nos enfocaremos en tu proyecto final, donde aplicarás lo aprendido para clasificar imágenes de mamografías. La asignación te guiará en el proceso, desde el diseño del modelo hasta la evaluación del rendimiento. En la revisión final, evaluarás tu proyecto y recibirás retroalimentación para refinar aún más tus habilidades.
- ¡Lo Lograste!
En este módulo, veremos las emocionantes oportunidades que te esperan. Recibirás recomendaciones sobre recursos valiosos, incluidos libros y sitios web, para continuar expandiendo tus conocimientos en ciencia de datos. Además, te brindaremos consejos de carrera para ayudarte a entrar con confianza en el campo de la ciencia de datos y aplicar lo que has aprendido en proyectos reales y oportunidades laborales.
Impartido por
Packt - Course Instructors
Materias
Computer Science
