This course equips learners with the knowledge and skills to build intelligent applications using generative AI. It dives deep into the AI stack, covering large language models (LLMs), vector databases, and Python frameworks.
Learners will also explore strategies to enhance AI performance and reliability, critical in today’s rapidly evolving AI landscape. You will gain hands-on experience by building AI-powered applications, learning how to implement vector databases for data retrieval and enhance models with Python.
With a practical, step-by-step approach, you will develop the expertise to create intelligent apps that can adapt to real-world challenges. What sets this course apart is its focus on both theoretical concepts and real-world application.
You’ll work on practical use cases, from AI architecture to the integration of LLMs, vector databases, and Python frameworks, giving you the confidence to implement AI solutions in various industries. This course is perfect for software engineers and developers with a basic understanding of Python who want to build intelligent applications using generative AI.
It’s designed to provide both foundational knowledge and practical skills to boost AI performance and reliability.
- Comenzando con la IA Generativa
En esta sección, exploramos los fundamentos de la IA generativa, incluyendo sus componentes de pila, integración con Python y consideraciones éticas, para guiar aplicaciones prácticas de desarrollo web.
- Elementos Fundamentales de Aplicaciones Inteligentes
En esta sección, exploramos los elementos fundamentales de las aplicaciones inteligentes, incluyendo LLMs, incrustaciones vectoriales y alojamiento de modelos, para habilitar soluciones de software adaptativas y conscientes del contexto.
- Modelos de Lenguaje Grande
En esta sección, exploramos modelos n-gram, redes neuronales artificiales y arquitectura Transformer para comprender la implementación y aplicaciones de modelos de lenguaje grande en el procesamiento de lenguaje natural.
- Modelos de Incrustación
En esta sección, exploramos los modelos de incrustación, sus aplicaciones en PNL y procesamiento de datos, y cómo implementarlos usando Python para búsqueda semántica y análisis vectorial.
- Bases de Datos Vectoriales
En esta sección, cubrimos las bases de datos vectoriales, las incrustaciones y su papel en los sistemas de búsqueda y recuperación de IA.
- Diseño de Aplicaciones de IA/ML
En esta sección, exploramos modelado de datos, almacenamiento y flujo de datos seguro para aplicaciones de IA/ML, enfatizando la implementación práctica y los principios RBAC para un diseño de sistema eficiente y seguro.
- Marcos, Bibliotecas y APIs Útiles
En esta sección, exploramos marcos de IA/ML basados en Python, bibliotecas y APIs para construir aplicaciones de IA generativa, enfocándonos en la integración de datos del mundo real y soluciones de generación aumentada por recuperación.
- Implementación de Búsqueda Vectorial en Aplicaciones de IA
En esta sección, exploramos la integración de búsqueda vectorial con sistemas RAG, enfocándonos en la recuperación de datos eficiente y mejorando la inteligencia de la aplicación de IA mediante técnicas prácticas.
- Evaluación de Salida de LLM
En esta sección, exploramos estrategias de evaluación de LLM, enfocándonos en métricas, medidas de protección y fiabilidad en aplicaciones inteligentes para asegurar un despliegue de IA efectivo y seguro.
- Refinamiento del Modelo de Datos Semántico para Mejorar la Precisión
En esta sección, exploramos técnicas para refinar modelos de datos semánticos para mejorar la precisión en aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG). Los conceptos clave incluyen experimentación con modelos de incrustación, optimización de metadatos y sistemas de recuperación avanzados.
- Fallos Comunes de la IA Generativa
En esta sección, examinamos modos de falla comunes de GenAI, incluyendo alucinaciones, complacencia, fuga de datos y problemas de rendimiento, para mejorar la precisión y fiabilidad en aplicaciones prácticas.
- Corrección y Optimización de Tu Aplicación de IA Generativa
En esta sección, exploramos técnicas para mejorar la fiabilidad de la aplicación de GenAI, incluyendo la línea de base, el diseño de conjuntos de datos y los bucles de retroalimentación para un rendimiento optimizado y salidas estables.
