Fundamentos de la IA Generativa y LangChain

Resumen

In this course, you'll build a solid foundation in generative AI, language models, and the LangChain framework, which are revolutionizing intelligent workflows. By understanding the architecture and applications of LangChain, you'll be prepared to create efficient AI solutions.

This course focuses on key tools like prompts, templates, and multimodal applications. You'll gain hands-on experience with LangChain's building blocks, including LangGraph, and learn how to design AI workflows and manage memory mechanisms.

What makes this course stand out is its blend of theory and real-world examples. You'll not only learn foundational concepts but also how to apply them to real-world problems using LangChain.

This course is ideal for developers, AI enthusiasts, and those wanting to get a strong foothold in the world of generative AI. No prior experience with LangChain is needed, but familiarity with AI concepts is helpful.

This course is part one of a three-course Specialization designed to provide a comprehensive learning pathway in this subject area. While it delivers standalone value and practical skills, learners seeking a more integrated and in-depth progression may benefit from completing the full Specialization.

Programa

• El ascenso de la IA generativa: de los modelos de lenguaje a los agentes
Este módulo explora la evolución de la IA generativa, centrándose en las diferencias entre los modelos de lenguaje y los agentes de IA, y las consideraciones prácticas para implementarlos. Los estudiantes compararán LLMs de código abierto y de código cerrado, examinarán las implicaciones de licencias y adquirirán experiencia práctica con el marco LangChain para construir aplicaciones de IA modulares.
• Primeros pasos con LangChain
Este módulo te introduce a los conceptos fundamentales y la configuración práctica requerida para construir aplicaciones con LangChain. Aprenderás a configurar claves API, explorar diferentes proveedores de modelos y comprender los bloques básicos como prompts, cadenas y memoria. El módulo también cubre la ingeniería de prompts, la ejecución de modelos locales frente a modelos en la nube, y los conceptos básicos de la IA multimodal, incluida la comprensión de imágenes.
• Construyendo flujos de trabajo con LangGraph
Este módulo presenta LangGraph como un marco para construir flujos de trabajo avanzados con grandes modelos de lenguaje, centrándose en la gestión del estado, la generación de salida controlada y las técnicas de ingeniería de prompts. Los estudiantes explorarán conceptos como reductores, mecanismos de memoria y la creación de puntos de control para crear aplicaciones robustas y escalables. También se cubren estrategias prácticas para el prompting sin ejemplos y con pocos ejemplos, así como el razonamiento en cadena.

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Impartido por

Packt - Course Instructors

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Materias

Artificial Intelligence