Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Japanese)

Resumen

En este curso, aprenderá sobre el ciclo de vida de las aplicaciones impulsadas por inteligencia artificial generativa (IA generativa). Esto incluye los siguientes temas:

• Definición de casos de uso empresariales
• Selección de modelos fundamentales (FM)
• Mejora del rendimiento de los FM
• Evaluación del rendimiento de los FM
• Despliegue y su impacto en los objetivos empresariales

Este curso es una introducción al aprendizaje sobre IA generativa.

Profundizará en conceptos como la ingeniería de prompt, generación mejorada por búsqueda (RAG) y ajuste fino para personalizar FM.

• Nivel del curso:

Básico

• Duración:

60 minutos

Este curso incluye elementos interactivos, explicaciones textuales y gráficos ilustrativos.

En este curso, aprenderá a:

• Identificar los criterios de selección para elegir modelos preentrenados.
• Definir generación mejorada por búsqueda (RAG) y explicar cómo se utiliza en los negocios.
• Describir las implicaciones de costos de diferentes métodos para personalizar modelos fundamentales.
• Comprender el papel de los agentes en tareas de múltiples pasos.
• Entender cómo evaluar el rendimiento de los modelos fundamentales.
• Identificar métricas relevantes para evaluar el rendimiento de los modelos fundamentales.

Este curso está dirigido a:

• Personas interesadas en aprendizaje automático e inteligencia artificial, sin importar su rol específico.

"Desarrollo de Soluciones de IA Generativa" es parte de una serie para adquirir conocimientos básicos en inteligencia artificial, aprendizaje automático e IA generativa. Se recomienda completar los siguientes dos cursos antes de tomar este:

• Fundamentos de Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial
• Exploración de Casos de Uso y Aplicaciones de Inteligencia Artificial

Sección 1

• Lección 1:

  Cómo tomar este curso

Sección 2:

Introducción

• Lección 2:

  Descripción del curso

• Lección 3:

  Ciclo de vida de las aplicaciones de IA generativa

Sección 3:

Definición de casos de uso

• Lección 4:

  Definición de casos de uso

Sección 4:

Selección de modelos fundamentales

• Lección 5:

  Selección de modelos fundamentales

• Lección 6:

  Verificación de conocimientos

Sección 5:

Mejora del rendimiento

• Lección 7:

  Mejora del rendimiento

Asignaturas

united states