Resumen
Coursera
Sumérgete en los fundamentos de la IA generativa con nuestro curso integral sobre Modelos de Lenguaje Amplios (LLMs). Este programa está diseñado para equipar a los estudiantes con el conocimiento esencial para desplegar IA generativa en escenarios prácticos.
- Comprende el ciclo de vida de la IA generativa basada en LLM y los pasos clave involucrados, incluyendo la recopilación de datos, selección de modelos y despliegue.
- Obtén conocimientos sobre la arquitectura transformer, sus procesos de entrenamiento y las técnicas de fine-tuning que adaptan los LLM a diversas aplicaciones.
- Aprovecha las leyes de escalado empíricas para optimizar el rendimiento del modelo en relación con el tamaño del conjunto de datos, los recursos de computación y los requisitos de inferencia.
- Domina metodologías de vanguardia para el entrenamiento, ajuste, inferencia y despliegue para mejorar el rendimiento del modelo dentro de las restricciones del proyecto.
- Explora los desafíos y oportunidades en la IA generativa a través de conocimientos de expertos de la industria y practicantes.
Este curso intermedio es ideal para desarrolladores con un conocimiento básico de Python y aprendizaje automático, incluidas técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado. Cursos previos como Especialización en Aprendizaje Automático o Especialización en Aprendizaje Profundo de DeepLearning.AI ayudarán en la comprensión de los conceptos avanzados discutidos aquí.
Inscríbete ahora en este curso de Coursera y desarrolla la intuición práctica necesaria para aprovechar el potencial de la IA generativa para tus proyectos.
Las categorías cubiertas incluyen Aprendizaje Automático, Aprendizaje por Refuerzo, Redes Neuronales, IA Generativa, Entrenamiento y Despliegue de Modelos, Ajuste Fino y Arquitectura Transformer.
