Inteligencia Artificial Generativa de Snowflake

Resumen

¿Estás buscando construir una carrera en inteligencia artificial? ¿O adquirir experiencia práctica con Snowflake para tu próximo proyecto?

Ya seas estudiante, profesional en etapa temprana o un profesional de datos experimentado, este programa te permitirá adquirir las habilidades prácticas que necesitarás para ser competitivo en el mercado laboral y conseguir tu próximo trabajo o para crecer en tu carrera existente como profesional de datos. Creado y entregado por los propios defensores de desarrolladores de Snowflake, este programa enfatiza el aprendizaje práctico con muchos ejercicios dentro del producto para darte la confianza que necesitarás para abordar proyectos reales en el trabajo.

Aprenderás:

Cómo crear aplicaciones para implementar tareas comunes de IA como resumir, traducir, análisis de sentimiento y clasificación de texto Cómo realizar ingeniería de prompts e inferencias de manera programática con familias de modelos base incluyendo Llama, Mistral y Anthropic Cómo ajustar un modelo base para destilar la capacidad de un modelo más grande en uno más pequeño, o para entrenar un modelo que responda en el estilo deseado Cómo hacer preguntas a tus datos estructurados usando lenguaje natural, con Text-to-SQL Cómo construir y evaluar aplicaciones RAG para obtener respuestas de datos no estructurados

Programa de estudio

• Introducción a la IA Generativa de Snowflake
Visión general de Snowflake y sus capacidades de IA
Objetivos y resultados del curso
• Fundamentos de IA en Snowflake
Introducción a tareas de IA: resumen, traducción, análisis de sentimientos y clasificación de texto
Estudios de caso y aplicaciones en el mundo real
• Práctica con Snowflake
Navegación por el entorno de Snowflake
Configuración de tu espacio de trabajo de desarrollo
• Construcción de Aplicaciones de IA
Implementación de tareas comunes de IA en Snowflake
Desarrollo de aplicaciones para resumen y traducción
Creación de herramientas de análisis de sentimientos y clasificación de texto
• Ingeniería de Prompts e Inferencia
Introducción a familias de modelos base: Llama, Mistral y Anthropic
Técnicas para la ingeniería de prompts
Inferencia programática con modelos base
• Ajuste Fino de Modelos Base
Destilación de modelos grandes en modelos más pequeños y eficientes
Entrenamiento de modelos para estilos de respuesta específicos
• Procesamiento de Lenguaje Natural con Text-to-SQL
Conceptos de Text-to-SQL
Implementación de consultas con lenguaje natural
• Construcción y Evaluación de Aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Comprensión de aplicaciones RAG
Técnicas para extraer información de datos no estructurados
Métricas de evaluación para aplicaciones RAG
• Proyecto de Fin de Curso
Diseño e implementación de un proyecto utilizando IA Generativa de Snowflake
Presentación de resultados y soluciones del proyecto
• Desarrollo Profesional en IA
Consejos para aprovechar habilidades de Snowflake en el mercado laboral
Estrategias de networking y crecimiento profesional
• Conclusión y Tendencias Futuras
Resumen de los aprendizajes clave
Discusión sobre tendencias emergentes en IA y tecnología de Snowflake

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Enseñado por

Snowflake Northstar

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Asignaturas

Negocio