IA generativa: API de OpenAI, DeepSeek y ChatGPT en Python

Resumen

Empodera tu negocio con GenAI, Inteligencia Artificial, GPT-4o, o1, o3, DeepSeek y más. Lo que aprenderás:

Cómo configurar y usar la API de OpenAI con ChatGPT, cómo utilizar eficazmente la ingeniería de prompts, RAG (generación aumentada por recuperación) con las incrustaciones de OpenAI API, FAISS (Facebook AI Similarity Search), cómo afinar ChatGPT.

Bienvenido a la vanguardia de la inteligencia artificial con nuestro innovador curso sobre Generative AI (GenAI), la API de OpenAI, DeepSeek y ChatGPT. Con ChatGPT y DeepSeek, aprenderás cómo construir con los modelos de lenguaje grandes más avanzados del mundo.

Este curso es imprescindible si deseas saber cómo utilizar esta tecnología de punta para tus proyectos de negocios y trabajo. Este curso contiene 5 secciones principales:

Uso básico de la API:

Todos los fundamentos:

registrarse para una cuenta, obtener tu clave de API, establecer variables de entorno en Windows / Linux / Mac, usar la API en Python, configurar la facturación, entender el modelo de precios y las políticas de uso de OpenAI.

Cabe destacar el tutorial del chatbot, que revisa cómo incorporar el historial de chat en el modelo para que ChatGPT "recuerde" lo que te dijo anteriormente. Un chatbot de servicio al cliente servirá como ejemplo a lo largo de este curso.

Ingeniería de Prompts:

Ingeniería de Prompts de ChatGPT para Desarrolladores - Todo sobre cómo hacer que ChatGPT haga lo que quieres que haga. Exploraremos varios casos de uso de ejemplo, como hacer que ChatGPT produzca datos estructurados (JSON, tablas), análisis de sentimientos, traducción de idiomas, escritura creativa, resumen de texto y respuestas a preguntas.

Exploraremos técnicas como el encadenamiento de pensamientos (CoT) y veremos cómo usar ChatGPT para construir un sistema de comercio de acciones. Generación Aumentada por Recuperación (RAG):

Aprende cómo incorporar datos externos en LLMs.

Esta técnica poderosa ayuda a mitigar un problema común llamado "alucinación". Es crítico si tienes datos propietarios (como información de producto para tu empresa) que tu LLM no conoce.

Aprenderás cómo funciona la búsqueda semántica / búsqueda de similitud, y cómo implementarla usando FAISS (biblioteca de búsqueda de similitud de Facebook AI). Aprende cómo esto te permitirá "chatear con tus datos".

Afinación:

Aprende cómo "entrenar" un LLM en tu propio conjunto de datos para que se comporte de la manera que deseas. A veces la ingeniería de prompts y RAG no son suficientes.

GPT-4 con Visión:

Todo en este curso se puede hacer con GPT-4, pero lo que hace especial a GPT-4 (y GPT-4 Turbo) son sus capacidades de visión. Es decir, puede entender imágenes.

En esta sección, exploraremos muchas de las aplicaciones sorprendentes de la comprensión combinada de texto e imagen, algunas de las cuales incluyen calificación automática de tareas, explicación de memes y humor, transcripción de escritura a mano, desarrollo web, desarrollo de juegos y redacción de descripciones de productos basadas en imágenes (propietarios de negocios - ya saben cómo esto aumentará su productividad exponencialmente). A lo largo de este curso, participarás en ejercicios prácticos, aplicaciones del mundo real y orientación experta para solidificar tu comprensión y dominio de los conceptos de inteligencia generativa.

Ya seas un desarrollador experimentado, un entusiasta de la IA en ciernes o un profesional de la industria, este curso ofrece una experiencia transformadora que te empoderará para aprovechar el verdadero potencial de la IA. ¿Estás listo para embarcarte en este emocionante viaje hacia el futuro de la IA?

¡Únete a nosotros y desbloquea las posibilidades infinitas de la inteligencia generativa hoy! Requisitos previos sugeridos:

Programación en Python.

Programa de estudio

• Introducción al Curso
Resumen y objetivos del curso
Requisitos previos y requerimientos
• Uso Básico del API
Configuración de una cuenta en OpenAI y obtención de una clave API
Configuración de variables de entorno (Windows/Linux/Mac)
Uso del API de OpenAI en Python
Configuración de facturación y comprensión del modelo de precios
Resumen de las políticas de uso de OpenAI
Creación de un chatbot de servicio al cliente con historial de chat
• Ingeniería de Prompts
Conceptos básicos de prompts y mejores prácticas
Casos de uso: salida en JSON, tablas, análisis de sentimientos
Traducción de idiomas y escritura creativa
Resumen de texto y respuestas a preguntas
Prompts de cadena de pensamiento (CoT)
Desarrollo de un sistema de comercio de acciones con ChatGPT
• Generación Aumentada con Recuperación (RAG)
Introducción a RAG e incorporación de datos
Mitigación de alucinaciones en modelos de IA
Conceptos de búsqueda semántica y búsqueda por similitud
Implementación de RAG usando FAISS (Facebook AI Similarity Search)
Aplicaciones: "Chatea con tus datos"
• Ajuste Fino
Resumen y beneficios del ajuste fino
Entrenamiento de un LLM con conjuntos de datos personalizados
Limitaciones y cuándo usar ajuste fino sobre ingeniería de prompts
• GPT-4 con Visión
Introducción a las capacidades de visión de GPT-4
Aplicaciones de comprensión de texto e imagen
Calificación automatizada de tareas y explicación de memes
Transcripción de escritura a mano
Desarrollo web y de juegos
Creación de descripciones de productos a partir de imágenes
• Ejercicios Prácticos y Aplicaciones del Mundo Real
Proyectos prácticos y ejercicios
Ejemplos y estudios de caso del mundo real
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de aprendizajes clave
Recursos para aprendizaje y exploración adicional
Retroalimentación y cierre del curso

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Enseñado por

Lazy Programmer Inc. and Lazy Programmer Team

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Asignaturas

Ciencias de la Computación