Potencia la IA con Grafos de Conocimiento: Dominio del Sistema RAG NUEVO

Resumen

¿Estás listo para llevar tus habilidades de IA al siguiente nivel? Bienvenido a "Potencia la IA con Grafos de Conocimiento:

Maestría en Sistemas RAG", el curso definitivo diseñado para desbloquear el potencial completo de los Modelos de Lenguaje Extensos (LLMs) utilizando técnicas de vanguardia en Grafos de Conocimiento y sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Programa de estudio

• Introducción a los Grafos de Conocimiento
Definición y conceptos clave
Importancia y aplicaciones en IA
• Fundamentos de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)
Visión general de las arquitecturas de LLM
Capacidades y limitaciones
• Construcción de Grafos de Conocimiento
Fuentes de datos y adquisición
Bases de datos de grafos y herramientas
Tecnologías de la web semántica
• Sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
Arquitectura y componentes de RAG
Ventajas sobre los LLMs tradicionales
Estudios de caso y casos de uso
• Integración de Grafos de Conocimiento con LLMs
Técnicas para mejorar los LLMs con grafos de conocimiento
Consulta y actualización de grafos en tiempo real
• Técnicas Avanzadas de RAG
Personalización de mecanismos de recuperación
Manejo de conjuntos de datos a gran escala
Optimización para el rendimiento
• Proyectos Prácticos
Construcción de un sistema RAG simple
Aplicaciones reales y resolución de problemas
Presentaciones de proyectos y retroalimentación
• Herramientas y Tecnologías
Visión general de herramientas populares para construir grafos de conocimiento (por ejemplo, Neo4j, marcos RDF)
Herramientas de integración para sistemas RAG (por ejemplo, Haystack, Faiss)
• Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
Mitigación de sesgos en sistemas de conocimiento
Desarrollos futuros en grafos de conocimiento e IA
• Revisión del Curso y Próximos Pasos
Resumen de conceptos clave
Lecturas adicionales y recursos
Caminos para el aprendizaje continuo y desarrollo profesional en IA y tecnologías de conocimiento

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Enseñado por

Paulo Dichone | Software Engineer, AWS Cloud Practitioner & Instructor

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Asignaturas

Ciencia de Datos