Experimentando con Modelos Fundamentales

Resumen

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Programa de estudio

• Introducción a los Modelos Fundacionales
Definición e importancia de los Modelos Fundacionales
Resumen de modelos fundacionales populares (GPT, BERT, DALL-E, etc.)
Aplicaciones del mundo real y casos de uso
• Configuración de su Entorno de Experimentación
Soluciones en la nube económicas para experimentos de IA
Introducción a las herramientas de AWS para IA y aprendizaje automático
Guías para configurar un entorno de ML local
• Fundamentos de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs)
Mecánica de los LLMs y cómo procesan datos
Características y capacidades clave de los LLMs
Comparación de diferentes arquitecturas de LLM
• Técnicas Prácticas para la Experimentación
Preparación y procesamiento de datos para experimentos de IA
Ajuste fino de modelos pre-entrenados: métodos y mejores prácticas
Integración de LLMs en aplicaciones usando APIs y SDKs
• Estrategias de Optimización de Costos
Monitoreo y gestión eficaz de costos de recursos en la nube
Uso de niveles gratuitos y créditos en plataformas de nube
Uso eficiente de recursos computacionales
• Experimentación en el Mundo Real con Modelos Fundacionales
Diseño de experimentos para probar las capacidades del modelo
Evaluación de rendimiento y precisión
Estudios de casos de proyectos exitosos de IA con presupuesto limitado
• Resolución de Problemas y Depuración
Problemas comunes en la experimentación de modelos y cómo solucionarlos
Técnicas para interpretar salidas y errores del modelo
• Ética y Uso Responsable de la IA
Comprensión de sesgo y equidad en modelos de IA
Mejores prácticas para garantizar privacidad y cumplimiento
• Proyecto Final
Diseño y ejecución de un experimento integral de IA
Presentación de hallazgos y proposición de aplicaciones del mundo real
• Recursos Adicionales y Aprendizaje Continuo
Lecturas recomendadas y cursos en línea
Comunidades y foros para soporte continuo y colaboración

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Asignaturas

Ciencias de la Computación