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Resumen
Explore formas prácticas y económicas de experimentar con Modelos de Fundación, LLMs y IA con la guía experta de AWS Hero Faye Ellis.
Programa de estudio
- Introducción a los Modelos Fundacionales
- Configuración de su Entorno de Experimentación
- Fundamentos de los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs)
- Técnicas Prácticas para la Experimentación
- Estrategias de Optimización de Costos
- Experimentación en el Mundo Real con Modelos Fundacionales
- Resolución de Problemas y Depuración
- Ética y Uso Responsable de la IA
- Proyecto Final
- Recursos Adicionales y Aprendizaje Continuo
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
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
Mecánica de los LLMs y cómo procesan datos
Características y capacidades clave de los LLMs
Comparación de diferentes arquitecturas de LLM
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
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
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
Problemas comunes en la experimentación de modelos y cómo solucionarlos
Técnicas para interpretar salidas y errores del modelo
Comprensión de sesgo y equidad en modelos de IA
Mejores prácticas para garantizar privacidad y cumplimiento
Diseño y ejecución de un experimento integral de IA
Presentación de hallazgos y proposición de aplicaciones del mundo real
Lecturas recomendadas y cursos en línea
Comunidades y foros para soporte continuo y colaboración
Asignaturas
Ciencias de la Computación