Java se encuentra con la IA: una guía práctica para construir aplicaciones potenciadas por LLM con LangChain4j

Resumen

Descubre el potencial transformador de integrar la IA y los Modelos de Lenguaje Amplios en aplicaciones Java a través de una guía práctica diseñada para desarrolladores. Utilizando el marco LangChain4j, este curso proporciona las herramientas para construir soluciones robustas e impulsadas por la IA.

Benefíciate de ideas prácticas y aplicaciones del mundo real diseñadas para mejorar tus capacidades de programación. Ideal para cualquiera que busque ampliar su conocimiento en la integración de IA dentro de Java, este curso está disponible en YouTube bajo las categorías de Cursos de Inteligencia Artificial y Charlas de Conferencia.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y los Modelos de Lenguaje de Gran Escala
Visión general de la IA y sus aplicaciones
Entendiendo los Modelos de Lenguaje de Gran Escala y sus capacidades
• Configuración del Entorno de Desarrollo
Instalación de Java y herramientas necesarias
Introducción a LangChain4j
Configuración de un proyecto Java para la integración de IA
• Fundamentos de LangChain4j
Comprendiendo la arquitectura de LangChain4j
Componentes clave e interfaces
Escribiendo una aplicación simple con LangChain4j
• Integrando Modelos de Lenguaje de Gran Escala en Java
Elegir y acceder a modelos de lenguaje
Uso de LangChain4j para conectarse con modelos de lenguaje
Enviar consultas y procesar respuestas
• Construyendo Aplicaciones Java Impulsadas por IA
Diseñando flujos de trabajo de aplicaciones con LangChain4j
Manejo efectivo de entradas y salidas del modelo
Mejores prácticas para el manejo de errores y depuración
• Estudio de Caso: Desarrollo de un Chatbot
Diseñando un flujo conversacional
Implementación de funcionalidad de chat utilizando LangChain4j
Mejorando respuestas con conciencia contextual
• Funciones Avanzadas de LangChain4j
Utilización de API avanzadas y personalización
Integración de servicios y herramientas de IA adicionales
Técnicas de ajuste de rendimiento y optimización
• Consideraciones de Seguridad y Ética
Comprendiendo la privacidad de datos y la seguridad en aplicaciones de IA
Abordando sesgos y preocupaciones éticas
Implementación de prácticas de IA responsable
• Pruebas y Despliegue
Redacción de casos de prueba para características impulsadas por IA
Estrategias de integración y despliegue continuo
Monitoreo y mantenimiento de aplicaciones de IA
• Tendencias Futuras y Desarrollos en IA y LangChain4j
Tecnologías emergentes e innovaciones en IA
Ampliación de capacidades de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala
Direcciones futuras para LangChain4j
• Conclusión del Curso y Próximos Pasos
Resumen de puntos clave de aprendizaje
Recursos para aprendizaje y desarrollo adicionales
Oportunidades para aplicación en proyectos y en el mundo real

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Asignaturas

Charlas de Conferencia