Lecciones aprendidas al construir una aplicación impulsada por GenAI

Resumen

Explore perspectivas y consejos prácticos para desarrollar aplicaciones impulsadas por GenAI, basándose en experiencias del mundo real y mejores prácticas en el campo de la inteligencia artificial.

Programa de estudio

• Introducción a las Aplicaciones de GenAI
Panorama general de la IA generativa
Ejemplos de aplicaciones impulsadas por GenAI
Diferencias clave con las aplicaciones de IA tradicionales
• Comprensión de los Algoritmos de GenAI
Conceptos básicos de las Redes Generativas Antagónicas (GANs)
Introducción a los modelos Transformer (por ejemplo, GPT, BERT)
Seleccionar el modelo adecuado para su aplicación
• Diseño de una Aplicación Impulsada por GenAI
Definición del problema y caso de uso
Consideraciones sobre la experiencia de usuario e interfaz
Consideraciones éticas en GenAI
• Mejores Prácticas de Desarrollo
Recolección y preprocesamiento de datos
Entrenamiento y ajuste fino de modelos
Evaluación de modelos de GenAI
• Ingeniería e Infraestructura
Elección de los recursos en la nube y computacionales adecuados
Optimización para escalabilidad y rendimiento
Gestión de implementaciones y actualizaciones
• Desafíos y Soluciones del Mundo Real
Manejo del sesgo y aseguramiento de la equidad
Abordar preocupaciones de seguridad y privacidad
Mitigación de alucinaciones y corrección de errores
• Estudios de Caso
Análisis detallado de aplicaciones exitosas de GenAI
Lecciones aprendidas de proyectos fallidos
• Tendencias Futuras y Oportunidades
Tecnologías emergentes en GenAI
Aplicaciones potenciales y nuevos casos de uso
• Cierre y Revisión del Curso
Resumen de ideas clave
Discusión de conclusiones y estrategias de implementación

Asignaturas

Charlas de Conferencia