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Starts 6 June 2025 03:10

Ends 6 June 2025

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IA Generativa para la Categorización de Contenido en Redes Sociales - De la Teoría a la Producción

Descubre cómo combinar RAG y LLMs para la categorización escalable de canales de YouTube, con ejemplos prácticos, perspectivas de producción y demostraciones en vivo de análisis de contenido impulsado por IA.
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Resumen

Descubre cómo combinar RAG y LLMs para la categorización escalable de canales de YouTube, con ejemplos prácticos, perspectivas de producción y demostraciones en vivo de análisis de contenido impulsado por IA.

Programa de estudio

  • Introducción al Curso
  • Descripción General de la IA Generativa en la Categorización de Contenidos
    Objetivos y Resultados del Curso
    Introducción al Caso de Uso del Canal de YouTube
  • Fundamentos de la IA Generativa
  • Conceptos Básicos de los Modelos Generativos
    Introducción a la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
    Comprendiendo los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
  • Análisis Profundo de RAG y LLMs
  • Mecanismos de la Generación Aumentada por Recuperación
    Entrenamiento y Ajuste Fino de LLMs para la Categorización de Contenidos
    Comparación de RAG con Métodos Tradicionales
  • Construcción de un Sistema de Categorización Escalable
  • Diseño de un Flujo de Trabajo para la Categorización en YouTube
    Herramientas y Tecnologías Necesarias
    Técnicas de Recolección y Preprocesamiento de Datos
  • Ejemplos Prácticos
  • Implementación de RAG para Canales de YouTube de Muestra
    Ejercicios Prácticos: Entrenamiento de Modelos con Conjuntos de Datos de Ejemplo
    Evaluación de Resultados y Ajuste Fino de Modelos
  • Perspectivas de Producción
  • Escalado de Soluciones para Aplicaciones en el Mundo Real
    Automatización y Categorización en Tiempo Real
    Manejo de Errores y Mantenimiento de Modelos
  • Demostraciones en Vivo
  • Configuración de un Entorno de Demostración en Vivo
    Análisis y Categorización de Contenidos en Tiempo Real
    Sesión de Preguntas y Respuestas Interactiva y Resolución de Problemas
  • Estudios de Caso
  • Análisis de Sistemas Exitosos de Categorización de Contenidos Impulsados por IA
    Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas
  • Conclusión y Tendencias Futuras
  • Resumen de los Aprendizajes Clave
    Tendencias Emergentes en AI Generativa y Análisis de Contenidos
    Recursos para el Aprendizaje Continuo y Desarrollo
  • Proyecto Final
  • Diseñar y Crear un Sistema de Categorización Basado en RAG
    Presentar Hallazgos e Ideas del Proyecto
  • Recursos Adicionales
  • Lecturas y Herramientas Recomendadas
    Comunidades y Foros Online para Apoyo Continuo

Asignaturas

Ciencia de Datos