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Desbloqueando el Potencial de los LLM - De la Exploración a la Integración
Explora el potencial de los LLM en un mercado dinámico. Compara modelos, aprende ingeniería de prompts y descubre las bibliotecas clave. Comprende la Generación Aumentada por Recuperación para chatbots y agentes autónomos que interactúan con bases de conocimiento.
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Resumen
Explora el potencial de los LLM en un mercado dinámico. Compara modelos, aprende ingeniería de prompts y descubre las bibliotecas clave.
Comprende la Generación Aumentada por Recuperación para chatbots y agentes autónomos que interactúan con bases de conocimiento.
Programa de estudio
- Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs)
- Comparación de Modelos de LLM
- Técnicas de Ingeniería de Prompts
- Bibliotecas y Herramientas Clave
- Construcción de Chatbots con LLMs
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG)
- Desarrollo de Agentes Autónomos
- Integración de LLMs en Soluciones Empresariales
- Proyecto de Fin de Curso
- Tendencias Futuras y Consideraciones Éticas
Visión general de los LLMs y su evolución
Dinámicas del mercado y tendencias actuales
Aplicaciones clave y potencial
Visión general de los LLMs populares (GPT, BERT, etc.)
Métricas de rendimiento y benchmarks
Estudios de caso de LLMs en varias industrias
Elaboración de prompts efectivos
Técnicas para optimizar respuestas
Ajuste fino de prompts para aplicaciones específicas
Visión general de bibliotecas populares (Transformers, spacy, etc.)
Instalación y configuración
Ejercicios prácticos con funciones y características clave
Introducción al diseño de chatbots
Integración de LLMs en marcos de chatbots
Diseño de interacción y experiencia del usuario
Fundamentos de RAG
Implementación de RAG para la recuperación dinámica de conocimiento
Casos de uso y mejores prácticas
Comprensión de agentes autónomos
Interacción con bases de conocimiento
Escenarios de aplicación en el mundo real
Identificación de puntos de integración
Diseño de flujos de trabajo con LLMs
Evaluación del impacto y efectividad
Diseño e implementación de un proyecto utilizando LLMs
Aplicación de técnicas y herramientas aprendidas
Presentación y retroalimentación de pares
Tendencias emergentes en LLMs
Consideraciones éticas y mejores prácticas
Preparación para futuros desarrollos en tecnologías de IA
Asignaturas
Charlas de Conferencia