Temario del curso
Plan del curso Propuesta de capacitación
Día 1 - Introducción a la IA y Python para flujos de trabajo de datos
• Visión general del panorama de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático
• El papel de la IA en la ingeniería de datos moderna
• Repaso de los fundamentos de Python para aplicaciones de IA
• Trabajo con datos usando pandas y NumPy
• Introducción a las APIs y el manejo de datos JSON
• Ejercicio mini: carga y transformación de conjuntos de datos
Día 2 - Fundamentos de aprendizaje automático para profesionales
• Conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado
• Técnicas de ingeniería de características y preparación de datos
• Fundamentos del entrenamiento de modelos usando scikit-learn
• Evaluación de modelos y métricas de rendimiento
• Introducción a los conceptos de despliegue de modelos
• Práctica en vivo: construcción de un modelo predictivo simple
Día 3 - Introducción a los LLMs y la ingeniería de prompts
• Comprensión de los modelos de lenguaje de gran escala y su funcionamiento
• Tokenización, ventanas de contexto y limitaciones
• Principios y técnicas de diseño de prompts
• Prompting de disparo cero (zero-shot) y de pocos ejemplos (few-shot)
• Estrategias de evaluación e iteración de prompts
• Ejercicios prácticos de ingeniería de prompts
Día 4 - Construcción de aplicaciones de IA con LLMs
• Uso de APIs de LLMs en Python
• Conceptos de salidas estructuradas y llamadas a funciones
• Construcción de aplicaciones basadas en chat y tareas
• Introducción a la generación aumentada por recuperación (RAG)
• Conexión de LLMs con fuentes de datos externas
• Proyecto mini: construcción de un asistente de IA simple
Día 5 - Puesta en producción de soluciones de IA
• Diseño de flujos de trabajo de IA escalables
• Integración de la IA en las tuberías de datos
• Monitoreo y mejora del rendimiento de los modelos
• Optimización de costos y estrategias de uso de APIs
• Consideraciones de seguridad e IA responsable
• Proyecto final: construcción de una solución de IA de extremo a extremo
Reseñas (2)
El formador estuvo muy disponible para responder todas las preguntas que hice
Caterina - Stamtech
Curso - Developing APIs with Python and FastAPI
Traducción Automática
El formador desarrolla la capacitación basada en el ritmo del participante
Farris Chua
Curso - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traducción Automática
