Todos los cursos
Sung KimDeepLearning.AI
Este curso proporciona una comprensión integral del preentrenamiento de modelos de lenguaje grandes. Aprenderás a preparar datos, configurar modelos y evaluar el rendimiento, con un enfoque en estrategias rentables. El curso cubre la creación de conjuntos de datos de alta calidad, el uso de la biblioteca Hugging Face y la evaluación del rendimiento del modelo con tareas de referencia.
Sebastian WitalecDeepLearning.AI
Este curso proporciona una comprensión integral de la construcción de sistemas de búsqueda multimodal y RAG, centrándose en la integración de varios tipos de datos como texto, imágenes y video en modelos de IA. Aprenderás sobre el aprendizaje contrastivo para entrenar modelos multimodales, la sintonización de instrucciones visuales y la implementación de sistemas de recomendación multi-vector que mejoran las capacidades de las aplicaciones de IA en entornos industriales.
Adrian Gonzalez SanchezDeepLearning.AI
En Construyendo tu propio agente de base de datos, aprenderás a interactuar con datos tabulares y bases de datos SQL usando lenguaje natural, permitiendo un análisis de datos más eficiente y accesible. Obtendrás experiencia práctica con el servicio Azure OpenAI, implementando técnicas como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y la llamada a funciones. Al final del curso, estarás equipado con el conocimiento técnico y la experiencia práctica para implementar sistemas similares en tus propios proyectos u organizaciones, permitiendo una interacción y análisis de datos más eficientes y accesibles.
Andreas KolleggerDeepLearning.AI
En este curso, aprenderás los conceptos básicos de cómo los grafos de conocimiento almacenan datos utilizando nodos y aristas, usar el lenguaje de consulta Cypher de Neo4j para recuperar información, agregar un índice vectorial a un grafo de conocimiento, y construir un grafo de conocimiento de documentos de texto desde cero. También explorarás técnicas avanzadas para conectar múltiples grafos de conocimiento y usar consultas complejas para la recuperación integral de datos. Al final del curso, estarás bien equipado para usar grafos de conocimiento para descubrir conocimientos más profundos en tus datos y mejorar el rendimiento de los LLMs con contexto estructurado y relevante.
Sebastian WitalecDeepLearning.AI
En este curso, obtendrás el conocimiento para tomar decisiones informadas sobre cuándo aplicar bases de datos vectoriales a tus aplicaciones. Explorarás cómo usar bases de datos vectoriales y LLMs para obtener conocimientos más profundos de tus datos, construir laboratorios que muestren cómo formar embeddings y usar varias técnicas de búsqueda para encontrar embeddings similares. Además, explorarás algoritmos para búsquedas rápidas a través de grandes conjuntos de datos y construirás aplicaciones que van desde RAG hasta búsquedas multilingües.
Frank KaneUdemy
En una era donde el Aprendizaje Automático (ML) y la Inteligencia Artificial (IA) están revolucionando industrias en todo el mundo, entender cómo gigantes como Google, Amazon y Udemy aprovechan estas tecnologías para extraer información significativa de vastos conjuntos de datos es más crítico que nunca. Ya sea que estés buscando unirte a las filas de los especialistas en IA de primer nivel o estés impulsado por los fascinantes desafíos que ofrece este campo, nuestro curso es tu puerta de entrada a una emocionante nueva trayectoria profesional. Diseñado para individuos con antecedentes en programación o scripting, este curso va más allá de lo básico, preparándote para destacar en la competitiva industria tecnológica. Nuestro plan de estudios, enriquecido con más de 145 conferencias y más de 20 horas de contenido en video, está diseñado para proporcionar experiencia práctica con Python, guiándote desde los fundamentos de la estadística hasta los avances de vanguardia en IA generativa.
Nikita NamjoshiDeepLearning.AI
En este curso, explorarás las propiedades de los embeddings de palabras y oraciones y aprenderás a usarlos para medir la similitud semántica entre textos. Aplicarás embeddings de texto para tareas como clasificación, agrupamiento y detección de anomalías. Además, aprenderás a modificar el comportamiento de generación de texto de un LLM ajustando parámetros como temperatura, top-k y top-p. El curso también cubre la aplicación de la biblioteca de código abierto ScaNN para una búsqueda semántica eficiente y la construcción de un sistema de preguntas y respuestas combinando búsqueda semántica con un LLM.
Bryan D. Eldridge, M.Ed.Maven
Este curso permitirá a los profesionales de las ciencias de la vida sin experiencia previa en la construcción de aplicaciones impulsadas por IA aprovechar su experiencia en la materia y sus capacidades existentes en torno a datos y modelos estadísticos, junto con el apoyo y los recursos fácilmente accesibles, para diseñar y ejecutar su primer proyecto de IA. Comprenderás cómo la IA ha impactado el ciclo de vida tradicional de los datos, dominarás los conceptos básicos del ciclo de vida de la IA, desarrollarás una comprensión integral del panorama contemporáneo de la IA y explicarás cómo cada tipo principal de modelo de IA es aplicable a las ciencias de la vida.
