Capacitación de Copilot para empresas

Ruta de aprendizaje

1. Introducción a la IA Generativa y LLMs

  • ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
  • Historia y evolución de la IA generativa.
  • Diferencias entre Machine Learning e Inteligencia Artificial Generativa.
  • Introducción a Large Language Models.
  • Herramientas clave a utilizar.
  • ¿Cómo funcionan los modelos de lenguaje?

2. Técnicas de prompting y fine-tuning

  • Bases del Prompt Engineering.
  • Ajuste de modelos para tareas específicas.
  • Fine-tuning vs. adaptación con RAG.
  • Aplicaciones prácticas: chatbots, resumidores y generación de código.
  • Laboratorio en Python: uso de OpenAI API.

3. Deploy y aplicaciones de Gen AI en la industria

  • Despliegue de modelos en la nube.
  • Integración de LLMs en productos y servicios.
  • Consideraciones éticas y sesgos en IA generativa.
  • Aplicaciones de negocio en marketing, finanzas, educación y salud.

4. Proyecto final y retos futuros en Gen AI

  • Aplicaciones avanzadas con modelos multimodales.
  • Agentes autónomos.
  • IA generativa aplicada a imágenes, audio y video.
  • Desarrollo de proyecto final.
  • Tendencias y futuro de la Inteligencia Artificial Generativa.

¿A quién está dirigido?

  • Científicos de datos e ingenieros de software interesados en Inteligencia Artificial Generativa.
  • Profesionales de desarrollo que buscan integrar LLMs en productos, servicios o soluciones internas.
  • Equipos técnicos que necesitan comprender el funcionamiento y aplicación de modelos generativos.
  • Personas interesadas en explorar la IA generativa y sus aplicaciones en contextos reales de negocio.

Modalidad

Sesiones sincrónicas, presenciales o remotas, cuyo número de sesiones, fechas y horarios se coordinan directamente con el usuario según sus necesidades.

Entregables

Al finalizar la capacitación, los participantes recibirán:

  • Certificado digital otorgado por MAS Analytics.
  • Acceso a las clases grabadas.
  • Casos aplicados para practicar consultas, filtros, cruces y agregaciones de datos.
  • Ruta de aprendizaje recomendada con los próximos pasos para continuar su desarrollo.

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