Construcción de Aplicaciones de IA Generativa con RAG y LLMs

Los desarrolladores aspirantes a menudo luchan por ir más allá de los prompts básicos de chatbot para construir aplicaciones de IA verdaderamente confiables y conectadas a datos. Este curso basado en texto cierra esa brecha enseñándote a diseñar, construir y optimizar sistemas de IA generativa listos para producción desde cero. Progresarás desde la comprensión de los conceptos centrales de los modelos de lenguaje grandes (LLM) hasta la implementación de patrones avanzados como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Al estudiar explicaciones escritas claras y analizar ejemplos de código prácticos, adquirirás las habilidades necesarias para conectar modelos de IA a fuentes de datos personalizadas, controlar las salidas del modelo y monitorear el rendimiento del sistema. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de IA generativa, criterios de selección de modelos y estrategias de estimación de costos. - Dominar técnicas confiables de ingeniería de prompts y aplicar salidas de datos estructuradas utilizando Pydantic. - Construir sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de extremo a extremo utilizando bases de datos vectoriales. - Aplicar técnicas de Ajuste Fino Eficiente en Parámetros (PEFT) para adaptar modelos a tareas específicas. - Configurar herramientas de observabilidad y rastreo de aplicaciones para depurar y optimizar el rendimiento de la IA. El curso comienza con terminología esencial y conceptos fundamentales de IA antes de guiarte a través de ejercicios escritos estructurados sobre diseño de prompts, integración de bases de datos y monitoreo de sistemas. Este curso está diseñado para desarrolladores de software y entusiastas de la tecnología que son nuevos en el desarrollo de IA y desean adquirir habilidades prácticas sin necesidad de experiencia previa en aprendizaje automático. Comienza a leer hoy mismo para empezar a construir tus propias aplicaciones inteligentes y basadas en datos.