Curso de Explorando los transformadores generativos preentrenados (GPT): de GPT-3 a GPT-4
Los transformadores generativos preentrenados (GPT) son modelos de última generación en el procesamiento del lenguaje natural que han revolucionado varias aplicaciones, incluida la generación de idiomas, la finalización de textos y la traducción automática. Este curso proporciona una exploración en profundidad de los modelos GPT, con un enfoque en GPT-3 y los últimos avances en GPT-4. Los participantes obtendrán información sobre la arquitectura, las técnicas de entrenamiento y las aplicaciones de los modelos GPT.
Esta formación en directo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, investigadores de PNL y entusiastas de la IA que deseen comprender el funcionamiento interno de los modelos GPT, explorar las capacidades de GPT-3 y GPT-4 y aprender a aprovechar estos modelos para sus tareas de PNL.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los conceptos y principios clave detrás de los transformadores generativos preentrenados.
- Comprender la arquitectura y el proceso de entrenamiento de los modelos GPT.
- Utilice GPT-3 para tareas como la generación, finalización y traducción de textos.
- Explore los últimos avances en GPT-4 y sus posibles aplicaciones.
- Aplicar modelos GPT a sus propios proyectos y tareas de PNL.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Programa del Curso
Introducción a los transformadores generativos preentrenados (GPT)
- Evolución de los modelos lingüísticos en PNL
- Introducción a GPT y su importancia
- Casos de uso y aplicaciones de los modelos GPT
Comprender la arquitectura y la formación de GPT
- Arquitectura de transformadores y mecanismo de autoatención
- Pre-entrenamiento y puesta a punto de modelos GPT
- Transferencia de aprendizaje y adaptación de dominios con GPT
Explorando GPT-3
- Descripción general de la arquitectura y las características de GPT-3
- Comprender las capacidades y limitaciones del modelo
- Ejercicios prácticos con GPT-3 para la generación y finalización de texto
Avances recientes: GPT-4
- Resumen del último modelo de GPT-4
- Principales mejoras y mejoras con respecto a las versiones anteriores
- Explorando las capacidades ampliadas de GPT-4
Aplicaciones de los modelos GPT
- Generación y finalización de texto mediante modelos GPT
- Traducción automática con GPT
- Sistemas de diálogo y chatbots con GPT
- Escritura creativa y narración de historias utilizando modelos GPT
Ajuste fino de los modelos GPT
- Técnicas para el ajuste fino de modelos GPT en tareas específicas
- Adaptación de GPT para aplicaciones específicas de dominio
- Prácticas recomendadas para el ajuste fino y la evaluación de modelos
Consideraciones éticas y desafíos
- Implicaciones éticas del uso de grandes modelos de lenguaje
- Problemas de sesgo y equidad en los modelos GPT
- Mitigar los riesgos y garantizar el uso responsable de los modelos GPT
Tendencias futuras y más allá de GPT-4
- Tendencias emergentes en PNL y modelos generativos
- Fronteras de la investigación y posibles avances más allá de GPT-4
Resumen y próximos pasos
- Resumen de los aprendizajes clave y las conclusiones del curso
- Recursos para una mayor exploración y oportunidades de aprendizaje en modelos GPT y PNL
Requerimientos
- Familiaridad con los conceptos de aprendizaje profundo y los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural (PLN).
- Sería beneficioso tener conocimientos básicos de transformadores.
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Investigadores de PNL
- Entusiastas de la IA
14 Horas
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By the end of this training, participants will be able to:
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By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
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14 HorasLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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LangGraph for Marketing Automation
14 HorasLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Introducción a Ollama: Ejecución de Modelos de IA Locales
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos y capacidades de Ollama.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos locales de IA.
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- Explorar casos de uso para la implementación local de IA en diversos sectores.
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- Comprender los conceptos detrás de Sora y sus aplicaciones en la creación de videos.
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- Implemente las mejores prácticas para usar Sora en flujos de trabajo de creación de videos.
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