DeepLearning AI ofrece una variedad de cursos cortos diseñados para mejorar sus habilidades en IA generativa y otras tecnologías de IA. Estos cursos están diseñados para brindar a los estudiantes el conocimiento, las herramientas y las técnicas adecuadas para sobresalir en IA. A continuación se muestran los cursos cortos más relevantes disponibles:
Aplicaciones de LLM de Red Teaming
Este curso ofrece una guía esencial para mejorar la seguridad de las aplicaciones LLM a través del equipo rojo. Los participantes aprenderán a detectar y abordar vulnerabilidades dentro de las aplicaciones LLM, aplicando métodos de ciberseguridad al dominio de la IA. Al utilizar la biblioteca de código abierto de Giskard, los estudiantes estarán equipados con las técnicas para automatizar los métodos de formación de equipos rojos. Se recomiendan conocimientos básicos de JavaScript, lo que hace que este curso sea adecuado para principiantes deseosos de contribuir al desarrollo de aplicaciones de IA más seguras.
Aplicaciones web JavaScript RAG con LlamaIndex
Sumérgete en el mundo de la creación de aplicaciones web interactivas de pila completa que aprovechan el poder de las capacidades de recuperación aumentada (RAG). A través de este curso de nivel principiante, aprenderá a construir una aplicación RAG en JavaScript, lo que permitirá a agentes inteligentes discernir y extraer información de varias fuentes de datos para responder a las consultas de los usuarios de manera efectiva. Con un enfoque en crear una interfaz atractiva que se comunique perfectamente con sus datos, este curso es perfecto para aquellos con habilidades básicas de JavaScript que buscan ampliar su repertorio de desarrollo web.
Sirviendo eficientemente a los LLM
Este curso intermedio proporciona una comprensión integral de cómo implementar aplicaciones LLM de manera eficiente en un entorno de producción. Los participantes explorarán técnicas como el almacenamiento en caché KV para acelerar la generación de texto y profundizarán en los fundamentos de los adaptadores de bajo rango (LoRA) y el servidor de inferencia del marco LoRAX. Con un requisito previo de conocimiento intermedio de Python, este curso está diseñado para aquellos que buscan escalar sus aplicaciones LLM de manera efectiva, atendiendo a una gran base de usuarios y al mismo tiempo equilibrando el rendimiento y la velocidad.
Gráficos de conocimiento para RAG
Los estudiantes obtendrán experiencia práctica en la creación y utilización de sistemas de gráficos de conocimiento para potenciar sus aplicaciones de recuperación de generación aumentada. El curso cubre el uso del lenguaje de consulta Cypher de Neo4j y la construcción de consultas de gráficos de conocimiento para proporcionar a los LLM un contexto más relevante. Recomendado para quienes están familiarizados con LangChain, este curso intermedio cierra la brecha entre las bases de datos tradicionales y los mecanismos de consulta basados en IA.
Modelos de código abierto con cara abrazadora
Dirigido a principiantes, este curso desmitifica la creación de aplicaciones de IA con modelos y herramientas de código abierto de Hugging Face. Desde filtrar modelos basados en criterios específicos hasta escribir líneas mínimas de código para diversas tareas, los estudiantes aprenderán cómo aprovechar la biblioteca de transformadores de manera efectiva. Además, el curso cubre cómo compartir y ejecutar aplicaciones de IA fácilmente usando Gradio y Hugging Face Spaces, lo que lo hace ideal para aquellos nuevos en el campo de la IA.
Ingeniería rápida con Llama 2
Descubra el arte de la ingeniería rápida con los modelos Llama 2 de Meta. Este curso para principiantes enseña las mejores prácticas para solicitar y seleccionar entre diferentes modelos de Llama 2, incluidos Chat, Code y Llama Guard. Los participantes explorarán cómo crear aplicaciones de IA seguras y responsables, enfatizando el uso práctico de los modelos Llama 2 en escenarios del mundo real.
Creación de aplicaciones con bases de datos vectoriales
Este curso de nivel principiante está diseñado para enseñar cómo desarrollar aplicaciones basadas en bases de datos vectoriales. Cubriendo seis aplicaciones diferentes, incluida la búsqueda semántica y la búsqueda de similitud de imágenes, los estudiantes aprenderán a implementarlas utilizando Pinecone. Con conocimientos básicos de Python, aprendizaje automático y LLM, este curso ofrece un enfoque práctico a las interesantes posibilidades de las bases de datos vectoriales.
LLMOps
Este curso presenta las mejores prácticas de LLMOps, desde el diseño hasta la automatización del proceso de ajuste de un LLM para tareas específicas y su implementación. Los participantes aprenderán a adaptar canales de código abierto para ajustes supervisados, gestionar versiones de modelos y preprocesar conjuntos de datos. Dirigido a principiantes con conocimientos básicos de Python, este curso es perfecto para aquellos que buscan profundizar en los aspectos operativos de la implementación de LLM.
Pruebas automatizadas para LLMOps
Este curso intermedio se centra en el desarrollo de marcos de pruebas automatizados para aplicaciones LLM e introduce canales de integración continua (CI). Los participantes aprenderán en qué se diferencian las pruebas basadas en LLM de las pruebas de software tradicionales, implementando evaluaciones basadas en reglas y calificadas por modelos. El conocimiento básico de Python y la experiencia con aplicaciones basadas en LLM son requisitos previos, lo que hace que este curso sea adecuado para desarrolladores que buscan mejorar sus estrategias de prueba.
Cree aplicaciones LLM con LangChain.js
Este curso intermedio, que amplía el uso de LangChain.js, proporciona información sobre cómo crear aplicaciones potentes y sensibles al contexto. Con un enfoque en orquestar y encadenar diferentes módulos, los participantes aprenderán técnicas esenciales de preparación y presentación de datos. Se requieren conocimientos intermedios de JavaScript, lo que hace que este curso sea ideal para desarrolladores que deseen mejorar sus habilidades de desarrollo de aplicaciones LLM.
Aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana
Este curso intermedio ofrece una combinación de comprensión conceptual y práctica práctica. Cubre el ajuste y la evaluación de LLM utilizando el aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF). Los participantes aprenderán a ajustar el modelo Llama 2, evaluar el rendimiento y comprender los conjuntos de datos necesarios para RLHF.
Creación y evaluación de aplicaciones RAG avanzadas
Ingrese al dominio avanzado de RAG con este curso para principiantes. Profundiza en mejorar las técnicas de recuperación y dominar las métricas de evaluación para optimizar el rendimiento de las aplicaciones RAG. Los estudiantes explorarán técnicas de recuperación de ventanas de oraciones y de recuperación de fusión automática, enfocándose en evaluar la relevancia y veracidad de las respuestas de LLM a través de la tríada RAG: relevancia del contexto, fundamento y relevancia de la respuesta. Diseñado para aquellos con conocimientos básicos de Python, este curso le proporciona las habilidades para desarrollar sistemas RAG robustos más allá de la línea base de forma iterativa.
Calidad y seguridad para aplicaciones LLM
Este curso prioriza la seguridad y la integridad de las aplicaciones LLM y está diseñado para principiantes con conocimientos básicos de Python. Los participantes aprenderán a evaluar y mejorar la seguridad de sus aplicaciones LLM, enfocándose en monitorear las medidas de seguridad e identificar riesgos potenciales como alucinaciones, jailbreak y fugas de datos. Al explorar escenarios del mundo real, el curso lo prepara para proteger sus aplicaciones LLM contra amenazas y vulnerabilidades en evolución, garantizando una implementación de IA segura y confiable.
Bases de datos vectoriales: de incrustaciones a aplicaciones
Este curso intermedio desbloquea el potencial de las bases de datos vectoriales para aplicaciones de IA, cerrando la brecha entre las incorporaciones y las aplicaciones prácticas del mundo real. Diseñado para aquellos con conocimientos básicos de Python y interés en las estructuras de datos, los estudiantes desarrollarán aplicaciones eficientes y listas para la industria. El curso cubre un amplio espectro de aplicaciones, incluidas búsquedas híbridas y multilingües, y enfatiza el uso de bases de datos vectoriales para desarrollar aplicaciones GenAI sin requerir una capacitación extensa ni un ajuste fino de los LLM.
Funciones, herramientas y agentes con LangChain
Profundice en los últimos avances en las API de LLM y aprenda a utilizar LangChain Expression Language (LCEL) para una composición de agentes y cadenas más rápida. Este curso intermedio, adecuado para personas con conocimientos básicos de Python y familiaridad con las indicaciones de LLM, ofrece un enfoque práctico para utilizar LLM como herramientas de desarrollo. A través de ejercicios prácticos, los alumnos comprenderán cómo aplicar estas capacidades para crear agentes conversacionales, mejorando su capacidad para crear aplicaciones de IA más sofisticadas e interactivas.
Cada curso está diseñado con un nivel de habilidad específico, desde principiante hasta intermedio, lo que garantiza que los estudiantes puedan encontrar cursos que coincidan con sus habilidades actuales y los ayuden a progresar. Ya sea que esté buscando crear aplicaciones LLM más seguras, crear aplicaciones web impulsadas por IA o sumergirse en bases de datos vectoriales, los cursos cortos de DeepLearning.AI brindan una ruta de aprendizaje integral adaptada a sus necesidades. Para aquellos interesados en mejorar sus habilidades de IA de manera rápida y eficiente, estos cursos ofrecen una excelente oportunidad para aprender tecnologías de IA de vanguardia.
Hola, mi nombre es Adnan Hassan. Soy pasante de consultoría en Marktechpost y pronto seré aprendiz de gestión en American Express. Actualmente estoy cursando una doble titulación en el Instituto Indio de Tecnología, Kharagpur. Me apasiona la tecnología y quiero crear nuevos productos que marquen la diferencia.