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Comprende y usa modelos de lenguaje grandes

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​Información Completa del Curso

LLM03 - 2025 - Información Completa.pdfpdf
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Beneficios

• Las clases son en línea vía Zoom, cada clase se va grabando y te damos acceso a las grabaciones por 5 meses.
• Reconocimiento digital ante la Secretaría del Trabajo (STPS-México)
• Reserva con solo $600 MXN y paga el resto en la 4ta semana
• Precio total $2000 MXN. 
• Nuestros estudiantes en el extranjero (Colombia, Ecuador, Perú principalmente)  pueden pagar mediante Paypal en dólares. Contacta a Claudia Montaño mediante wa.me/5215539940156. 

Opción 1: AGOTADO
Inicio y fin del curso

• Sábado 18 de Enero 2025 
• Sábado 15 de Marzo 2025 

Horarios
36 horas, 4 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)

• Sábados de 10 a 14hrs​

Opción 2: AGOTADO
Inicio y fin del curso

• Jueves 6 de Febrero 2025 
• Viernes 11 de Abril 2025 

Horarios
36 horas, 4 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)

• Jueves y Viernes de 20 a 22 hrs

Opción 3: Aún disponible
Inicio y fin del curso

• Sábado 5 de Abril 2025 
• Sábado 21 de Junio 2025 
• No hay clases: 19 de abril, 10 de mayo.

Horarios
36 horas, 4 horas la semana (Horario de la Ciudad de México)

• Sábados de 10 a 14hrs

Large Language Models (LLMs)

MX$2,000.00

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Objetivo del curso

Proporcionar una comprensión integral de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs), su funcionamiento interno y sus aplicaciones para utilizarlos de manera efectiva. ​

Casos de Estudio

• Crear un chatbot mediante instrucciones condicionales simples.
• Crear un chatbot con reglas de expresiones regulares simples (REGEX).
• Crear un chatbot que indexa todo el contenido de páginas web y regresa consultas con información específica del sitio web indexado usando PLN tradicional.
• Crear un asistente de voz y conectarlo a chatGPT API.
• Crear resúmenes y contestar respuestas basado en 3 enfoques diferentes: prompt engineering, fine-tuning y aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF). 
• Crear un chatbot utilizando RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Crear videos mediante instrucciones de texto.
• Programar una arquitectura neuronal desde cero, entrenarla para crear un modelo lingüístico de gran tamaño, y montarla en una interfaz web.
• Ajuste fino de un modelo lingüístico de gran tamaño con entradas de texto e imágenes (multimodal).
  
• Uso de un modelo lingüístico de gran tamaño con entradas de texto e imágenes (multimodal), ejecutandolo en tu computadora. 

Herramientas a aprender a usar: 
​Jupyter (LaTeX básico), Numpy, Matplotlib, Pytorch, Keras-Tensorflow

Contenido resumido del curso

1. Introducción
2. Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana: Parte 1
3. Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana: Parte 2
4. Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana: Parte 3
5. Mezcla de expertos (MdE) en grandes modelos lingüísticos (LLM)
6. Prompt Engineering
7. PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning)
8. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
9. Construir un Nano-GPT desde cero: Generación de textos (código)
10. Grandes Modelos de Lenguaje Multi-modal (Imagen-Texto)