Programa de Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa con Modelos de Gran Tamaño de 7 clases

Bienvenido al programa de 7 clases gratuito de Inteligencia Artificial Generativa con modelos de gran tamaño. Este curso está diseñado para aquellos que desean empezar desde cero y comprender los fundamentos de los modelos de gran tamaño y su aplicación en proyectos prácticos. Cada clase tendrá una duración promedio de 20 minutos, con explicaciones claras y ejemplos de código en Google Colab.

En desarrollo continuaremos desde la quincena de mayo

Requisitos para el Curso

Antes de comenzar, asegúrate de cumplir con los siguientes requisitos:

• Cuenta en OpenAI: Necesaria para acceder a la API de OpenAI y trabajar con modelos generativos.
• Cuenta en Google: Para poder acceder y utilizar Google Colab, donde se ejecutarán los ejemplos de código.
• Conocimientos de Python: Es fundamental contar con conocimientos básicos de Python, ya que todos los ejemplos se desarrollarán en este lenguaje.

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Canal de comunicacion

Para mejorar la forma de comunicacion, envio de noticias y preguntas, usaremos el siguiente un servidor discord:

Discord: 7genai

Playlist: 7GenAI

No olvides presentarte y ser cortés

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Temario

1. Modelos Fundacionales: Concepto y Paradigma de los Nuevos Modelos de Gran Tamaño

   • Descripción: Introducción teórica a los modelos de gran tamaño, explorando su uso en la nube y localmente.
   • Ejemplo: Uso básico de un modelo usando la API de OpenAI y despliegue de un modelo on site.
   • Sesion01

2. Frameworks para los Modelos de Gran Tamaño

   • Descripción: Exploración de los principales frameworks y sus características para trabajar con modelos de gran tamaño.
   • Ejemplo: Comparación entre el uso de LangChain y el trabajo sin un framework.
   • Sesion02

3. Concepto de Cadenas en LangChain y sus Tipos

   • Descripción: Explicación del concepto de cadenas y sus beneficios en el control de interacciones en LangChain.
   • Ejemplo: Creación de una cadena sencilla y su funcionamiento.
   • Sesion03

4. Agentes y Herramientas en LangChain

   • Descripción: Introducción a los agentes en LangChain y su rol junto con las herramientas.
   • Ejemplo: Construcción de un agente con herramientas básicas para resolver tareas simples.
   • Sesion04

5. Entendiendo las Herramientas y sus métodos de Implementación

   • Descripción: Entender los diferentes métodos de implementación de herramientas en langchain.
   • Ejemplo: Implementación de los diferentes métodos de implementación de herramientas
   • Sesion05

6. RAG (Retrieval-Augmented Generation): Enriqueciendo a los Modelos LLM

   • Descripción: Explicación de RAG y su importancia para mejorar respuestas mediante información personalizada.
   • Ejemplo: Implementación de RAG en un caso de uso.
   • Sesion06

7. Resumen del Curso y Recomendaciones para Continuar el Aprendizaje

   • Descripción: Resumen de conceptos, sugerencias de aprendizaje y orientación en proyectos prácticos.
   • Actividad Final: Preguntas y respuestas, consejos sobre aplicaciones prácticas de lo aprendido.
   • Pendiente

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Estructura del Directorio

Cada clase se organiza en un directorio que incluye los recursos y enlaces correspondientes:

Curso IA Generativa
├── Clase 01
│   ├── Notebook de Colab
│   ├── requirements.txt
│   └── Enlace del video
├── Clase 02
│   ├── Notebook de Colab
│   ├── requirements.txt
│   └── Enlace del video
├── Clase 03
│   ├── Notebook de Colab
│   ├── requirements.txt
│   └── Enlace del video
├── Clase 04
│   ├── Notebook de Colab
│   ├── requirements.txt
│   └── Enlace del video
├── Clase 05
│   ├── Notebook de Colab
│   ├── requirements.txt
│   └── Enlace del video
├── Clase 06
│   ├── Notebook de Colab
│   ├── requirements.txt
│   └── Enlace del video
└── Clase 07
    ├── Notebook de Colab
    ├── requirements.txt
    └── Enlace del video

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Planificación de Videos

• Clase 01 (Semana del 25 de Noviembre): Clase 01
• Clase 02 (Semana del 2 de Diciembre): Clase 02
• Clase 03 (Semana del 9 de Diciembre): Clase 03
• Clase 04 (Semana del 16 de Diciembre): Clase 04
• Clase 05 (Semana del 23 de Diciembre): Clase 05
• Clase 06 (Semana del 19 de mayo): Clase 06
• Clase 07 (Semana del 26 de mayo): Clase 07

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Preguntas y Comentarios

Para resolver dudas sobre cada clase, puedes dejar tus preguntas en los comentarios del video correspondiente. Estas preguntas serán respondidas en el siguiente video, fomentando una interacción constante y aclarando conceptos importantes.

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• Canal Youtube: @macespinozaonline

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