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Inteligencia Artificial Intermedio

Inteligencia Artificial y LLMs

Domina IA desde los fundamentos: ML, deep learning, transformers, LLMs (GPT-4o, Claude, Gemini, Llama), prompt engineering, RAG, agentes, fine-tuning, ética y deploy.

Lecciones (19)

1

Introducción a la Inteligencia Artificial

Historia de la IA, tipos (ANI/AGI/ASI), ML vs DL y ecosistema actual.

20 min
Principiante
2

Fundamentos de Machine Learning

Supervised, unsupervised, reinforcement learning, métricas y pipeline.

25 min
Principiante
3

Redes Neuronales

Perceptrón, MLP, funciones de activación, backpropagation y optimización.

30 min
Principiante Funciones
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Deep Learning

CNNs, RNNs, LSTMs, transfer learning, GPUs y mixed precision.

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Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Tokenización, embeddings, Word2Vec, NER, clasificación de texto.

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Arquitectura Transformer

Self-attention, multi-head attention, positional encoding, encoder vs decoder.

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Modelos de Lenguaje (LLMs)

GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 2.0, Llama 3.1, scaling laws y MoE.

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Entrenamiento de LLMs

Pre-training, SFT, RLHF, DPO, Constitutional AI y datos sintéticos.

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Prompt Engineering

Zero-shot, few-shot, Chain-of-Thought, system prompts y salida estructurada.

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RAG: Retrieval Augmented Generation

Chunking, embeddings, vector stores, búsqueda híbrida y re-ranking.

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Fine-tuning y Adaptación de Modelos

LoRA, QLoRA, PEFT, adaptadores, merge y fine-tuning via API.

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APIs de LLMs y Modelos Open Source

OpenAI, Anthropic, Gemini, Hugging Face, Ollama y vLLM.

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Agentes de IA

Function calling, tool use, MCP, LangChain, CrewAI y patrones ReAct.

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Embeddings y Búsqueda Semántica

Similitud coseno, modelos de embeddings, clustering y CLIP multimodal.

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Evaluación de Modelos de IA

MMLU, HumanEval, SWE-Bench, Arena ELO, LLM-as-Judge y RAGAS.

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Ética, Seguridad y Regulación en IA

Sesgos, alineación, prompt injection, EU AI Act y IA responsable.

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IA Multimodal

Visión, audio, video, DALL-E, Whisper, Stable Diffusion y modelos unificados.

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Deploy y Optimización de Modelos de IA

Cuantización, vLLM, ONNX, Docker, speculative decoding y edge.

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📖

Preguntas de Entrevista: IA y LLMs

ML, deep learning, transformers, RAG, agentes y diseño de sistemas IA.

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