Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

AWS LIS-AWSII-10657

Free of Charge

En este curso, explorará el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye lo siguiente:

  • Definición de un caso práctico empresarial
  • Selección de un modelo fundacional (FM)
  • Mejora del rendimiento de un FM
  • Evaluación del rendimiento de un FM
  • Implementación e impacto en los objetivos empresariales

Este curso es una introducción a los cursos de IA generativa, que profundizan en los conceptos relacionados con la personalización de un FM mediante la ingeniería de peticiones, la generación mejorada por recuperación (RAG) y las operaciones de ajuste.

Who should attend

Este curso está dirigido a las siguientes personas:

  • Personas interesadas en el machine learning y la inteligencia artificial independientemente de un puesto de trabajo específico.
  • Personas que deseen presentarse al examen de certificación AWS Certified AI Practitioner

Course Prerequisites

El desarrollo de soluciones de IA generativa forma parte de una serie que facilita una base sobre inteligencia artificial, machine learning e IA generativa. Si aún no lo hizo, se recomienda que complete los dos cursos que se mencionan a continuación:

  • Aspectos básicos del machine learning y la inteligencia artificial
  • Exploración de casos prácticos y aplicaciones de la inteligencia artificial

What you will learn

En este curso, aprenderá a hacer lo siguiente:

  • Identificar los criterios de selección para elegir modelos previamente entrenados.
  • Definir la generación mejorada por recuperación (RAG) y describir su aplicación empresarial.
  • Explicar las ventajas y desventajas económicas de los distintos enfoques para la personalización de modelos fundacionales.
  • Comprender el papel de los agentes en las tareas de varios pasos.
  • Comprender los enfoques para evaluar el rendimiento de los modelos fundacionales.
  • Identificar las métricas relevantes para evaluar el rendimiento de los modelos fundacionales.
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