Impulsa tu carrera en ML con GenAI y LLMs. Domina lo esencial de ingeniería de GenAI y modelos de lenguaje en ~3 meses.
Certificado del Programa
Los usuarios que se suscriban a este curso, tienen la oportunidad de obtener un Certificado de estudios con validez SEP , verificable, imprimible y descargable (PDF) .
Para Obtener tu certificado SEP deberás presentar tu certificado de finalización de coursera. Tu membresía tiene incluida la emisión de 1 Certificado para el curso que elijas.
Si quieres cursar otro programa con certificado este tiene un costo de emisión de MXN $1,950
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- Módulo 1: Arquitectura de IA generativa 03:00:00
- Módulo 2: Preparación de datos para LLM 03:00:00
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- Módulo 1: Fundamentos de la comprensión lingüística 03:00:00
- Módulo 2: Modelos de secuencia a secuencia y Word2Vec 03:00:00
- Módulo 1: Conceptos fundamentales de la arquitectura de transformadores 03:00:00
- Módulo 2: Conceptos avanzados de arquitectura de transformadores 03:00:00
- Módulo 1: Diferentes enfoques del ajuste fino 03:00:00
- Módulo 2: Ajuste fino de los LLM causales con retroalimentación humana y preferencia directa 03:00:00
- Módulo 1: Cargador de documentos con LangChain 03:00:00
- Módulo 2: RAG con LangChain 03:00:00
- Módulo 3: Cree un robot de control de calidad para leer su documento 03:00:00
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Información del Curso
240 Horas Curriculares
24 Créditos Académicos
Certificado oficial SEP
Aprendizaje especializado
Contenido de la Certificación
• El mercado de GenAI crecerá significativamente; este programa entrega habilidades esenciales en GenAI, LLMs y NLP.
• Construirás apps con frameworks y modelos base (BERT, GPT, LLaMA) usando Hugging Face, PyTorch, RAG y LangChain; explorarás tokenización, embeddings, transformers y prompt engineering.
• Ganarás experiencia práctica con laboratorios y un proyecto final (QA bot con RAG y watsonx), ideal para entrevistas.
Viñetas bajo el resumen:
• Crear un data loader NLP.
• Entrenar un language model y aplicar transformers (clasificación y traducción).
• Ingeniería de prompts e in‑context learning; fine‑tuning (PEFT, LoRA/QLoRA).
• Construir agentes/aplicaciones con RAG y LangChain; despliegue con PyTorch/HF.
CURSO 1: Generative AI and LLMs: Architecture and Data Preparation
– Diferenciar arquitecturas (RNN, transformers, VAE, GAN, difusión) y aplicaciones de LLMs.
– Tokenización y data loaders en PyTorch (NLTK, spaCy, tokenizers BERT/XLNet).
CURSO 2: Gen AI Foundational Models for NLP & Language Understanding
– Embeddings (CBOW/Skip‑gram), n‑grams y modelos de lenguaje con redes neuronales.
CURSO 3: Generative AI Language Modeling with Transformers
– Atención, encoding posicional, enmascaramiento; GPT vs BERT; tareas NLP en PyTorch/HF.
CURSO 4: Generative AI Engineering and Fine‑Tuning Transformers
– Fine‑tuning eficiente (PEFT: LoRA/QLoRA), inferencia y entrenamiento con HF/PyTorch.
CURSO 5: Generative AI Advance Fine‑Tuning for LLMs
– Instrucción y reward modeling, RLHF, DPO y PPO con Hugging Face.
CURSO 6: Fundamentals of AI Agents Using RAG and LangChain
– Conceptos de LangChain; RAG; in‑context learning y prompt engineering avanzado.
CURSO 7: Project: Generative AI Applications with RAG and LangChain
– Proyecto de portafolio: base vectorial, recuperador, interfaz (Gradio) y QA bot.
