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Programas›AI Canopy›Lecciones
🏕️ AI Canopy

Lecciones

Cada lección se construye sobre la anterior. Sin prisas, sin suposiciones.

1
🤖

Modelos de lenguajes grandes: los motores detrás de la IA moderna

Explore cómo funcionan los LLM, desde la arquitectura de transformadores hasta las capacidades emergentes y las limitaciones del mundo real.

Avanzado⏱️ 20 min de lectura
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2
✍️

Ingeniería rápida: el arte y la ciencia de hablar con la IA

Domine técnicas avanzadas de indicaciones, desde el disparo cero hasta el árbol de pensamiento, y aprenda a crear plantillas de indicaciones seguras y reutilizables.

Avanzado⏱️ 18 min de lectura
→
3
🧠

Redes neuronales profundas: explicaciones de CNN, RNN y Transformers

Comprenda las tres principales arquitecturas de aprendizaje profundo y por qué los transformadores llegaron a dominar la IA moderna.

Avanzado⏱️ 20 min de lectura
→
4
🔧

Ajuste fino y RAG: cómo las empresas personalizan la IA para sus datos

Aprenda cuándo y cómo ajustar modelos o utilizar la generación de recuperación aumentada para crear aplicaciones de IA específicas de un dominio.

Avanzado⏱️ 20 min de lectura
→
5
🤝

Agentes de IA y sistemas autónomos: la próxima frontera

Descubra cómo observan, razonan y actúan los agentes de IA, y por qué la colaboración entre múltiples agentes está dando forma al futuro de la inteligencia artificial.

Avanzado⏱️ 18 min de lectura
→
6
🔦

Atención y Transformers: la arquitectura que lo cambió todo

Una inmersión profunda en la autoatención, la atención de múltiples cabezas, la codificación posicional y la arquitectura Transformer que impulsa todos los modelos de lenguajes grandes modernos.

Avanzado⏱️ 20 min de lectura
→
7
📈

Leyes de escala y entrenamiento a escala: por qué los modelos más grandes se vuelven más inteligentes

Explore las leyes de escalamiento empírico que gobiernan el rendimiento del modelo, las estrategias de capacitación óptimas para la computación y la ingeniería de sistemas distribuidos detrás de los modelos de frontera de capacitación.

Avanzado⏱️ 18 min de lectura
→
8
🎯

RLHF y alineación: cómo ChatGPT aprende los valores humanos

Comprenda cómo los modelos de lenguaje sin formato se transforman en asistentes útiles e inofensivos mediante ajustes supervisados, modelos de recompensa y aprendizaje reforzado a partir de comentarios humanos.

Avanzado⏱️ 18 min de lectura
→
9
🤖

Flujos de trabajo agentes: creación de sistemas de inteligencia artificial multiagente

Descubra cómo los agentes de IA observan, razonan y actúan de forma autónoma mediante el uso de herramientas, la memoria, estrategias de planificación y arquitecturas de múltiples agentes para tareas complejas del mundo real.

Avanzado⏱️ 20 min de lectura
→
10
🛡️

Seguridad de la IA y Red Teaming: romper y defender los sistemas de IA

Explore la superficie de ataque de los sistemas de IA modernos (desde jailbreaks e inyecciones rápidas hasta ejemplos conflictivos y envenenamiento de datos) y conozca las estrategias de defensa que los protegen.

Avanzado⏱️ 18 min de lectura
→
11
🔎

Sistemas RAG en la práctica

Diseñe una recuperación que mejore las respuestas en lugar de ocultar datos débiles detrás de un modelo confiable.

Intermedio⏱️ 45 min de lectura
→
12
🧰

Agentes que utilizan herramientas y MCP

Pase de demostraciones impresionantes a agentes acotados y observables que utilizan herramientas de forma segura.

Intermedio⏱️ 45 min de lectura
→
13
📈

Evaluar y operar IA

Haga que la calidad, la seguridad, la latencia y los costos sean mensurables antes de que una función de IA llegue a los usuarios.

Avanzado⏱️ 45 min de lectura
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