Curso de Ethical Deployment of LLMs
El despliegue ético de Large Language Models (LLMs) es esencial para garantizar que las tecnologías de IA beneficien a la sociedad y minimicen el daño. Este curso aborda los desafíos éticos y las consideraciones en el desarrollo y uso de los LLM.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales y especialistas en ética de IA de nivel intermedio, científicos e ingenieros de datos, y responsables políticos y partes interesadas que deseen comprender y navegar por el panorama ético de los LLM.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Identificar los problemas éticos y los desafíos asociados con los LLM.
- Aplicar marcos y principios éticos a la implementación de LLM.
- Evalúe el impacto social de los LLM y mitigue los riesgos potenciales.
- Desarrollar estrategias para el desarrollo y el uso responsable de la IA.
Formato del curso
- Charla y discusión interactiva.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción a la ética en la IA
- Comprender la importancia de la ética en la IA
- Contexto histórico y debates éticos actuales
- Principios éticos clave para la implementación de la IA
Desafíos éticos con los LLM
- Preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos
- Transparencia, rendición de cuentas y sesgo en los LLM
- Impacto de los LLM en el empleo y la sociedad
Aplicación de marcos éticos a los LLM
- Marcos para la toma de decisiones éticas en IA
- Casos de estudio: Dilemas éticos en la implementación de LLM
- Desarrollo de directrices para el uso ético de los LLM
Estrategias para la implementación ética de LLM
- Mejores prácticas para el desarrollo responsable de la IA
- Interactuar con las partes interesadas y las diversas perspectivas
- Crear una cultura de IA ética dentro de las organizaciones
Laboratorio Práctico: Análisis Ético de LLM Use Cases
- Análisis de escenarios del mundo real que involucran LLM
- Evaluación de las implicaciones éticas y formulación de respuestas
- Presentación de conclusiones y recomendaciones
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Una comprensión básica de los conceptos de IA y aprendizaje automático
- Experiencia con marcos éticos de toma de decisiones
- Familiaridad con los LLM y sus implicaciones sociales
Audiencia
- Profesionales y especialistas en ética de la IA
- Científicos e ingenieros de datos
- Responsables políticos y partes interesadas en la gobernanza de la IA
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- Diseñe e implemente flujos de trabajo complejos utilizando la interfaz de programación visual de n8n.
- Integre las capacidades de IA en los flujos de trabajo mediante LangChain.
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- Realice análisis y procesamiento avanzados de datos con agentes de IA.
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- Comprenda los conceptos básicos de la integración de API con LangChain.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios del aprendizaje y la traducción multilingüe con los LLM.
- Implemente LLM para traducir contenido entre varios idiomas.
- Cree y administre conjuntos de datos multilingües para capacitar a los LLM.
- Desarrollar estrategias para mantener la coherencia y la calidad de la traducción.
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- Configurar e implementar LLMs utilizando Ollama.
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- Monitorear y mantener el rendimiento de los modelos de IA a lo largo del tiempo.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Identifique los problemas éticos clave en el desarrollo de la IA con LangChain.
- Comprender el impacto de la IA en la sociedad y en los procesos de toma de decisiones.
- Desarrollar estrategias para crear sistemas de IA justos y transparentes.
- Implemente directrices éticas de IA en proyectos basados en LangChain.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores web de nivel intermedio y diseñadores de UX que desean aprovechar LangChain para crear aplicaciones web intuitivas y fáciles de usar.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
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- Implemente LangChain en aplicaciones web para crear interfaces dinámicas y receptivas.
- Integre las API en las aplicaciones web para mejorar la interactividad y la participación de los usuarios.
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- Configurar un entorno eficiente para el ajuste fino de modelos de IA en Ollama.
- Preparar conjuntos de datos para el ajuste fino supervisado y el aprendizaje por refuerzo.
- Optimizar modelos de IA para mejorar el rendimiento, la precisión y la eficiencia.
- Implementar modelos personalizados en entornos de producción.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
- Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
- Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
- Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integre LangChain con las principales plataformas en la nube, como AWS, Azure y Google Cloud.
- Utilice API y servicios basados en la nube para mejorar las aplicaciones con tecnología LangChain.
- Escale e implemente agentes conversacionales en la nube para la interacción en tiempo real.
- Implemente las mejores prácticas de supervisión y seguridad en entornos de nube.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de datos de nivel intermedio que desean utilizar LangChain para mejorar sus capacidades de análisis y visualización de datos.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Automatice la recuperación y limpieza de datos mediante LangChain.
- Realice análisis de datos avanzados utilizando Python y LangChain.
- Cree visualizaciones con Matplotlib y otras bibliotecas Python integradas con LangChain.
- Aproveche LangChain para generar información sobre el lenguaje natural a partir del análisis de datos.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Costa Rica (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los principios fundamentales de LangChain.
- Instale y configure el entorno de LangChain.
- Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
- Desarrolle aplicaciones sencillas con LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 HorasEste entrenamiento dirigido por un instructor, en vivo en Costa Rica (en línea o en sitio) está dirigido a profesionales de nivel principiante que deseen instalar, configurar y utilizar Ollama para ejecutar modelos de IA en sus máquinas locales.
Al finalizar este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de Ollama y sus capacidades.
- Configurar Ollama para ejecutar modelos de IA locales.
- Implementar e interactuar con LLMs utilizando Ollama.
- Optimizar el rendimiento y el uso de recursos para cargas de trabajo de IA.
- Explorar casos de uso para la implementación de IA local en diversas industrias.