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Curso
Desarrollo de aplicaciones con grandes modelos de lenguaje (LLMs)
Crea tu propio ChatGPT
Fechas realización
Agosto 08 a Septiembre 20
Plazo legalización: Agosto 08
Plazo legalización: Agosto 08
Intensidad
64 horas remotas
Actividades sincrónicas: Clases magistrales, tutorías.
Actividades asincrónicas: Aula virtual, talleres, foro de discusión, proyecto.
Actividades sincrónicas: Clases magistrales, tutorías.
Actividades asincrónicas: Aula virtual, talleres, foro de discusión, proyecto.
Horario clases
Plataforma - Acceso 24/7
Magistrales - Jueves 6:00pm a 8:00pm
Tutorías - Viernes 6:00pm a 8:00pm
Magistrales - Jueves 6:00pm a 8:00pm
Tutorías - Viernes 6:00pm a 8:00pm
Inversión
$1.500.000
Aplican descuentos.
Aplican descuentos.
Actividad vigente
Esta actividad está abierta para inscribirse, cursar y certificarse
Presentación
Los grandes modelos de lenguaje o LLM, son un modelo de aprendizaje computacional entrenado para el modelamiento estadístico del lenguaje en texto que pueden resolver una amplia gama de problemas, tales como: traducción automática, generación de contenido creativo, asistencia en la escritura, generación de código, respuesta de preguntas e interacción natural con los usuarios.
A finales del año 2022, estos modelos vieron una gran proliferación en popularidad, uso y desarrollo de herramientas, no solo por parte de grandes empresas como Google, OpenAI y Microsoft, quienes pusieron a disposición los grandes modelos desarrollados por ellos como Bard, Bing y ChatGPT, sino también por parte de la comunidad, la cual ha contribuido en gran medida en el crecimiento de este ecosistema al crear nuevas herramientas y técnicas.
Esta nueva tecnología está cambiando el mundo a gran velocidad, cada día se desarrollan nuevas aplicaciones, técnicas y herramientas que transforman la forma tradicional de trabajo y creación de contenido. Cada vez es más indispensable aprender sobre esta tecnología para continuar siendo competitivo. Con tanto nuevo material es necesario la creación de un curso que guíe de forma estructurada a sus participantes en el uso de esta tecnología para poder mantenerse a la vanguardia de estas herramientas y poder aplicarlo de forma efectiva en sus proyectos.
A finales del año 2022, estos modelos vieron una gran proliferación en popularidad, uso y desarrollo de herramientas, no solo por parte de grandes empresas como Google, OpenAI y Microsoft, quienes pusieron a disposición los grandes modelos desarrollados por ellos como Bard, Bing y ChatGPT, sino también por parte de la comunidad, la cual ha contribuido en gran medida en el crecimiento de este ecosistema al crear nuevas herramientas y técnicas.
Esta nueva tecnología está cambiando el mundo a gran velocidad, cada día se desarrollan nuevas aplicaciones, técnicas y herramientas que transforman la forma tradicional de trabajo y creación de contenido. Cada vez es más indispensable aprender sobre esta tecnología para continuar siendo competitivo. Con tanto nuevo material es necesario la creación de un curso que guíe de forma estructurada a sus participantes en el uso de esta tecnología para poder mantenerse a la vanguardia de estas herramientas y poder aplicarlo de forma efectiva en sus proyectos.
Información de la actividad
El curso está dirigido a toda persona que desee obtener un conocimiento profundo sobre esta tecnología de vanguardia y vea la oportunidad de aplicar los LLMs en el desarrollo de sistemas que soporten diferentes aplicaciones.
Dado el enfoque práctico del programa de formación, se requiere que los asistentes tengan:
- Conocimientos de programación de computadores con Python.
- Conocimientos en el manejo de librerías especializadas para análisis de datos con Python como Pandas y Numpy.
- Conocimientos básicos de Machine Learning.
- Es deseable que posea conocimientos básicos de las librerías.
- Scikit-learn, Tensorflow y Keras.
- Disposición para aprender nuevas tecnologías y enfrentar retos técnicos.
- Acceso a tarjeta de crédito para acceder a algunas funcionalidades.
La universidad no tomará responsabilidad alguna de un mal manejo
El objetivo del curso es estudiar los principales aspectos teóricos y prácticos de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y el desarrollo de aplicaciones basadas en ellos. Al finalizar el curso se espera que el estudiante esté en capacidad de:
- Comprender los fundamentos de los LLMs
- Aplicar LLMs en diferentes tareas
- Entender cómo escribir mejores prompts para los LLMs
- Desarrollar aplicaciones usando LLMs
El curso se desarrollará con una metodología virtual con clases sincrónicas, donde los participantes se unirán a videoconferencias en sincrónicas con los docentes en los horarios establecidos. Adicionalmente, los estudiantes tendrán acceso a una plataforma web donde estarán a su disposición diversos materiales de estudio, incluyendo: talleres guiados en Jupyter Notebook, que combina texto y programas de ejemplo ejecutables desde un navegador web, videos explicativos preparados por los docentes, documentos con las presentaciones y material de referencia.
Además, en cada unidad del curso los estudiantes podrán poner en práctica los conocimientos adquiridos mediante un taller práctico donde se desarrolla un ejemplo de aplicación del tema de cada unidad. Los talleres serán evaluados mediante una plataforma de evaluación automática que ofrece realimentación inmediata a los participantes. El curso contará con un foro donde los estudiantes pueden plantear sus dudas, las cuales serán resueltas por asistentes docentes y otros estudiantes de manera colaborativa.
Además, en cada unidad del curso los estudiantes podrán poner en práctica los conocimientos adquiridos mediante un taller práctico donde se desarrolla un ejemplo de aplicación del tema de cada unidad. Los talleres serán evaluados mediante una plataforma de evaluación automática que ofrece realimentación inmediata a los participantes. El curso contará con un foro donde los estudiantes pueden plantear sus dudas, las cuales serán resueltas por asistentes docentes y otros estudiantes de manera colaborativa.
La evaluación está dividida en los siguientes componentes:
- Taller: en las primeras cinco unidades los estudiantes deberán resolver un taller y entregarlo en la plataforma de evaluación automática.
- Participación: se tendrá en cuenta la participación de los estudiantes a través del foro y su interacción con el curso.
- Proyecto aplicado: a lo largo del curso, los estudiantes deberán proponer y desarrollar un proyecto aplicado que haga uso de los conocimientos adquiridos. La entrega del proyecto se realizará en la sexta semana.
Los participantes que asistan a más de un 80% de las clases sincrónicas obtendrán un certificado de asistencia. Aquellos que cumplan con lo anterior y que además obtengan una nota superior a 3.0 en escala de 0.0 a 5.0 obtendrán un certificado de aprobación.
Contenido de la actividad
Curso
El curso está organizado en 6 unidades. Cada unidad consta de 10 u 11 horas de trabajo que se deben completar en una semana, 3 horas de trabajo sincrónico con los docentes y entre 7 y 8 horas de trabajo autónomo por parte de los participantes, para un total de 64 horas.
Unidad 1
- Fundamentos de los LLM
- Entendimiento de la historia y evolución de los modelos de lenguaje
- Tipos de grandes modelos de lenguaje actuales
- Cómo interactuar con grandes modelos de lenguajes desde Python
Unidad 2
- Preparación de conjunto de datos para el entrenamiento y afinación de LLMs
- Proceso de entrenamiento de modelos de lenguaje
- Identificación de modelos y afinamiento
Unidad 3
- Conversación con un agente artificial
- Diseño de prompts
- Uso de herramientas para el manejo de prompts
Unidad 4
- Tipos de memoria que puede tener un LLM
- Creación de bases de datos de vectores a partir de un LLM
- Implementación de LLMs que utilizan información previa por medio de una base de datos de vectores
Unidad 5
- Posibles aplicaciones de LLMs en la actualidad
- Implementación LLMs en diferentes tipos de aplicaciones
Unidad 6
- Aspectos éticos y sociales del uso de LLMs
- Desarrollo de proyecto aplicado
Equipo docente
Felipe Restrepo Calle
Ingeniero de Sistemas y Computación
Fabio Augusto González Osorio
Ingeniero de Sistemas
Jorge Eliécer Camargo
Ingeniero de Sistemas
César Augusto Pedraza Bonilla
Ingeniero Electrónico
0
Ediciones ofertadas al público
0
Participantes capacitados
0
Horas de capacitaciónimpartidas
Opiniones de nuestros estudiantes
Miguel Barreto
Cesar Puentes
Yesid
Mayra Camacho
Nelson Salamanca
Tabla de valores de la actividad
-
Tarifa plena$ 1'500.000
Hasta Agosto 08 de 2024
-5%
Pronto pago II$ 1'425.000
Hasta Julio 18 de 2023
-10%
Pronto pago I$ 1'350.000
Hasta Julio 08 de 2024
-10%
Grupos (4 o más)$ 1'350.000
A grupos de 4 o más personas a través de un único soporte de pago
-10%
Hijos$ 1'350.000
A hijos de pensionados, de docentes, de funcionarios, de contratistas y de estudiantes de la UN. A estudiantes del colegio IPARM y de la Escuela de la UN Sede Medellín
-10%
Población vulnerable$ 1'350.000
A adultos mayores, niños y adolescentes, personas de niveles 1 y 2 de Sisbén, población en situación de discapacidad y desplazados inscritos en el registro de población desplazada
-10%
Estudiantes otras Universidades$ 1'350.000
A estudiantes activos de otras universidades (pregrado o posgrado)
-15%
Múltiples actividades$ 1'275.000
A personas que realicen 3 o más cursos o diplomados al año en la UNAL.
-20%
Rol UNAL$ 1'200.000
A egresados, profesores, investigadores, funcionarios, pensionados y contratistas UNAL
-20%
Convenios$ 1'200.000
A personas que se inscriban en el marco de alianzas para el desarrollo de la actividad
-30%
Estudiantes de posgrado UNAL$ 1'050.000
A estudiantes activos de posgrado UNAL
-50%
Estudiantes Pregrado UNAL$ 750.000
A estudiantes activos UNAL
Tabla de valores
-5%
Tarifa plena
$1'500.000
$1'500.000
Hasta Agosto 08 de 2024
-5%
Pronto pago II
$1.425
$1.425
Hasta Julio 08 de 2024
-10%
Pronto pago I
$1'350.000
$1'350.000
Hasta Julio 18 de 2024
-10%
Grupos (4 o más)
$1'350.000
$1'350.000
A grupos de 4 o más personas a través de un único soporte de pago
-10%
Hijos
$1'350.000
A hijos de pensionados, de docentes, de funcionarios, de contratistas y de estudiantes de la UN. A estudiantes del colegio IPARM y de la Escuela de la UN Sede Medellín
-10%
Población vulnerable
$1'350.000
$1'350.000
A adultos mayores, niños y adolescentes, personas de niveles 1 y 2 de Sisbén, población en situación de discapacidad y desplazados inscritos en el registro de población desplazada
-10%
Estudiantes de otras Universidades
$1'350.000
$1'350.000
A estudiantes activos de otras universidades (pregrado o posgrado)
-15%
Múltiples actividades
$1'275.000
$1'275.000
A personas que realicen 3 o más cursos o diplomados al año en la UNAL.
-20%
Rol UNAL
$1'200.000
$1'200.000
A egresados, profesores, investigadores, funcionarios, pensionados y contratistas UNAL
-20%
Convenios
$1'200.000
A personas que se inscriban en el marco de alianzas para el desarrollo de la actividad
-30%
Estudiantes posgrado UNAL
$1'050.000
$1'050.000
A estudiantes activos de posgrado UNAL
-50%
Estudiantes Pregrado UNAL
$750.000
$750.000
A estudiantes activos UNAL
Procedimiento para la asignación de cupo
Registro
Debe registrar sus datos personales en el portal de información HERMES: www.hermes.unal.edu.co
Enlace al HERMES
Pago
Consignación Banco Popular, transferencia bancaria, PSE (débito) o tarjeta de crédito (VISA)
Guía de pagos
Legalización
Enviar al correo: documento de identidad (cédula) y soporte pago. Si aplica, soporte de descuento.
Correo: uec_fibog@unal.edu.co Preguntas frecuentes
¿Quién puede participar en los cursos y diplomados?
Nuestra misión como Universidad Nacional de Colombia en su línea de extensión es capacitar y actualizar a la comunidad en general, con ello NO hay pre requisitos administrativos para que una persona pueda inscribirse, cursar o certificarse en cualquiera de nuestras actividades:
En resumen:
1) NO es necesario ser Ingeniero
2) NO es necesario técnico, tecnólogo o profesional
3) NO es necesario pertenecer a la UN
En resumen:
1) NO es necesario ser Ingeniero
2) NO es necesario técnico, tecnólogo o profesional
3) NO es necesario pertenecer a la UN
¿Se puede separar un cupo en alguna actividad?
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