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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/ia-generativa-a-z_guia-completa-para-crear-soluciones-reales/
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**课程名称：** IA Generativa A-Z: Guía Completa para Crear Soluciones de IA **课程概述：** 本课程旨在为希望将生成式人工智能（Generative AI）引入组织的个人和团队提供一个实用且易于理解的指南。课程将从零开始，介绍生成式AI的基础知识、关键技术和实际应用，帮助学员克服在选择合适技术、识别可行用例以及将AI解决方案与业务目标相结合时遇到的挑战。课程将专注于“从问题到解决方案”的实践方法，无需深入的技术背景。 **学习要点：** * **生成式AI全景:** 涵盖基础知识、基础模型、专业工具和集成解决方案。 * **技术选型:** 讲解何时使用专有LLMs（如OpenAI）与开源LLMs（如Llama, DeepSeek, Mistral），以及何时选择小型模型（SML）。 * **核心方法:** 学习Prompt Engineering（提示工程）、Fine-tuning（微调）、RAGs（检索增强生成）、AI Agents（AI代理）以及Agentic-RAGs。 * **实践方法论:** 掌握从识别业务需求、绘制用例图、设计原型到验证解决方案的完整流程。 * **企业集成:** 学习如何将AI解决方案无缝集成到现有工作流程中，以最大化影响力和投资回报率（ROI）。 **课程内容详述：** * **生成式AI 360度视角:** * 基础模型 vs. 专业工具 vs. 集成AI。 * 选择最合适方案的标准。 * **LLMs（大型语言模型）详解:** * 专有模型 vs. 开源模型；小型模型（SMLs）；“推理”模型。 * 各种方法的优缺点。 * **LLMs工作方法:** * 提示工程：最佳实践和示例。 * 微调与Hugging Face的应用。 * 何时以及如何应用每种技术。 * **关键企业解决方案:** * RAGs、微调应用、AI代理和Agentic-RAGs。 * 用例和选择标准。 * **实践方法：从问题到解决方案:** * 诊断业务需求。 * 设计解决方案架构。 * 快速原型设计和验证。 * 实施和扩展。 * 与现有系统集成。 * 衡量影响和持续优化。 **为何报名：** * 获得对快速发展的生成式AI领域的全面且易于理解的视角。 * 通过可复制或改编的实际案例进行学习。 * 培养决策能力，了解在特定情境下应选择何种工具或方法。 * 掌握清晰的路线图和实用方法论，成功领导生成式AI项目。
La inteligencia artificial generativa avanza a un ritmo vertiginoso, y cada vez más organizaciones buscan incorporarla para optimizar procesos, innovar productos y generar un valor diferencial. Sin embargo, dar el primer paso no siempre es sencillo: ¿qué casos de uso son viables?, ¿cómo elegir la tecnología adecuada?, ¿de qué manera conectar la solución con los objetivos reales del negocio?En este curso encontrarás una guía práctica y accesible para traducir cualquier reto empresarial en una solución basada en IA generativa. Olvídate de la jerga técnica innecesaria: desglosaremos los conceptos clave, te mostraremos las herramientas más relevantes y te acompañaremos con ejemplos concretos paso a paso. Al finalizar, dominarás un método probado para diseñar e implementar tu propia solución, aunque no tengas experiencia previa en IA.¿Qué aprenderás?Panorama completo de la IA generativa: fundamentos, modelos fundacionales, herramientas especializadas y soluciones integradas.Selección de tecnología: cuándo usar LLMs propietarios vs. open-source (Llama, DeepSeek, Mistral…), y cuándo optar por Small Models (SML).Enfoques esenciales: prompt engineering, fine-tuning, RAGs (Retrieval-Augmented Generation), agentes de IA y agentic-RAGs.Metodología práctica "del problema a la solución": identificación de necesidades, mapeo de casos de uso, diseño de prototipos y validación.Integración empresarial: cómo encajar tu solución de IA en flujos de trabajo existentes para maximizar impacto y ROI.Programa del cursoVisión 360º de la IA GenerativaModelos fundacionales vs. herramientas especializadas vs. IA integradaCriterios para elegir la opción más adecuadaTodo sobre los LLMsPropietarios vs. open-source; Small Models (SMLs); modelos "razonadores"Ventajas e inconvenientes de cada enfoqueEnfoques de trabajo con LLMsPrompt Engineering: mejores prácticas y ejemplosFine-tuning y uso de Hugging FaceCuándo y cómo aplicar cada técnicaSoluciones empresariales claveRAGs, fine-tuning aplicado, agentes de IA y agentic-RAGsCasos de uso y criterios de selecciónMetodología práctica: del problema a la soluciónDiagnóstico de la necesidad de negocioDiseño de la arquitectura de la soluciónPrototipado rápido y validaciónImplementación y escaladoIntegración con sistemas existentesMedición de impacto y optimización continua¿Por qué inscribirte?Obtendrás una visión completa y accesible de un campo en rápida evolución.Aprenderás con ejemplos reales que podrás replicar o adaptar a tu organización.Desarrollarás capacidad de decisión: sabrás qué herramienta o metodología aplicar en cada situación.Tendrás un mapa y una metodología práctica para liderar proyectos de IA generativa con éxito.
