Curso

Desarrollo de aplicaciones con grandes modelos de lenguaje (LLMs)

Crea tu propio ChatGPT

Fechas realización

Septiembre 05 a Octubre 18
Plazo legalización: Septiembre 05

Intensidad

64 horas remotas
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

Inversión

$1.500.000
Aplican descuentos.

Actividad finalizada

Esta actividad NO está habilitada para inscripciones. Próximamente tendremos una nueva fecha disponible.

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.

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.

*El participante es el responsable de administrar correctamente la tarjeta de crédito.
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.

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

Opiniones de nuestros estudiantes

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Tabla de valores de la actividad

-

Tarifa plena$ 1'500.000

Hasta Septiembre 05 de 2024

-5%

Pronto pago II$ 1'425.000

Hasta Agosto 15 de 2024

-10%

Pronto pago I$ 1'350.000

Hasta Agosto 05 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

Hasta Septiembre 05 de 2024

-5%

Pronto pago II
$1.425

Hasta Agosto 15 de 2024

-10%

Pronto pago I
$1'350.000

Hasta Agosto 05 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 de 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