Desarrollo de aplicaciones con IA Generativa trabajando con LangChain

En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial, la capacidad de desarrollar aplicaciones generativas avanzadas es una habilidad altamente valorada. Este curso está diseñado para aquellos interesados en llevar sus conocimientos de IA al siguiente nivel, proporcionando una comprensión profunda y práctica de las herramientas y técnicas necesarias para crear aplicaciones de IA generativa de última generación.

 

Descripción

Este curso  te guiará a través de cada aspecto crucial para el desarrollo avanzado de aplicaciones de IA generativa. Comenzando con una introducción a LangChain y su ecosistema, aprenderás por qué esta herramienta es esencial en el mundo actual de la IA. A lo largo del curso, profundizarás en el uso de LangSmith para pruebas, despliegue y monitorización, asegurando que tus aplicaciones no solo funcionen sino que lo hagan de manera eficiente y efectiva.

Código del Curso: IT-IA-LANGCHAIN

Duración: 25 horas

Modalidad: Online en directo

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Objetivos

  • Comprender qué es Langchain y su importancia en el desarrollo de aplicaciones con IA generativa.
  • Aprender a utilizar LangSmith para testear, desplegar y monitorizar aplicaciones de manera eficiente con LLM.
  • Saber crear desde cero una aplicación de IA generativa en el menor tiempo posible usando LangChain.
  • Explorar la creación de equipos de IA generativa avanzados utilizando LangGraph.
  • Implementar modelos, prompts y agentes para resolver problemas complejos utilizando LangChain.
  • Integrar bases de datos vectoriales y técnicas de RAGs (Retrieve and Generate) para mejorar el rendimiento y la precisión de las aplicaciones.
  • Desarrollar habilidades en el uso de herramientas como Text Splitters, Embeddings, y Retrievers para optimizar la recuperación y procesamiento de información.

Requisitos

Este curso está destinado a perfiles técnicos que desean tener la autonomía de poder crear herramientas de IA generativa. Se recomienda:
  • Conocimientos medios/avanzados de Python.
  • Conocimientos básicos de matemáticas.
  • Tener nociones básicas de como usar librerías en Python.

¿A quién va dirigido?

Este curso está diseñado para profesionales y entusiastas de la inteligencia artificial que desean profundizar sus conocimientos y habilidades en el desarrollo de aplicaciones de IA generativa. Perfecto para desarrolladores de software, programadores con experiencia que buscan ampliar sus habilidades en el desarrollo de aplicaciones de IA, ingenieros de software interesados en implementar y optimizar modelos de lenguaje y técnicas avanzadas de procesamiento de datos, científicos de datos, consultores y profesionales de TI

Contenido

Módulo 1: Introducción a LangChain y su Ecosistema

  • Presentación del curso y objetivos
  • Fundamentos de LangChain: ¿Qué es y por qué es importante?
  • Visión general del ecosistema de LangChain
  • Caso de uso: Aplicaciones de IA generativa

Módulo 2: LangSmith para Testing, Despliegue y Monitorización

  • Introducción a LangSmith y sus funcionalidades
  • Estrategias de testing para aplicaciones con LLM
  • Despliegue eficiente de aplicaciones con LangSmith
  • Monitorización continua y mantenimiento de aplicaciones
  • Testeo y despliegue de una aplicación sencilla

Módulo 3: Desarrollo de una Aplicación de IA Generativa desde Cero

  • Diseño de la arquitectura de una aplicación de IA generativa
  • Implementación de modelos básicos con LangChain
  • Integración de LangChain con otras herramientas y APIs
  • Optimización del flujo de datos y procesamiento
  • Creación de una aplicación de IA generativa

Módulo 4: Creación de Equipos de IA Generativa con LangGraph

  • Conceptos avanzados de LangGraph
  • Diseño y gestión de equipos de IA generativa
  • Colaboración y sincronización de modelos en LangGraph
  • Resolución de problemas complejos en equipo

Módulo 5: Implementación de Modelos, Prompts y Agentes

  • Diseño e implementación de modelos personalizados
  • Técnicas avanzadas de creación de prompts
  • Desarrollo y entrenamiento de agentes especializados
  • Casos de estudio y mejores prácticas

Módulo 6: Integración de Bases de Datos Vectoriales y Técnicas RAGs

  • Fundamentos de bases de datos vectoriales
  • Implementación de bases de datos vectoriales en LangChain
  • Técnicas de Retrieve and Generate (RAGs)
  • Mejora del rendimiento y precisión de aplicaciones con RAGs

Módulo 7: Optimización con Text Splitters, Embeddings y Retrievers

  • Introducción a Text Splitters
  • Uso de Embeddings para mejorar la recuperación de información
  • Implementación de Retrievers eficientes
  •  Técnicas avanzadas de optimización de procesamiento

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