Ingeniero Asociado de IA para Científicos de Datos

Empieza a crear soluciones de IA y adquiere las habilidades necesarias para desarrollar tu carrera profesional como Ingeniero de IA, desde el desarrollo de modelos hasta su despliegue en producción. En este tema, entrenarás y evaluarás modelos predictivos sólidos en conjuntos de datos del mundo real de diversos ámbitos. Empezando por los fundamentos del aprendizaje automático, te pondrás manos a la obra con algunas de las bibliotecas de Python más populares para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, como scikit-learn, PyTorch y muchas más. A medida que avances, te pondrás manos a la obra con Grandes Modelos del Lenguaje (LLMs) para diversas tareas de lenguaje natural. Aprenderás a afinar Llama 3 con datos personalizados y a integrarlos en una aplicación LangChain para empezar a mostrar predicciones a los usuarios finales. Por último, descubrirás lo que se necesita para trasladar un modelo de IA de un cuaderno a la producción. Desarrollarás habilidades básicas en MLOps, incluyendo pruebas, control de versiones y supervisión del rendimiento en producción.

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Aprendizaje supervisado con scikit-learn

"Mejora tus habilidades en machine learning con scikit-learn en Python. Usa datos reales y haz predicciones."

4 hours

Aprendizaje no supervisado en Python

Aprende a agrupar, transformar, visualizar y extraer información de datos sin etiquetar con scikit-learn y scipy.

4 hours

Introducción al deep learning con PyTorch

Aprende a construir tu primera red neuronal, ajustar hiperparámetros y resolver problemas en PyTorch.

4 hours

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.

4 hours

Developing Multi-Input Models For OCR

Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.

2 hours

Responsible AI Data Management

Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.

4 hours

Introducción a LLMs en Python

"Aprende los fundamentos de los LLMs y la revolucionaria arquitectura de transformadores en la que se basan."

4 hours

Analyzing Car Reviews with LLMs

Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.

2 hours

Working with Llama 3

Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally, fine-tuning it, and integrating it within your stack.

4 hours

Conceptos MLOps

Descubre cómo MLOps lleva modelos de aprendizaje automático a producción generando valor empresarial real.

2 hours

MLOps Deployment and Life Cycling

In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

4 hours

Introducción a Git

Familiarízate con Git para control de versiones. Aprende a rastrear, comparar, modificar y revertir archivos.

4 hours

Principios de ingeniería del software en Python

Aprende sobre modularidad, documentación y pruebas automatizadas para resolver problemas de ciencia de datos.

4 hours

Introducción a las pruebas en Python

Domina las pruebas en Python: Aprende métodos, crea verificaciones y asegura código sin errores con pytest y unittest.

4 hours

Supervisión de conceptos de aprendizaje automático

Aprende sobre los desafíos de monitorear modelos de aprendizaje automático en producción y cómo abordarlos.

2 hours

Asistente de IARegístrate para usar el Asistente de IANuestro asistente de IA es de uso gratuito para todos los usuarios registrados. Regístrese o inicie sesión para acceder al asistente y mejorar su experiencia de aprendizaje.

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