Curso online ChatGPT Nivel Avanzado

Temario

NOTA:

Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de ChatGPT Nivel Avanzado es el siguiente:

1 Introducción a los Modelos de Lenguaje Avanzados

1.1 Repaso de los modelos de lenguaje básicos

1.2 Introducción a los modelos de lenguaje avanzados como GPT-2 y GPT-3

1.3 Discusión de las aplicaciones y limitaciones de los modelos avanzados de lenguaje

2 GPT-2

2.1 Introducción a GPT-2 y sus características

2.2 Entrenamiento y uso de modelos de lenguaje personalizados basados en GPT-2

2.3 Discusión de las mejores prácticas para el uso de GPT-2 en aplicaciones empresariales

3 GPT-3

3.1 Introducción a GPT-3 y sus características

3.2 Entrenamiento y uso de modelos de lenguaje personalizados basados en GPT-3

3.3 Discusión de las mejores prácticas para el uso de GPT-3 en aplicaciones empresariales

4 Optimización de Modelos

4.1 Técnicas de optimización de modelos como la poda y la cuantización

4.2 Uso de herramientas como TensorFlow y PyTorch para la optimización de modelos de lenguaje

4.3 Discusión de las ventajas y desventajas de la optimización de modelos

5 Generación de Texto Multilingüe

5.1 Introducción a la generación de texto multilingüe con modelos de lenguaje avanzados

5.2 Uso de herramientas y técnicas para la generación de texto multilingüe con ChatGPT

5.3 Discusión de los desafíos y oportunidades de la generación de texto multilingüe

6 Ajuste Fino de Modelos

6.1 Técnicas de ajuste fino de modelos de lenguaje avanzados

6.2 Uso de herramientas como Hugging Face Transformers para el ajuste fino de modelos de ChatGPT

6.3 Discusión de los casos de uso y las limitaciones del ajuste fino de modelos

7 Integración de Modelos en Aplicaciones Empresariales

7.1 Introducción a la integración de modelos de lenguaje avanzados en aplicaciones empresariales

7.2 Uso de frameworks como Flask para la creación de APIs de modelos de lenguaje avanzados

7.3 Discusión de las mejores prácticas para la integración de modelos de ChatGPT en aplicaciones empresariales

8 Implicaciones Éticas y de Privacidad

8.1 Discusión de las implicaciones éticas y de privacidad del uso de modelos de lenguaje avanzados

8.2 Uso de herramientas y técnicas para garantizar la privacidad y la ética en la creación y el uso de modelos de ChatGPT

8.3 Discusión de los casos de estudio y las regulaciones relacionadas con las implicaciones éticas y de privacidad

9 Últimos Avances en Modelos de Lenguaje

9.1 Discusión de los últimos avances en modelos de lenguaje como GPT-4 y otros modelos avanzados

9.2 Evaluación de los beneficios y limitaciones de los últimos avances en modelos de lenguaje

9.3 Discusión de las implicaciones y oportunidades de los últimos avances en modelos de lenguaje

10 Proyecto final

10.1 Desarrollo de un proyecto aplicado utilizando ChatGPT

10.2 Diseño, implementación y evaluación del modelo

10.3 Presentación y discusión de resultados y posibles mejoras