Intermedio curso · Gratis

Construyendo con sistemas de IA

Comprender los modelos de lenguaje, la recuperación, los agentes, la evaluación, el coste y las salvaguardas de despliegue mediante el diseño práctico del sistema.

Para: Aprendices técnicos y constructores que necesitan juicio a nivel de sistemas

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Intermedio
  1. Sistemas de modelos de lenguaje3 guías
  2. Conexión a tierra con recuperación3 guías
  3. Agentes y herramientas2 guías
  4. Evaluación y operaciones2 guías
  • 4Módulos
  • 10Guías
  • ~8hPara completar
  • 12Competencias

Resultados

¿Qué podrás hacer?

  • Elige una arquitectura basada en las necesidades de tareas y evidencias.
  • Evalúa la calidad, la latencia, el coste y la seguridad juntos.
  • Monitorización y respuesta a incidentes de diseño antes del lanzamiento.

Recomendado primero: Fundamentos de la IA, Usuario responsable de IA

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Plan de estudios

Módulos del curso

  1. Módulo 1

    Sistemas de modelos de lenguaje

    Resultado: Razón sobre tokens, contexto, generación y compensaciones de modelos.

    Práctica: Compara dos opciones de modelo usando calidad, latencia, contexto, privacidad y coste.

    Mecánica del modelo de lenguajeModelos, inferencia y limitacionesCostes del modelo y compensaciones operativas
  2. Módulo 2

    Conexión a tierra con recuperación

    Resultado: Saber cuándo y cómo la obtención puede mejorar el acceso a las pruebas.

    Práctica: Diseña un conjunto de pruebas de recuperación con requisitos de respuesta y cita.

    Generación de recuperación aumentadaVerificación de fuente y reclamo
  3. Módulo 3

    Agentes y herramientas

    Resultado: Sistemas multipaso vinculados con permisos y puntos de control.

    Práctica: Escribe un modelo de permisos para agentes y una ruta de recuperación de fallos.

    Agentes, herramientas y tareas de larga duraciónLímites y salvaguardas de automatizaciónSeguridad de la IA y riesgo de uso indebido
  4. Módulo 4

    Evaluación y operaciones

    Resultado: Mide el rendimiento del sistema antes y después del despliegue.

    Práctica: Crea un conjunto de evaluación que cubra calidad, rechazos, latencia, coste y regresiones.

    Evaluación y alfabetización de referenciaMétricas de éxito y seguimientoRespuesta a incidentes con IADiseño experimental y piloto

Trabajo final aplicado

Revisión del diseño del sistema de IA

Elabora una arquitectura y un plan de evaluación para una aplicación de IA basada en fuentes.

Lista de verificación de evidencia

  • Diagrama de arquitectura
  • Conjunto de datos de evaluación
  • Presupuesto de costes y latencia
  • Seguridad, monitorización y plan de retroceso
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