Descripción
El curso de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) de DeepLearning.AI ofrece una comprensión profunda de cómo desarrollar aplicaciones RAG listas para producción. Este curso está diseñado para aquellos con habilidades intermedias en Python y un conocimiento básico de IA generativa. Impartido por Zain Hasan, ingeniero y educador en IA, el curso cubre la arquitectura, implementación y evaluación de sistemas RAG.
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Los participantes aprenderán a diseñar e implementar cada parte de un sistema RAG, desde recuperadores y bases de datos vectoriales hasta modelos de lenguaje grande y plataformas de evaluación. El curso enfatiza la importancia de fundamentar las respuestas del modelo en datos relevantes, a menudo privados o actualizados, lo cual es crucial a medida que los LLM se integran en productos y flujos de trabajo reales.
El curso está estructurado en cinco módulos, que cubren temas como recuperación de información, fundamentos de búsqueda, bases de datos vectoriales y generación de texto. Los estudiantes participarán en tareas de programación prácticas, construyendo componentes de un sistema RAG utilizando conjuntos de datos del mundo real de dominios como comercio electrónico, medios y atención médica.
A lo largo del curso, los aprendices explorarán compromisos críticos, como cuándo utilizar recuperación híbrida, cómo gestionar los límites de la ventana de contexto y cómo equilibrar la latencia y el costo. Al final del curso, los participantes tendrán las habilidades para construir, evaluar y evolucionar sistemas RAG, pasando más allá de las demostraciones de prueba de concepto hacia la implementación en el mundo real.
El curso está disponible en Coursera y ofrece un certificado al finalizar. Es autodidacta, permitiendo a los aprendices avanzar a su propio ritmo, con un compromiso estimado de 5 horas por semana durante un mes. Se ofrece ayuda financiera para aquellos que califiquen.
- CategoríaFormación corporativa y e-learning
- Modelo de preciosPagado con ayuda financiera
- PlataformasCoursera
Características principales de Curso de Generación Aumentada por Recuperación de DeepLearning.AI
Se requieren habilidades intermedias en Python
Certificado al finalizar
Aprendizaje autodidacta
5 módulos que cubren sistemas RAG
Tareas de programación prácticas
Conjuntos de datos del mundo real
Enfoque en fundamentar las respuestas del modelo
Impartido por Zain Hasan
¿Cómo usar Curso de Generación Aumentada por Recuperación de DeepLearning.AI?
Inscribirse: Regístrate en el curso en Coursera
Aprender: Completa módulos y tareas
Aplicar: Construye sistemas RAG con conjuntos de datos reales
Certificar: Obtén un certificado al finalizar
Casos de uso de Curso de Generación Aumentada por Recuperación de DeepLearning.AI
- Aplicaciones en salud
- Soluciones de comercio electrónico
- Gestión de contenido multimedia
- Soporte al cliente
- Chatbots específicos de dominio
