Descripción
La certificación de Ingeniero de IA Generativa - Asociado Certificado por IBM watsonx está diseñada para profesionales con habilidades en la selección, personalización y uso de modelos de lenguaje grande. Esta certificación permite a los individuos diseñar y desarrollar soluciones de IA generativa utilizando el estudio watsonx.ai. Se enfatiza la capacidad de conectar soluciones de IA generativa con los requisitos empresariales y entender cuándo diversas técnicas y modelos de IA generativa son aplicables a problemas comerciales específicos.
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Los conceptos clave cubiertos en esta certificación incluyen arquitecturas de IA generativa y casos de uso, capacidades y limitaciones de los modelos de lenguaje grande, ingeniería de prompts y ajuste de prompts. Además, cubre el ajuste fino eficiente en parámetros utilizando InstructLab, generación aumentada por recuperación y el desarrollo y despliegue de soluciones de IA generativa.
La certificación es a nivel asociado, evaluando habilidades fundamentales en un área de producto o solución. Se presume que los candidatos tienen de seis meses a un año de experiencia práctica con el producto o solución. El proceso de certificación implica entender las cinco capacidades de GenAI/LLMs, articular componentes en Patrones de Gen AI y comprender las limitaciones de GenAI/LLMs.
Se espera que los candidatos identifiquen oportunidades de aplicación de Gen AI, elijan modelos apropiados para casos de uso y articulen arquitecturas de modelo óptimas. También deben ser capaces de aplicar diversas herramientas y técnicas como agentes de IA, RAG y LangChain, y entender los riesgos de seguridad asociados con LLMs, ingeniería de prompts y datos.
La certificación también cubre la diferenciación entre prompting de cero disparos y pocos disparos, el diseño de prompts basados en casos de uso, la generación de plantillas de prompts y la determinación de los mejores parámetros de modelo para cada prompt de GenAI. Incluye describir los beneficios de usar variables de prompt, ajuste de hiperparámetros y riesgos del modelo. Los candidatos deben entender la diferencia entre prompts duros y suaves, reconstruir prompts para reducir costos y planificar los elementos de datos para el uso de la aplicación.
- CategoríaFormación corporativa y e-learning
- Plataformaswatsonx.ai
Características principales de Ingeniero de IA Generativa
Selección de modelos de lenguaje grande
Personalización de modelos de IA
Ingeniería de prompts
Ajuste de prompts
Ajuste fino eficiente en parámetros
Generación aumentada por recuperación
Desarrollo de soluciones de IA
Despliegue de soluciones de IA
Integración con requisitos empresariales
Comprensión de limitaciones del modelo
Identificación de casos de uso
Articulación de arquitecturas de modelo
Comprensión de riesgos de seguridad
Generación de plantillas de prompts
Ajuste de hiperparámetros
¿Cómo usar Ingeniero de IA Generativa?
Configurar: Personalizar modelos de IA utilizando el estudio watsonx.ai
Usar: Desarrollar soluciones de IA generativa
Optimizar: Ajustar modelos con InstructLab
Desplegar: Implementar soluciones de IA en entornos empresariales
Casos de uso de Ingeniero de IA Generativa
- Selección de Modelo
- Ingeniería de Prompts
- Integración Empresarial
- Despliegue de Soluciones de IA
- Gestión de Riesgos de Seguridad
