Descripción
LangChain para el Desarrollo de Aplicaciones LLM es un curso ofrecido por DeepLearning.AI que se centra en utilizar el marco de LangChain para mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje en el desarrollo de aplicaciones. El curso está diseñado para principiantes y es impartido por Harrison Chase, el creador de LangChain, y Andrew Ng, un reconocido experto en IA. Cubre temas esenciales como modelos, prompts, analizadores, memorias, cadenas, respuesta a preguntas y agentes.
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A lo largo del curso, los participantes aprenderán a aplicar modelos de lenguaje a datos propietarios para construir asistentes personales y chatbots especializados. El curso incluye 8 lecciones en video, 6 ejemplos de código y 1 tarea calificada, proporcionando una experiencia de aprendizaje integral. La duración del curso es de aproximadamente 1 hora y 48 minutos.
Los participantes adquirirán habilidades en la creación de secuencias de operaciones utilizando cadenas, almacenando conversaciones con memorias y explorando el desarrollo de modelos de lenguaje como agentes de razonamiento. El curso es gratuito por un tiempo limitado durante la beta de la plataforma de aprendizaje de DeepLearning.AI, lo que lo hace accesible a una amplia audiencia.
LangChain para el Desarrollo de Aplicaciones LLM es ideal para individuos con conocimientos básicos de Python que estén interesados en ampliar su comprensión de los modelos de lenguaje y sus aplicaciones. Al final del curso, los estudiantes estarán equipados para crear aplicaciones robustas utilizando el marco de LangChain.
- CategoríaEducación e investigación
- Modelo de preciosGratis durante la beta
Características principales de LangChain para el Desarrollo de Aplicaciones LLM
Aprende del creador de LangChain, Harrison Chase
Aplica LLMs a datos propietarios
Utiliza agentes y llamadas encadenadas
Almacena conversaciones con memorias
Crea secuencias de operaciones
Explora LLM como agentes de razonamiento
Curso amigable para principiantes
Incluye lecciones en video y ejemplos de código
Tarea calificada disponible
Acceso gratuito durante la beta
¿Cómo usar LangChain para el Desarrollo de Aplicaciones LLM?
Configurar: Establecer el marco de LangChain
Usar: Aplicar LLMs a datos propietarios
Optimizar: Mejorar aplicaciones con agentes
Expandir: Explorar capacidades de razonamiento
Casos de uso de LangChain para el Desarrollo de Aplicaciones LLM
- Asistentes personales
- Chatbots especializados
- Agentes de razonamiento
- Análisis de datos
- Gestión de memoria
