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Curso de Agentes de Modelos de Lenguaje Grande

El curso de Agentes de Modelos de Lenguaje Grande en UC Berkeley explora el desarrollo y la aplicación de agentes LLM. Cubre conceptos fundamentales, infraestructura de agentes y aplicaciones en varios dominios, preparando a los estudiantes para los avances en la tecnología de IA.

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Captura de pantalla de Curso de Agentes de Modelos de Lenguaje Grande
Captura de pantalla de Curso de Agentes de Modelos de Lenguaje Grande

El curso de Agentes de Modelos de Lenguaje Grande ofrecido en UC Berkeley está diseñado para profundizar en el impacto revolucionario de los modelos de lenguaje grande (LLMs) en diversos dominios. Este curso se centra en el desarrollo de agentes LLM, que están destinados a transformar la IA al permitir la automatización inteligente de tareas y la personalización. Los estudiantes explorarán conceptos fundamentales esenciales para los agentes LLM, incluyendo la base de los LLMs, las habilidades necesarias para la automatización de tareas y las infraestructuras para el desarrollo de agentes.

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El curso abarca una amplia gama de aplicaciones para los agentes LLM, como la generación de código, la robótica, la automatización web, las aplicaciones médicas y el descubrimiento científico. Además, aborda las limitaciones y los riesgos potenciales asociados con los agentes LLM actuales, proporcionando información sobre futuras mejoras. Los temas incluyen razonamiento, planificación, uso de herramientas, generación aumentada por recuperación, agentes multimodales e interacción humano-agente.

El curso está estructurado con conferencias, conferencias de invitados y lecturas que cubren varios aspectos de los agentes LLM. Se espera que los estudiantes participen activamente y completen tareas basadas en sus unidades de inscripción. El curso es adecuado para estudiantes con un trasfondo en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, preparándolos para el futuro de la tecnología de IA.

  • CategoríaEducación e investigación

  • Fundamentos de LLMs

  • Razonamiento y planificación

  • Uso de herramientas e infraestructura

  • Generación aumentada por recuperación

  • Generación de código y ciencia de datos

  • Agentes multimodales y robótica

  • Evaluación y benchmarking

  • Privacidad, seguridad y ética

  • Interacción humano-agente

  • Colaboración entre múltiples agentes

  1. Inscribirse: Regístrate para el curso a través de CalCentral

  2. Asistir: Participa en conferencias y conferencias de invitados

  3. Involucrarse: Completa lecturas y tareas semanales

  4. Colaborar: Trabaja en proyectos y laboratorios con compañeros

  • Generación de Código
  • Robótica
  • Automatización Web
  • Aplicaciones Médicas
  • Descubrimiento Científico

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