Descripción del Curso
Este curso completo cubre los conceptos fundamentales y arquitecturas detrás de los sistemas modernos de IA generativa. Desde arquitecturas transformer hasta modelos de difusión.
1
Arquitectura Transformer
Inmersión profunda en mecanismos de atención, estructuras encoder-decoder y las innovaciones que hicieron posibles los LLMs modernos.
Atención
Self-Attention
Codificación Posicional
2
Modelos de Lenguaje Grande
Entendiendo GPT, Claude, Llama y otras arquitecturas LLM. Paradigmas de entrenamiento, tokenización y leyes de escala.
GPT
Claude
Tokenización
3
Ingeniería de Prompts
Domina el arte de crear prompts efectivos. Few-shot learning, chain-of-thought y técnicas avanzadas.
Few-Shot
CoT
System Prompts
4
Modelos de Difusión
Cómo funciona la generación de imágenes. Entendiendo DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion.
Stable Diffusion
DALL-E
ControlNet
Ejercicios Prácticos
- Implementar mecanismo de atención desde cero en PyTorch
- Fine-tune de un transformer pequeño con datos personalizados
- Construir un framework de prompt engineering con plantillas
- Crear comparación de diferentes APIs de LLM
- Generar imágenes con Stable Diffusion y analizar el proceso
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