Curso online bonificado de ChatGPT Nivel Intermedio

Temario

NOTA:

Trabajamos con la metodología de curso personalizado, creada por Ciberaula en 1997. Usted puede solicitar un curso a la medida de sus objetivos, que combine lecciones de 2 o más cursos en un plan de formación a su medida. Si este es su caso consúltenos, esta metodología ofrece un aprovechamiento máximo de la formación en los cursos bonificados para trabajadores.

El temario predefinido del curso online de ChatGPT Nivel Intermedio es el siguiente:

1 Introducción al Nivel Intermedio de ChatGPT

1.1 Revisión de los conceptos básicos de ChatGPT

1.2 Objetivos y expectativas del curso

1.3 Presentación del proyecto final

2 Entrenamiento de modelos personalizados

2.1 Técnicas de preprocesamiento de datos

2.2 Entrenamiento de un modelo personalizado con Hugging Face Transformers

2.3 Evaluación del modelo y ajuste de hiperparámetros

3 Uso avanzado de GPT-2

3.1 Revisión de la arquitectura y el funcionamiento de GPT-2

3.2 Uso de GPT-2 para tareas avanzadas de generación de texto

3.3 Introducción a la API de GPT-2 y su uso en el desarrollo de aplicaciones

4 Generación de texto multilingüe

4.1 Introducción a modelos de lenguaje multilingües

4.2 Entrenamiento de un modelo multilingüe con mT5

4.3 Evaluación del modelo y ajuste de hiperparámetros

5 Uso avanzado de GPT-3

5.1 Revisión de la arquitectura y el funcionamiento de GPT-3

5.2 Uso de GPT-3 para tareas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural

5.3 Introducción a la API de GPT-3 y su uso en el desarrollo de aplicaciones

6 Técnicas de ajuste fino de modelos

6.1 Ajuste fino de modelos para tareas específicas

6.2 Uso de técnicas de transferencia de aprendizaje

6.3 Evaluación del modelo y ajuste de hiperparámetros

7 Uso de modelos de lenguaje en la industria

7.1 Casos de uso de modelos de lenguaje en la industria

7.2 Integración de modelos de lenguaje en productos y servicios

7.3 Ejemplos de proyectos empresariales exitosos

8 Mejoras recientes en modelos de lenguaje

8.1 Revisión de mejoras recientes en modelos de lenguaje

8.2 Uso de GShard para entrenamiento de modelos a gran escala

8.3 Uso de Switch Transformers para mejora de la eficiencia computacional

9 Consideraciones éticas y de privacidad en el uso de modelos de lenguaje

9.1 Impacto de los modelos de lenguaje en la privacidad y los derechos humanos

9.2 Casos de uso inapropiados y sesgos en modelos de lenguaje

9.3 Enfoques para el desarrollo ético y responsable de modelos de lenguaje

10 Proyecto final

10.1 Desarrollo de un proyecto aplicado utilizando ChatGPT

10.2 Diseño, implementación y evaluación del modelo

10.3 Presentación y discusión de resultados y posibles mejoras