Desarrolla Aplicaciones de IA Avanzadas
Langchain y LLM en Python
Aprende a integrar inteligencia artificial avanzada en tus proyectos con Langchain y LLM en Python. Curso práctico para desarrolladores innovadores.
IA con LLM y Langchain en Python
Tiempo de estudio: 35 horas
Duración 6 semanas
Tutelados: Seguimiento continuo
Ejercicios Prácticos
100% Bonificable Fundae
Plazas Limitadas
Próxima convocatoria:
Febrero 2025
262,00€
IVA no incluido
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Estás listo para revolucionar tus habilidades en inteligencia artificial?
Descubre cómo en el curso “Desarrolla Aplicaciones de IA Avanzadas con Langchain y LLM en Python”. Este programa está diseñado para desarrolladores, ingenieros de datos y profesionales de la tecnología que buscan dominar las herramientas más avanzadas en IA para crear soluciones innovadoras y eficientes. Al integrar Langchain y los Modelos de Lenguaje de Última Generación (LLM) en Python, aprenderás a transformar la teoría en práctica construyendo aplicaciones dinámicas que lideran la industria.
Explora las herramientas y técnicas esenciales
A lo largo del curso, explorarás cómo configurar y optimizar APIs, manejar datos complejos y diseñar aplicaciones que pueden adaptarse y escalar a medida que la tecnología avanza. Paso a paso, proporcionando conocimientos prácticos y herramientas reutilizables que te permitirán no solo seguir el ritmo sino también liderar en el campo de la IA.
Únete hoy y lidera el futuro de la IA
No esperes más para convertirte en el líder en IA que siempre has querido ser. Inscríbete hoy en “Desarrolla Aplicaciones de IA Avanzadas con Langchain y LLM en Python” y empieza a crear el futuro.
IA con LLM y Langchain en Python
profesor
Iván Pinar
Director de Operaciones responsable de PMO en el sector de las telecomunicaciones. Master en Dirección de Proyectos por ESDEN Business School, Certificado PMP & Scrum Master (PSM I) / Master Project Management Business Executive Internet of Things – MIOTI
Cursos de Iván Pinar
- PowerBI y DAX: Domina Business Intelligence
- Data Science con Python
- Power Excel: Pivot, Query, View y Map
- RPA – Automatización de procesos con UiPath
- Inteligencia Artificial y Deep Learning – Redes Neuronales con Tensorflow 2
- Fundamentos Scrum + Jira
- Dashboards interactivos en Python con Plotly y Dash
- NLP: Procesamiento del Lenguaje Natural con Python
- Elastic Stack
- IPA Automatización de Procesos Inteligentes con Python
- Project Management Professional (PMP)
- Snowflake: Data WareHouse Cloud)
- ChatGPT para Profesionales Aprovecha la IA Generativa en el Trabajo
- ChatGPT y Microsoft Office: revolucionando la productividad con inteligencia artificial
- Desarrolla Aplicaciones de IA Avanzadas con Langchain y LLM en Python
1 INTRODUCCIÓN A LANGCHAIN Y LLMs
1.1 ¿Qué es un Large Language Model (LLM)?
1.2 ¿Qué es Langchain y cuáles son sus componentes?
1.3 Instalación de Python y librería Langchain
1.4 ¿Qué es una API? Configuración de la cuenta OpenAI y API Key
2 MODELOS DE ENTRADA / SALIDA EN LANGCHAIN
2.1 Interacción y uso de Langchain con LLMs y Modelos de Chat
2.2 Plantillas de prompts con Langchain para el modelo de entrada
2.3 Parsear y procesar la salida
2.4 Serialización de prompts (guardar y cargar)
3 CONECTORES DE DATOS EN LANGCHAIN
3.1 Cargadores de documentos
3.2 Caso de uso – Carga de ficheros pdf y conexión con LLM para resumen de documentos
3.3 Cargadores de documentos – integraciones con otras plataformas (Google, AWS, Wikipedia,…)
3.4 Transformación de documentos
3.5 Incrustación de texto y creación de vectores (embeddings)
3.6 Almacenamiento de vectores en base de datos
3.7 Compresión y optimización de resultados a partir de LLMs
4 CADENAS EN LANGCHAIN
4.1 ¿Qué son las cadenas y cómo crear el primero modelo de cadena secuencial simple?
4.2 Construcción del Modelo Secuencial Completo
4.3 Enrutamiento a cadenas con LLMRouterChain
4.4 Cadenas de Transformación
4.5 Cadenas para Preguntas y Respuestas sobre nuestros datos
5 MEMORIA EN LANGCHAIN
5.1 ¿Qué es la memoria en Langchain y qué tipos de memoria podemos implementar?
5.2 Creación de Buffer de Memoria completa de una Conversación
5.3 Creación de Buffer de Memoria con Ventana
5.4 Creación de Buffer de Memoria Resumida
6 AGENTES EN LANGCHAIN
6.1 ¿Qué son los agentes y cómo implementar un primer caso de uso?
6.2 Creación de agente potenciado con motor de búsqueda
6.3 Creación de agente programador de código
6.4 Creación de herramientas personalizadas
6.5 Agentes conversacionales con memoria
6.6 PROYECTO: Creación de Agente Chatbot con memoria a partir de sistema RAG con nuestra BD Vectorial
6.7 PROYECTO: Creación de Agente para Análisis automático SQL a partir de consultas en lenguaje natural
objetivos
En el curso “Desarrolla Aplicaciones de IA Avanzadas con Langchain y LLM en Python” te capacitaremos para dominar las tecnologías de última generación en inteligencia artificial. Este programa intensivo está diseñado para transformar tu comprensión y habilidad práctica con los Large Language Models (LLM) y la plataforma Langchain, utilizando Python como lenguaje de desarrollo.
Objetivos del curso:
- Dominar los fundamentos de los Large Language Models (LLM): Comprenderás qué son, cómo funcionan y cómo se pueden aplicar efectivamente en tus proyectos.
- Explorar la arquitectura de Langchain: Aprenderás sobre sus componentes clave y cómo pueden ser utilizados para integrar LLMs en tus desarrollos de IA.
- Configuración y optimización de APIs: Te enseñaremos a configurar y optimizar interfaces de programación de aplicaciones para mejorar la comunicación con LLMs.
- Gestión de datos y desarrollo de aplicaciones: Aprenderás a manejar y procesar datos complejos, diseñar aplicaciones que utilizan LLMs y Langchain para mejorar la interacción con datos y usuarios.
- Implementación de soluciones personalizadas: Desarrollarás habilidades para crear agentes conversacionales, realizar análisis automáticos de SQL y diseñar sistemas que mejoran la estructura y el flujo de tus aplicaciones.
Al completar este curso, estarás equipado con el conocimiento y las herramientas necesarias para liderar iniciativas de IA en tu organización, aprovechando las capacidades avanzadas de Langchain y LLMs para crear soluciones innovadoras y eficientes.
requisitos
Para inscribirse en el curso “Desarrolla Aplicaciones de IA Avanzadas con Langchain y LLM en Python”, los participantes deben poseer una comprensión básica de programación en Python y un interés previo en tecnologías de inteligencia artificial. Se recomienda experiencia en manejo de datos y conocimientos fundamentales de APIs para facilitar el aprendizaje y la aplicación práctica de los conceptos enseñados.
Este curso está orientado a profesionales y entusiastas de la tecnología que desean profundizar en el uso de modelos de lenguaje avanzados y inteligencia artificial. Es ideal para desarrolladores que buscan implementar Langchain en sus aplicaciones, ingenieros de datos interesados en optimizar el almacenamiento y procesamiento de datos, líderes tecnológicos que desean entender cómo las innovaciones en LLMs pueden transformar sus negocios, y estudiantes que buscan aplicar teorías de IA en proyectos reales. También es adecuado para cualquier persona con un interés general en la inteligencia artificial que desee explorar sus aplicaciones prácticas y comprender la tecnología detrás de los LLMs y Langchain.
faq
Quiero bonificar el curso pero en mi empresa NO sabe cómo hacerlo
Podemos encargarnos, no te preocupes. Tiene un coste de un 10% sobre el importe del curso. Y este importe también es bonificable.
Quiero bonificar el curso y mi empresa se encargará de los trámites.
En este caso ponte en contacto con nosotros y te haremos llegar toda la documentación del curso para que podáis dar de alta la acción y grupo formativo.
¿Obtengo diploma de certificación?
Ofrecemos dos certificados:
- Alumnos que bonifican el curso:
- Certificado de asistencia al curso: para obtener este certificado debes haber completado el 75% del curso.
- Certificado de aprovechamiento: Si has completado el curso y has realizado todas las pruebas prácticas del curso, y la media de tu calificación es igual o superior a 6.
- Todos los alumnos:
- Insignia de participación: si realizas el curso completo pero tu nota en los ejercicios del curso es inferior a un 6.
- Insignia de aprovechamiento: si realizas el curso completo y tu nota en los ejercicios del curso es igual o superior a 6.
¿Cómo de estrictos son los plazos?
Los cursos están pensados entre dos fechas, para tener disponible al profesor y resto de alumnos para resolver dudas. Si no lo terminas a tiempo, seguirás teniendo acceso a la plataforma con todo el material disponible. Sin embargo, no tendrás a los profesores a tu disposición, aunque sí a otros alumnos que puedan estar en tu misma situación.Los alumnos que bonifiquen el curso tendrán que completarlo en los plazos especificados, al menos con un 75% de las actividades del curso completadas, y unos tiempos de conexión a la plataforma acordes a los tiempos de dedicación del curso. De no ser así no se podrá aplicar bonificación sobre el curso.
Soy autónomo, ¿puedo bonificar el curso?
Lamentablemente no. Sólo pueden bonificar los cursos tus empleados si los tienes. Ponte en contacto con nsotros y te ofreceremos un descuento.
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Cuando finalice el curso ¿seguiré teniendo acceso al curso?
Si, una vez finalice el curso podrás seguir accediendo a os materiales del mismo. Pero los profesores ya no atenderán el curso.
¿Y si no resido en España?
No supone ningún problema. Si estás contratado por una empresa española, y tienes contrato en España podrás bonificar el curso igualmente. Si no es tu caso podrás realizar el curso por tu cuenta.