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Ingeniero Asociado de IA para Científicos de Datos
Conviértete en Ingeniero de IA: De la ciencia de datos a la IA lista para la producción
Comienza tu viaje para convertirte en Ingeniero de IA adquiriendo las habilidades esenciales para llevar los modelos de IA desde el desarrollo hasta el despliegue. En este Track, adquirirás experiencia práctica con las últimas tecnologías de IA y las mejores prácticas, lo que te permitirá crear soluciones de IA sólidas y listas para la producción.Domina el ciclo de vida del desarrollo de la IA
Progresar a través de las etapas clave del proceso de desarrollo de la IA, incluyendo:- Entrenamiento y evaluación de modelos de aprendizaje automático utilizando bibliotecas de Python como scikit-learn y PyTorch
- Trabajar con conjuntos de datos del mundo real para resolver problemas prácticos en diversos ámbitos
- Perfeccionamiento de modelos lingüísticos avanzados (LLM) como Llama 3 para tareas de lenguaje natural.
- Integración de modelos de IA en aplicaciones utilizando marcos como LangChain
- Aplicar los principios MLOps para garantizar despliegues de IA fiables y escalables
Adquiere experiencia práctica con las tecnologías de IA más avanzadas
Explora las herramientas y técnicas que impulsan la revolución de la IA a través de la experiencia práctica con arquitecturas de aprendizaje profundo, incluyendo CNNs, RNNs, LSTMs y GRUs. También trabajarás con modelos basados en transformadores y sus aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural, adquiriendo conocimientos sobre su impacto en la IA moderna. Además, aprenderás métodos de IA explicables para construir sistemas de IA transparentes y responsables, al tiempo que aplicas prácticas de IA responsables para gestionar los datos de forma eficaz durante todo el ciclo de vida de la IA.De los LLM a la producción: Poner en práctica la IA
Aplica tus habilidades a escenarios del mundo real que reflejen los retos a los que se enfrentan los Ingenieros de IA. Aprenderás a afinar LLM como Llama 3 en conjuntos de datos personalizados, a integrarlos en aplicaciones mediante LangChain y a desplegar estas soluciones en entornos de producción. Descubre cómo los principios MLOps, como las pruebas, el control de versiones y la integración continua, pueden ayudarte a construir sistemas de IA fiables y escalables.Diseñado para Científicos de Datos en Transición a la Ingeniería de IA
Esta Vía es ideal para científicos de datos que buscan ampliar su conjunto de habilidades y asumir funciones de ingeniería de IA. Partiendo de tus conocimientos actuales de aprendizaje automático y Python, adquirirás las habilidades adicionales necesarias para diseñar, desarrollar e implantar soluciones de IA de nivel de producción. No se requiere experiencia previa en ingeniería de IA ni en MLOps.Lanza tu carrera como Ingeniero de IA
Al completar esta Vía, tendrás la confianza y la cartera para:- Solicita puestos de Ingeniero de IA en todos los sectores
- Colaborar con equipos interfuncionales para ofrecer soluciones de IA de extremo a extremo
- Aplicar prácticas de IA responsables y crear sistemas de IA fiables
- Mantente a la vanguardia del panorama de la IA en rápida evolución
Prerrequisitos
No hay requisitos previos para esta pistaCourse
Mejora tu machine learning con scikit-learn en Python. Haz predicciones potentes con conjuntos de datos reales en este curso interactivo.
Course
Aprende a agrupar en clústeres, transformar, visualizar y extraer información de conjuntos de datos no etiquetados con scikit-learn y scipy.
Course
Navega y utiliza el amplio repositorio de modelos y conjuntos de datos disponibles en el Hugging Face Hub.
Course
Aprende a crear tu primera red neuronal, ajustar hiperparámetros y abordar problemas de clasificación y regresión en PyTorch.
Course
Adquiere las habilidades esenciales utilizando Scikit-learn, SHAP y LIME para probar y construir sistemas de IA transparentes, fiables y responsables.
Course
Conoce las arquitecturas fundamentales del aprendizaje profundo, como las CNN, las RNN, las LSTM y las GRU, para modelar imágenes y datos secuenciales.
Project
SobresueldoDeveloping Multi-Input Models For OCR
Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.
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Aprende la teoría que hay detrás de la gestión responsable de tus datos para cualquier proyecto de IA, desde el principio hasta el final y más allá.
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Aprende los entresijos de los LLM y la revolucionaria arquitectura de transformadores en la que se basan.
Project
SobresueldoAnalyzing Car Reviews with LLMs
Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.
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Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
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Descubre cómo los MLOps llevan los modelos de machine learning del cuaderno a modelos funcionales en producción que generan valor empresarial real.
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Modularidad, documentación y pruebas automatizadas para resolver problemas de ciencia de datos de forma rápida y fiable.
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Descubre los fundamentos de Git para el control de versiones en tus proyectos de software y datos.
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Domina las pruebas en Python: aprende métodos, crea comprobaciones y garantiza un código sin errores con pytest y unittest.
completa
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