Curso de Desarrollo de Aplicaciones con IA (Open Source, ChatGPT y otros LLMs)
Presentación
La Inteligencia Artificial (IA) lleva años de inversión en investigación y desarrollo. Como consecuencia de ello los modelos de lenguaje generativo como ChatGPT han dado un salto cualitativo que realmente pone en jaque a las aplicaciones tradicionales que no cuenten con algún nivel de “inteligencia” para ayudar a los usuarios, desde un simple chatbot y asistencias en la creación de contenidos hasta sugerencias sobre las acciones a realizar… todo recibe un empuje adicional de IA que años atrás hubiera sido imposible.
En este curso, aprenderás los conocimientos y habilidades para diseñar y desarrollar aplicaciones bien estructuradas utilizando Inteligencia Artificial, concretamente mediante modelos LLM y utilizando las mismas herramientas y técnicas empleadas por los productos de IA más avanzados.
Además de los casos más populares como ser OpenAi ChatGPT, Google Vertex o Anthropic Claude te centrarás especialmente en los modelos open source (por ejemplo Meta LLAMA) en donde es posible lograr excelentes resultados sin depender de costosas soluciones y contando además con todo el soporte y evolución que se dan en las comunidades de código abierto.
Al final del curso, estarás equipado con la experiencia necesaria para construir tus propias aplicaciones de alta calidad impulsadas por LLMs (ChatBots o cualquier tipo de desarrollo que pueda ser impulsado por Algoritmos de Inteligencia Artificial).
Modalidad: A distancia ágil
Objetivo general
Aprender los conocimientos y habilidades para diseñar y desarrollar aplicaciones bien estructuradas utilizando Inteligencia Artificial, concretamente mediante modelos LLM, utilizando las mismas herramientas y técnicas empleadas por los mejores desarrolladores.
Objetivos específicos
- Introducirse en el mundo de los modelos LLM de código abierto, centrándose en LangChain y frameworks como Hugging Face
- Comprender conceptos clave como la tokenización, los embeddings y los chunks, y su papel en el funcionamiento de los modelos de lenguaje
- Comprender el objetivo de las bases de datos vectoriales para un almacenamiento y recuperación eficientes de información basada en la semántica
- Comprender los conceptos básicos de los Modelos de Lenguaje de Aprendizaje Automático (LLMs), incluyendo ChatGPT y OpenAi
Destinatarios
- Desarrolladores y programadores de software, desde un nivel inicial Junior hasta un nivel Senior o avanzado
Requisitos
- Conocimientos de Programación y Desarrollo de Aplicaciones
Equipo docente
Agustin Torres
Profesor
Agustín es un apasionado de la tecnología y estudiante de la Licenciatura en Gestión de Tecnología de la Información (Sistemas) en la UADE. Con casi un año de experiencia en la implementación de Inteligencia Artificial, se destaca en su rol como Desarrollador Backend Python. Ha desarrollado funcionalidades que permiten a los usuarios chat ear con documentos de Proyectos de Ley y el Boletín Oficial, y desarrollo "TrackMate", un asistente de IA que sigue normativas relevantes. Además, trabaja actualmente como desarrollador IA en el Centro de e-Learning UTN FRBA. Su pasión por la innovación lo mantiene al día con las últimas tendencias tecnológicas, colaborando estrechamente con Ulises Martins y optimizando modelos LLM para mejorar la interacción y el rendimiento del sistema.
Ignacio Sotelo
Profesor
Mi nombre es Ignacio Sotelo y tengo 23 años. A lo largo de mi carrera, me he especializado en el desarrollo backend y en la implementación de soluciones con inteligencia artificial. Desde 2021 hasta 2024, trabajé en varios proyectos que me permitieron aplicar mis habilidades técnicas y adquirir experiencia práctica en estas áreas. Ademá s también soy docente en la Universidad Nacional de General Sarmiento.
Ulises Martins
Coordinador
Ulises Martins es Ingeniero en Sistemas de Información de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN). Posee un Postgrado en Ingeniería en Calidad (UTN), un Postgrado en Gestión Tecnológica (Universidad Austral) y las certificaciones Product Manager,Project Management Professional, Agile Certified Practitioner, Certified ScrumMaster, OKR Ce rtified Professional e ITIL4. Habiendo comenzado su carrera en 1996, trabajó en diversas posiciones (soporte, desarrollo, testing, integración, arquitectura y gestión de proyectos) en distintas organizaciones multinacionales. Su experiencia laboral comprende más de 25 años trabajando en proyectos de IT en compañías como Accenture, Telefónica de Argentina, Banco Santander, IBM, Capgemini, Banco Galicia, Banco de Córdoba Kimberly-Clark y SAP. De los distintos desafíos en los que trabajó se destacan el liderazgo de un equipo de más de 70 personas (SW Factory), Proyectos complejos distribuidos en Latinoamérica, Servicios de infraestructura para todas las sucursales y casas centrales de Banco Santander en Argentina, Proyectos de outsourcing para España y la Migración de Datos del sistema CORE Banking de Banco Galicia a SAP Banking Services (2M de Cuentas y 102M de movimientos). A nivel académico dirige el Posgrado de Gestión de Proyectos en la Universidad Tecnológica Nacional y es el creador y coordinador de diversos cursos a distancia en el área de Tecnología y Producto. Actualmente se desempeña como Product Manager en una importante multinacional de la industria financiera
- OpenAI. (2023). ChatGPT: Intro. Recuperado el 6 de julio de 2023, de https://platform.openai.com/docs/introduction
- OpenAI. (2023). ChatGPT Tutorials. Recuperado el 6 de julio de 2023, de https://platform.openai.com/docs/tutorials
- OpenAI. (n.d.). Advanced usage. Recuperado el 6 de julio de 2023, de https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning/advanced-usage
- OpenAI. (n.d.). Plugins. Recuperado el 6 de julio de 2023, de https://beta.openai.com/plugins/
- OpenAI. (n.d.). The GPT-3 Architecture Explained. Recuperado el 6 de julio de 2023, de https://openai.com/blog/gpt-3-applications
- Hugging Face. (n.d.). Transformers. Recuperado el 6 de julio de 2023, de https://github.com/huggingface/transformers
- Hugging Face. (n.d.). Hugging Face – The AI community building the future. Recuperado el 6 de julio de 2023, de https://huggingface.co/
Metodología De Enseñanza-Aprendizaje:
Nuestro modelo de formación te ofrece flexibilidad sin perder la interacción, combina autoaprendizaje con el apoyo de expertos y compañeros para una experiencia dinámica y efectiva.
Características de la formación
- E-learning colaborativo: estudia a tu ritmo con material curado y actividades prácticas.
- Acompañamiento experto: consulta dudas en foros y mensajes directos con tutores.
- Clases en vivo: dos encuentros por módulo para reforzar conceptos y resolver consultas en tiempo real.
A quiénes está dirigido
- Profesionales y estudiantes que buscan una formación flexible y de calidad.
Modalidad de Evaluación y Acreditación:
Estos son los requisitos que deberás cumplir para obtener la acreditación del trayecto formativo:
- Aprobar las evaluaciones integradoras por módulo.
- Realizar y aprobar la Evaluación Integradora Final Obligatoria (EFIO), que puede consistir en la entrega de una tarea basada en una consigna específica o en la realización de un cuestionario.
- Descargar y leer todos los materiales de la unidad temática.
- Entregar y aprobar todas las actividades y ejercicios obligatorios.
- Cumplir con la dedicación horaria recomendada para lograr el máximo rendimiento.
- Finalizar la cursada dentro del período estipulado, sin excepciones. Una vez finalizado el curso, no será posible entregar o descargar actividades pendientes. Quienes deseen completarlo deberán inscribirse en una nueva edición.
La evaluación final cuenta con una instancia de recuperatorio para quienes no aprueben en el primer intento o no la realicen dentro de las fechas establecidas en el cronograma.
Certificación
- La certificación se otorgará en función de la calificación obtenida en la EFIO.
- Las calificaciones posibles serán: bueno, muy bueno, excelente, sobresaliente, participó o no participó.
- Quienes obtengan una de las cuatro primeras calificaciones recibirán un certificado de aprobación.
- Aquellos que no alcancen estas calificaciones o no realicen la EFIO podrán obtener un certificado de participación, previa evaluación del tutor.
Todos los certificados del Centro de e-Learning poseen un código de validación que puede verificarse aquí.