Fundamentos de Deep Learning: De la Percepción a los Grandes Modelos de Lenguaje

El deep learning ha evolucionado rápidamente, pasando de la percepción básica de imágenes a la compleja comprensión del lenguaje natural que impulsa la inteligencia artificial moderna. Para trabajar con la IA actual, necesitas comprender las arquitecturas fundamentales que hacen posibles estos avances. Este curso basado en texto te guía a través de los conceptos fundamentales del deep learning, trazando el camino desde las redes neuronales y los modelos de percepción hasta las arquitecturas avanzadas de transformadores como BERT y GPT. Lo que aprenderás: - Comprender los principios centrales de las redes neuronales y cómo las máquinas procesan datos visuales y secuenciales. - Explorar la mecánica de los mecanismos de atención y el avance de las arquitecturas de transformadores. - Analizar las diferencias estructurales y los casos de uso de modelos basados en codificadores como BERT y modelos basados en decodificadores como GPT. - Aprender los conceptos básicos de la ingeniería de prompts y cómo los modelos de lenguaje modernos se adaptan para aplicaciones prácticas. - Descubrir cómo las bases de datos vectoriales y los patrones de generación aumentada por recuperación (RAG) soportan la implementación de modelos de lenguaje. Comenzarás con la terminología esencial de deep learning y los conceptos de percepción fundamentales antes de progresar a los mecanismos de atención, los bloques de transformadores y las implementaciones modernas de grandes modelos de lenguaje. Este curso está diseñado para principiantes que desean construir una comprensión conceptual sólida de la IA moderna sin necesidad de experiencia previa avanzada en programación. Comienza hoy tu viaje al mundo del deep learning y los grandes modelos de lenguaje.