Nivel Intermedio
24 clases
4 horas de contenido
8 horas de práctica
Aprende cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje: qué son, cómo se entrenan y cómo ponerlos a trabajar en tu propia computadora. Dominarás tokenización, embeddings, Transformers con PyTorch, técnicas de fine-tuning y cuantización, medir su desempeño con benchmarks. Al terminar, podrás crear, optimizar y desplegar tu propio LLM.
Clases del curso
Componentes Avanzandos de los LLMs
Personalización y Optimización
Evaluación de Modelos
Profes del curso
Conoce quién enseña el curso
Opiniones del curso
4.6 · 93 opiniones
Edwin Uldarico Hernandez Osorio
@EdwinHernandezOsorio·
llevó temas complejos a términos simples sin llegar a la superficialidad, la abstracción del modelo de atención me pareció muy bueno, la mente humana ya pierde capacidad de comprender que pasa con una arquitectura tipo GTP-2, explicar que hace cada layer se sale el scope, e ir a arquitecturas mas complejas y actuales seria muy confuso ... En definitiva Felicitaciones al Docente y a Platzi, por cursos como este renovare mi subscripción
@luisdavideq·
Excelente explicación del profesor. Contenido del curso muy bueno también. Presentación de conceptos y uso de la sección de recursos.
Maria Carolina Niño Rivera
@mariacarolinaninorivera·
Excelente curso, me gustó como fue guiado y como el maestro proporcionó el material extra
Juan Carlos Ramírez Constantino
@charlyramirezdev·
Excelente curso! Lo volveré a ver para reforzar más.
Kevin Fiorentino
@KevinFiorentino·
Brillante curso, súper técnico y complicado. Es de esos cursos que valen mucho la pena, solo para nerds.
Wilfredo Geovani díaz lambraño
@wgdiazl·
la verdad fue el mejor curso que vi en platzi muy profesional y demasiado productivo
Maria Manrique
@mafe.manrique.moreno·
Sería bueno agregar una especie de desafíos cortos en ciertas clases para hacerlo más práctico, pues el curso tiene mucha información y actividades. Sin embargo, sería útil realizar actividades adicionales a las de la clase para reforzar ese conocimiento y que el profesor pueda evaluarlo.
jorge ivan reyes valencia
@jorge_ivan_reyes_valencia·
el curso es muy bueno aclara muchas dudas y me generaron mas pero hay que serguir estudiando para entender todo
Kevin Jiménez Osorno
@jimenez_kevin·
Lo mejor de este curso fue comprender como funcionan los LLM's y sobre todo el como hacer benchmark de estos modelos
Hernan Giovanny Lozano Torres
@hergiloto_111·
Muy proooo!!! ese docente, duro de aprender.
Amelia Esther Alter Pino
@alteramelia395·
Este curso dejo muchísimo en mi. Me siento realmente preparada para debatir y contribuir en equipos que se dediquen al entrenamiento de LLMs. Lo que más me gustó fue las densas matemáticas que aquí se manejan pero sobre todo experimentar la aplicación práctica y resultados precisos. También me interesé muchísimo por las técnicas de optimizacion computacional especialmente la cuantizsvion y lo que me pareció increíble fueron dos cosas, la configuración de los GPUs en red paralelizsndo con Ollama y la explicación detallada de los MoE y como Deep Seek rompió todo con optimizaciones de bajo nivel crítica para el entrenamiento eficiente. Los ingenieros chinos aplicaron técnicas avanzadas de gestión de la caché de memoria (kernels CUDA optimizados) para maximizar el rendimiento de las GPUs NVIDIA.
Angela Rocio Caballero Acosta
@angela.caballeroa·
Excelente material, muy enriquecedor.
Juan Sebastian Urbina Silva
@juanu1413·
Personalmente, ver el inicio de donde se fundamentan los LLMS y cómo han ido creciendo me reta a seguir aprendiendo y, por qué no, a ser parte de los equipos de investigación que aporten a esta rama del conocimiento, después de este curso siempre que pienso en un LLM analizo en como se tokenizan las palabras que uso , sus embeddings el peso que se agregan a las palabras para que el mecanismo de atención pueda predecir y darme una respuesta que estoy esperando.... No es magia pero este primer acercamiento me da herramientas poderosas para avanzar y nunca parar de aprender!
Carlos Guilermo España Diaz
@ce31362·
excelente curso
@JhonSanGa·
Una línea de aprendizaje excepcional. La explicación del docente, simplemente 10/10
Javier Adrian Martinez Pino
@45110883·
Ver que existen mas opciones que las comerciales para aplicar en los requerimientos del dia a dia y en formas ingeniosas de aplicacion para generar productividad y utilidad
Patricio Sánchez Fernández
@patricio.sanchez.fernandez·
Buen curso.
Daniel Hernandez
@danhergir·
Excelente curso de Jhenner!
Edgar A. Gonzalez Ambriz
@EdgarGA·
El profesor excelente, está actualizado y capacitado en el tema. Muy buen curso
Jorge Ivan García Torres
@jorge.garciato·
excelente
Platzi Team
@planperfectokv·
Fue muy dificil pero lo terminé!!!
Alejandro Jáuregui Salamanca
@Alejo_Jauregui·
Totalmente lo recomiendo!!! Es un poco denso, sí. Necesitas nociones de cálculo y algebra líneal, pero de resto el profe te hace ver temas complejos de una manera didáctica. Recomendaría que los recursos se fuesen actualizando con perioricidad, porque se tiene que buscar varias formas de adaptarlos en el colab para poder desarrollar los ejercicios, pero vale totalmente la pena!!!! Yo amé el curso, seguro que lo amarás. Solo tómate tu tiempo y ten buenos apuntes!!! :D
Alejandro López Camperi
@acamperi·
El curso es increíble e interesante 👍🏻
Sergio Cosme
@checholin87·
El detalle con el que se explica la arquitectura de GPT2, aunque se requiere mucho background para terminarlo de comprender completamente, la idea general del por qué funciona es clara.
Cristian Gomez
@Cristian9677·
De los mejores cursos que he visto en cuanto a calidad del contenido con el cual uno obtiene un contexto mas amplio de los LLMs. Tantos conceptos que no sabia que existian y me saco de una burbuja donde pensaba que entendia mas o menos la IA.
Jhon Alexander Alvarez Romero
@jhonalexanderalvarezromero·
Muy buen curso, muy completo y complejo para adentrarse en este mundo de los LLMs
Jose Azael Gualguan Angarita
@jose.gualguan·
Excelente curso.
Claudia Arroyave
@claudiapatricia.arroyave·
Proporciona una base técnica sólida sobre cómo funcionan los modelos de lenguaje grandes (tokenización, embeddings, atención).
Cynthia Mercedes Gorozabel Villavicencio
@cynthia.gorozabel·
Los LLM se expresan con modelos matemáticos, permitiendo la comprensión y manipulación de los mismos usando técnicas de modelado. Personalmente he encontrado similitudes entre el modelado de LLMs con la investigación operativa: El resultado deseado es maximizar parámetros deseados "jugando" con las opciones de optimización.
Marco Sanchez
@mheroeleyenda·
extremadamente técnico pero muy util
Eleva tu aprendizaje
Este curso es parte de estas rutas de aprendizaje
Ruta
Data e Inteligencia Artificial
69 horas
19 Profes
Domina data science para sacar valor a los datos e incrementar su potencial con machine learning para integrar inteligencia artificial a productos de software.
Ruta
Inteligencia Artificial para Empresas
39 horas
22 Profes
Multiplica el impacto de tu equipo con el uso de herramientas de IA y crea estrategias de Inteligencia Artificial para transformar tu negocio.
Ruta
AI Software Engineer
125 horas
21 Profes
Aprende los fundamentos de programación y matemáticas hasta el desarrollo y despliegue de aplicaciones de inteligencia artificial. Construye soluciones innovadoras con herramientas modernas y prácticas
Ruta
Inteligencia Artificial para la Productividad
43 horas
18 Profes
Aprende a utilizar modelos de lenguaje grande (LLMs) y herramientas de IA para automatizar tareas, generar contenido, analizar información y mejorar la productividad diaria en roles no técnicos.
Ruta
Nivel 1 adopción IA: Explorador de IA
51 horas
16 Profes
Domina la Inteligencia Artificial desde sus fundamentos hasta aplicaciones prácticas. Aprende conceptos clave como modelos de lenguaje, ética, matemáticas, estadística y toma de decisiones con datos. Explora herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica la IA en áreas como marketing, finanzas, servicio al cliente y recursos humanos. Además, desarrolla habilidades para automatizar procesos, crear agentes inteligentes y liderar proyectos de IA en entornos empresariales.
Ruta
Nivel 2 adopción IA: Observador Crítico de IA
45 horas
13 Profes
Aplica IA de forma técnica y práctica. Aprende fundamentos clave, domina herramientas como ChatGPT, Python y TensorFlow, y aplica IA en áreas como marketing, finanzas, automatización y recursos humanos, creando soluciones reales con agentes inteligentes y flujos automatizados.
Ruta
Nivel 3 adopción IA: Usuario Competente Herramientas IA
34 horas
13 Profes
Usa herramientas de IA generativa para automatizar tareas, crear contenido, desarrollar agentes inteligentes y optimizar procesos en distintos contextos como marketing, finanzas, RRHH y servicio al cliente. Aprende prompt engineering, programación con Python, y el uso de plataformas como ChatGPT, Claude, Copilot y N8N, combinando teoría y práctica para aplicar IA de forma efectiva en tu trabajo diario.
Ruta
Nivel 4 adopción IA: Promotor de innovación usando IA
20 horas
9 Profes
Aplica IA en áreas clave del negocio como servicio al cliente, marketing, finanzas, talento humano y productividad. Aprende a usar herramientas como Microsoft Copilot, RPA, ChatGPT y generadores de imágenes, además de habilidades técnicas en Python, Machine Learning y Deep Learning. También desarrolla agentes inteligentes y soluciones personalizadas con RAG, llevando la IA desde la estrategia hasta la implementación práctica en tu organización.
Ruta
Nivel 5 adopción IA: Estratega de IA para el Negocio
11 horas
4 Profes
Combina estrategia, análisis y desarrollo para liderar e implementar proyectos de IA en empresas. Aprende a identificar oportunidades de IA generativa, tomar decisiones basadas en datos, y desarrollar soluciones con herramientas como Python, TensorFlow, LangChain, GitHub Copilot y RAG. Es ideal para quienes buscan integrar IA en el negocio desde una visión técnica y estratégica.
Ruta
Nivel 6 adopción IA: Especialista Técnico en IA
10 horas
3 Profes
Esta ruta está enfocada en desarrolladores que quieren construir soluciones avanzadas con IA. Aprende Python, fundamentos de Machine Learning y Deep Learning, y cómo crear agentes inteligentes y aplicaciones con RAG. Domina herramientas como GitHub Copilot, Claude y TabNine para automatizar y optimizar tu flujo de desarrollo con inteligencia artificial.
Ruta
Nivel 6: Especialista Técnico en IA
23 horas
4 Profes
¿Te enfrentas a la necesidad de dominar herramientas clave para construir soluciones de IA y análisis de datos en tu organización? En esta ruta aprenderás a usar Python, Power BI, LangChain, y Azure para desarrollar modelos de lenguaje, crear reportes inteligentes y construir agentes conversacionales. Dominarás conceptos como tokenización, embeddings, RAG y fine-tuning. Esta formación te preparará para roles técnicos con enfoque en inteligencia artificial aplicada, automatización y toma de decisiones basadas en datos, potenciando no solo tu carrera, sino también la eficiencia de tu equipo.
Comunidad
La comunidad es nuestro super poder
Contenido adicional creado por la comunidad que nunca para de aprender