IA Generativa para Principiantes
Un plan de estudios completo que explora los fundamentos de la IA generativa, los modelos de lenguaje grandes, la ingeniería de prompts y el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA utilizando herramientas como Azure OpenAI y la Power Platform.
Descripción del curso
📚 Resumen del contenido
Una currículum completo que explora los fundamentos de la IA generativa, los modelos de lenguaje grandes (LLM), la ingeniería de prompts y el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA utilizando herramientas como Azure OpenAI y la plataforma Power Platform.
Domine los fundamentos de la IA generativa y cree aplicaciones inteligentes desde cero.
Agradecimientos: Microsoft, Azure y OpenAI.
🎯 Objetivos de aprendizaje
- Explicar el funcionamiento interno mecánico de los LLM, incluyendo la tokenización, el mecanismo de atención y la salida no determinista.
- Comparar diversas categorías de LLM (modelos base, código abierto frente a propietarios y arquitecturas de codificador/descodificador) para seleccionar la herramienta adecuada según un escenario empresarial.
- Evaluar estrategias para mejorar los resultados del modelo, especialmente eligiendo entre Ingeniería de Prompts, Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y Fine-tuning.
- Definir la Ingeniería de Prompts y explicar su papel como la interfaz de programación principal para la IA generativa.
- Diferenciar entre LLM base y LLM entrenados con instrucciones y cómo procesan los tokens.
- Construir prompts complejos utilizando instrucciones, contenido principal, pistas y plantillas.
- Crear y configurar aplicaciones de generación de texto usando la biblioteca
openai, gestionar variables de entorno y ajustar la variedad de salidas mediante la temperatura. - Diferenciar entre chatbots basados en reglas y aplicaciones generativas conscientes del contexto, implementando al mismo tiempo los Seis Principios de IA Responsable de Microsoft.
- Realizar búsquedas semánticas convirtiendo el texto en embeddings (vectores) y aplicando similitud coseno para encontrar contenido relevante más allá de la coincidencia simple de palabras clave.
- Crear y configurar aplicaciones de generación de imágenes mientras se implementan "prompts meta" para definir límites de contenido y seguridad.
Lecciones 共 7 课时 · 预计 21.0h
Lecciones
Lesson
This lesson explores the evolution of AI from rigid, rule-based systems to modern Large Language Models that utilize tokenization, attention mechanisms, and statistical probability to generate human-like text. Students will learn how these non-deterministic models function and how to evaluate strategies like prompting, fine-tuning, and RAG to optimize AI performance for specific business needs.
This lesson introduces prompt engineering as the essential interface for guiding generative AI, distinguishing between base models and instruction-tuned models. Students learn to construct effective prompts by mastering tokenization, parameter adjustment, and structural techniques like delimiting to improve model accuracy and reliability.
This lesson explores the transition from traditional, deterministic programming to flexible Generative AI applications by mastering API security, environment configuration, and output control via temperature settings. Students will also learn to implement semantic search using embeddings and apply Microsoft’s Six Principles of Responsible AI to build reliable, context-aware solutions.
This lesson explores how to build secure, integrated AI solutions using low-code platforms like Microsoft Power Platform and advanced techniques such as meta-prompting and function calling. Students learn to bridge the gap between generative models and external data while implementing safety guardrails and deterministic configurations for enterprise-grade applications.
This lesson explores how to build trustworthy Generative AI by balancing user experience pillars, such as explainability and instructional friction, with robust security measures against threats like data poisoning and prompt injection. It also introduces the LLMOps lifecycle, covering the essential stages of ideating, building, and operationalizing AI applications to ensure reliability and performance.
This lesson explores how Retrieval-Augmented Generation (RAG) overcomes LLM knowledge cutoffs and hallucinations by grounding model responses in real-time, external data. Students will learn the technical RAG workflow—including chunking, embeddings, and vector search—while evaluating open-source models and AI agent frameworks for practical implementation.
This lesson explores the optimization hierarchy for generative AI, emphasizing that developers should prioritize prompt engineering and Retrieval-Augmented Generation (RAG) before considering resource-intensive fine-tuning. It also introduces specialized architectures like Small Language Models (SLMs) and Mixture of Experts (MoE) to help balance model performance, inference speed, and deployment efficiency.