Domina Llama 4: Maestría en Prompt Engineering — ¡Inscríbete ahora! Curso en inglés

En este curso práctico y directo aprenderás a trabajar con Llama 4 para integrar modelos de peso abierto en flujos de trabajo reales. A través de lecciones breves y ejercicios en Google Colab y Hugging Face, descubrirás cómo generar salidas de alta calidad, controlar el tono y la longitud de las respuestas, y aplicar estrategias de prompting que mejoran la precisión y la relevancia de los resultados.

El contenido combina teoría y práctica: desde conceptos clave como tokenización, atención y arquitectura del modelo, hasta plantillas reutilizables, ejemplos de la vida real (resúmenes, generación de contenido y código) y buenas prácticas éticas para reducir sesgos y alucinaciones. Además incluye acceso a plantillas en Colab y un certificado de finalización para mostrar tus habilidades con Llama 4.

Si quieres llevar tus proyectos de IA del prototipo a la implementación con fundamentos técnicos y ejercicios paso a paso, este curso te da las herramientas y la confianza necesaria. ¡Inscríbete y comienza a dominar Llama 4 hoy mismo!

Índice

Lo que aprenderás:

  • Cómo funciona Llama 4 internamente: arquitectura, tokenización y atención
  • Cómo configurar un entorno funcional de Llama 4 usando Google Colab y Hugging Face
  • Cómo escribir prompts potentes, desde zero-shot hasta few-shot
  • Técnicas para controlar el tono, estilo y longitud de las respuestas
  • Cómo solucionar errores de prompting, repetición y alucinaciones
  • Cómo comparar Llama 4 con GPT-4, Claude y otros LLM destacados
  • Cómo mantenerte actualizado con herramientas, comunidades e investigación de LLM

Contenido del curso:

  • Secciones: 6
  • Clases: 20
  • Duración: 1h 32m

Requisitos:

  • Conocimientos básicos de Python (no se requiere programación avanzada)
  • Una cuenta gratuita de Google para usar Google Colab
  • No se necesita experiencia previa con Hugging Face o Llama 4: todo se enseña paso a paso

¿Para quién es este curso?

  • Entusiastas de la IA y estudiantes tecnológicos
  • Ingenieros de machine learning y científicos de datos
  • Desarrolladores que construyen aplicaciones con LLM
  • Educadores que crean contenido impulsado por IA

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