Certified Generative AI & Transformers — Curso en inglés | ¡Inscríbete y domina Transformers!

Bienvenido al curso Certified Generative AI & Transformers, una formación diseñada para llevarte desde los conceptos fundamentales hasta el despliegue de modelos generativos de vanguardia. En un tono práctico y directo, este curso combina teoría rigurosa sobre la arquitectura Transformer con ejercicios reales para que puedas implementar desde mecanismos de Self-Attention hasta pipelines de inferencia optimizados.

Aprenderás a trabajar con modelos como GPT y BERT, técnicas avanzadas de prompt engineering, fine-tuning eficiente (por ejemplo LoRA), y cuantización para acelerar la inferencia. Además, se aborda la generación multimodal con modelos de difusión para texto a imagen y el despliegue profesional usando el ecosistema de Hugging Face. Al finalizar tendrás una comprensión lista para certificación y aplicada al mundo real.

Lo que aprenderás:

• Comprender en profundidad la arquitectura Transformer: Encoder, Decoder y Self-Attention.
• Implementar desde cero mecanismos clave como Multi-Head Attention.
• Diferenciar y aplicar variantes como BERT (encoder-only) y GPT (decoder-only).
• Diseñar y optimizar prompts para modelos generativos y LLMs.
• Realizar fine-tuning eficiente (p.ej. LoRA) y técnicas de cuantización para producción.
• Trabajar con modelos multimodales y Diffusion Models para texto a imagen.
• Desplegar modelos en producción usando Hugging Face y buenas prácticas de optimización.
• Prepararte para obtener una certificación práctica en Generative AI y despliegue de Transformers.

Contenido del curso:

• Secciones: 15
• Clases: 75
• Duración: 18 horas

Requisitos:

• Conocimientos básicos de Python y bibliotecas de ML (NumPy, PyTorch o TensorFlow).
• Familiaridad con conceptos de Machine Learning y álgebra lineal básica.
• Acceso a un entorno de desarrollo (PC con GPU recomendado o entorno en la nube).
• Cuenta en Hugging Face (recomendado para prácticas de despliegue).

¿Para quién es este curso?

• Científicos de datos que desean especializarse en NLP y modelado generativo.
• Ingenieros de Machine Learning que implementan y despliegan modelos Transformer en producción.
• Practicioners de Deep Learning que buscan dominar la atención y variantes arquitectónicas.
• Desarrolladores de software en transición a roles avanzados de IA/ML centrados en modelos base.

¿Qué esperas para comenzar?

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