_07 | Inteligencia Artificial & Ciencia de Datos
Bloque 3. Aprendizaje automático e inteligencia artificial aplicada _16 _13
_14 Introducción al NLP. IA Aplicada a los procesos de negocio
_15 Grandes modelos del lenguaje (LLMs)
_17 Metodología de proyectos
Modelos Secuenciales
Automatización de procesos con N8N
Introducción a los modelos secuenciales.
Introducción a los conceptos básicos del NLP.
Prompting de LLMs.
Introducción al concepto de automatización y herramientas disponibles en el mercado.
Ideas modelos de negocio.
§
§
§
§
§
§ Recuperación y generación aumentada (RAG).
Formación de grupos de trabajo.
§
Diferencias entre modelos secuenciales y tradicionales.
Carga, preprocesado y modelización de corpus de textos.
§
§
N8N: Community vs Enterprise.
Asignación tutores.
§
§
Personalización mediante fine-tuning.
§
Redes neuronales recurrentes (RNNs) y sus variantes: LSTM y GRU.
Uso de librerías de Deep Learning para tareas de clasificación de documentos, análisis de sentimientos, generación automática de resúmenes, etc.
Flujos de N8N: nodos, workflows, triggers y ejecución.
§
§
§
Multimodalidad.
§
Agentes basados en LLMs.
Conectores clave: LLMs, Google, Webhooks, bases de datos, etc.
§
§
Desafíos en los modelos secuenciales.
§
Aplicaciones prácticas.
Manejo de datos: JSON, transformación, variables, filtros y expresiones.
§
§
Ingeniería de prompts.
§
Herramientas: GPT-X, Gemini, Midjourney, etc.
Casos de uso.
§
§
Fundamentos de los modelos de lenguaje.
§
Arquitecturas de Transformers.
§
Made with FlippingBook flipbook maker