Escuela de Inteligencia Artificial & Data
Arquitectura de Inteligencia Artificial y LLMs
Dra. Elena Ramos · AI Research Scientist & Ex-DeepMind Fellow
Este curso explica cómo está hecho un modelo de lenguaje grande, desde el número hasta el sistema que responde. Empiezas por tensores y el grafo de cómputo, sigues por la atención y el transformer, y bajas a memoria con cuantización y formatos GGUF y AWQ. Después ajustas un modelo con LoRA y QLoRA sin reentrenar todos los pesos. El cierre es un agente con recuperación híbrida: busca en tus documentos y responde con una salida controlada. Sirve si quieres leer una arquitectura de IA y saber qué cuesta en memoria, latencia y datos.
Temario
La primera clase está abierta. Dentro de cada clase están el vocabulario, los juegos, el reto, las notas, el mapa, los aportes y los adjuntos. El candado se abre al terminar el vídeo y lo que esa clase traiga. Si el capítulo tiene examen de fase, hay que aprobarlo para seguir.
- Capítulo 1: Fundamentos de Tensores y Álgebra Tensorial
- Capítulo 2: Mecanismo de Atención y Transformers
- Capítulo 3: RAG, Embeddings Vectoriales y Despliegue en Producción
- Capítulo 1: Fundamentos de Tensores y Álgebra Tensorial
- Capítulo 2: Mecanismo de Atención y Transformers
- Capítulo 3: RAG, Embeddings Vectoriales y Despliegue en Producción
Empieza por la primera clase
La segunda se abre al terminar la primera. A partir de la tercera hace falta un plan. Expert cuesta $180 al año.
Arquitectura de Inteligencia Artificial y LLMs
Por Dra. Elena Ramos