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Sensibilización & entendimiento

RAGs: La Clave para Potenciar ChatGPT y los Modelos de Lenguaje

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SPRI - Enpresa Digitala

Este curso está dirigido a profesionales que buscan profundizar en la comprensión y aplicación de los sistemas de Generación Aumentada por Recuperación (RAGS). El enfoque principal es explorar cómo los RAGS mejoran significativamente la generación de contenido en modelos de lenguaje, como ChatGPT, proporcionando conocimiento adicional y transformando estos modelos en expertos en diversas materias. ¿Qué son los RAGS y su Importancia en Modelos de Lenguaje? Los RAGS representan un salto cualitativo en la inteligencia artificial, permitiendo que modelos de lenguaje como ChatGPT accedan a una amplia gama de información durante el proceso de generación de texto. Esto significa que pueden incorporar conocimientos actualizados y específicos, elevando su capacidad para funcionar como modelos expertos en diferentes dominios. Esta característica es esencial para aplicaciones que requieren alta precisión y relevancia en la información proporcionada, desde asistencia virtual personalizada hasta soluciones de inteligencia de negocios.

RAGs: La Clave para Potenciar ChatGPT y los Modelos de Lenguaje

Información básica

Tipo de curso: Curso

Ubicación: BIC Araba. Arabako Teknologia Parkea. Albert Einstein kalea, 15. 01510 Gasteiz

Modalidad: Híbrido

Formación reglada: NO

Número de plazas: 100 plazas

Tecnologías y áreas de conocimiento

Tecnologías de IA en las que capacita el producto formativo

No definido

Fases del ciclo de vida de un proyecto de IA en las que capacita el producto formativo

No definido

Áreas de conocimiento tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

1. Inteligencia Artificial

Nada

2. Datos

Nada

3. Conectividad y sistemas ciberfísicos

Nada

4. Automatización y robótica inteligentes

Nada

5. Infraestructuras y computación

Nada

Áreas de conocimiento NO tecnológicas relacionadas con la IA en las que capacita el producto formativo

Áreas no relacionadas

No definido

Roles que se adecúan al contenido de este curso

En función de las áreas de conocimiento que has asignado a este producto formativo te mostramos los roles adecuados al contenido del mismo.

Curso óptimo para este rol

Data Analyst

Profesional con gran conocimiento del negocio que recopila, procesa y gestiona datos relevantes para la empresa, estando encargado de su análisis estadístico con el objetivo de extraer conclusiones que permitan la toma de decisiones y aportación de valor.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Architect

Profesional que se encarga de definir la estrategia de datos, incluyendo la implantación y gestión de las arquitecturas de inteligencia artificial (IA) creando una gestión integrada de sistemas para centralizar, proteger y mantener las fuentes de datos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Despliegue de los modelos

Curso óptimo para este rol

Data Engineer

Profesional responsable de diseñar, construir, probar y mantener la arquitectura de datos y procesos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Preparación de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Governance

Profesional que garantiza la calidad y coherencia de los datos, asegurando que son adecuados para su uso en conformidad con las políticas de la compañía.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Preparación de los datos

Curso óptimo para este rol

Data Scientist

Profesional que desarrolla modelos (descriptivos, predictivos o prescriptivos) y herramientas de aprendizaje estadístico para el análisis de datos incluyendo algoritmos de aprendizaje automático y otras técnicas de IA.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Modelado

Evaluación de los resultados

Curso óptimo para este rol

Data Translator

Profesional que tiene conocimientos suficientes tanto en negocio, como técnicos para expresar las necesidades de la organización en un lenguaje que sea válido para que el científico/a de datos pueda realizar los modelos o algoritmos que cumplan los requisitos.

Conocimientos tecnológicos

Fases del proyecto

Entendimiento del negocio

Entendimiento de los datos

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