IA Generativa y PLN: Creación de Modelos Fundacionales de Lenguaje

Comprender cómo las máquinas procesan, interpretan y generan el lenguaje humano es la piedra angular de la inteligencia artificial moderna. Este curso basado en texto te guiará a través de los conceptos centrales del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y la mecánica de los modelos fundacionales de IA generativa. Pasarás de comprender la representación básica de texto a implementar y evaluar modelos de lenguaje usando PyTorch. Al estudiar explicaciones estructuradas y fragmentos de código claros, obtendrás una comprensión práctica de cómo se construyen, entrenan y adaptan los modelos de lenguaje modernos para tareas del mundo real. Lo que aprenderás: - Comprender la terminología clave del PLN, el preprocesamiento de texto y los conceptos fundacionales del lenguaje. - Convertir texto en características numéricas usando bag-of-words, codificación one-hot y word embeddings. - Implementar y entrenar arquitecturas de redes neuronales para modelado de lenguaje y traducción usando PyTorch. - Explorar la transición de modelos recurrentes clásicos a arquitecturas modernas basadas en transformadores. - Aplicar patrones básicos de prompt engineering y retrieval-augmented generation (RAG) para extender las capacidades del modelo. - Evaluar el rendimiento del modelo usando métricas estándar de PLN y técnicas de validación. El viaje comienza con la terminología esencial y las representaciones matemáticas del texto antes de pasar a implementaciones prácticas en PyTorch de modelos de clasificación y traducción. Luego progresarás a paradigmas generativos modernos, explorando cómo los modelos fundacionales a gran escala generan texto coherente. Este curso está diseñado para aspirantes a desarrolladores de IA, entusiastas de los datos y programadores nuevos en PLN. No se requiere experiencia previa en deep learning, aunque una familiaridad básica con Python es útil. Comienza a leer hoy mismo para construir tu base en IA generativa y modelado de lenguaje.