Programación en Machine Learning y Large Language Models

A26030250

Ficha
Impartición:
-
Horas teóricas online:
10
Horas prácticas online:
10
Horas lectivas:
20
Horas trabajo autónomo del alumnado:
30
ECTS:
2
Plazas disponibles:
2
Aula:
Campus virtual de la Universidad de La Laguna
Categoría:
Nuevas Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Modalidad:
Microcredencial Universitaria
Modalidad:
En línea
Descripción
Objetivos
- Comprender los fundamentos teóricos y prácticos del Machine Learning y Deep Learning, abarcando desde el entrenamiento de algoritmos clásicos y redes neuronales hasta la arquitectura
subyacente de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM).
- Desarrollar habilidades de integración e interacción con LLMs mediante el uso de APIs, técnicas de Prompt Engineering, manejo de embeddings y la construcción de flujos de trabajo utilizando la
librería LangChain.
- Diseñar sistemas avanzados de Inteligencia Artificial mediante la implementación de arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented Generation) y agentes autónomos con LangGraph, integrando herramientas basadas en LLM para optimizar tareas prácticas.
Resultados de aprendizaje
- Aplicar la inteligencia artificial generativa en entornos reales para optimizar procesos empresariales
Profesorado:
  • José Carlos González González
  • Monica Ortega Redondo
Metodología docente
Clases Magistrales acompañadas de ejemplos y casos de uso, haciendo partícipe al alumno en sesiones interactivas y con la exposición y desarrollo de ejemplos prácticos.
Programa
  • 1. Introducción al machine learning y deep learning a nivel teórico (De los algoritmos clásicos de árboles a las redes neuronales profundas)
  • 2. Entrenamiento de dos modelos (Un modelo de regresión y una RN)
  • 3. Introducción teórica de las redes neuronales a las LLM
  • 4. Tokenización y embeddings, primeras llamadas a la API de una LLM
  • 5. Introducción e interacción con la librería LangChain
  • 6. Prompt engineering
  • 7. Cadenas y funciones más avanzadas de LangChain
  • 8. Introducción a Retrieval-Augmented Generation (RAG), ejercicios prácticos
  • 9. Introducción a Lang Graph y agentes
  • 10. Herramientas de trabajo çutiles basadas en LLM
Criterios de evaluación
Actividades propuestas por el docente (ejercicios, test, etc.)
Observaciones

Formación subvencionada por el “Plan para el desarrollo de microcredenciales universitarias”, inversión 6 del componente 21 de la Adenda del “Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia - financiado por la Unión Europea - Next Generation EU", para el ejercicio 2025 y por Convenio Impulsa IA.

Tipos de Inscripción
No existen tipos de inscripción vigentes. Para cualquier duda contacte con la Secretaría de la Fundación.