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Generative AI with Large Language Models

DeepLearning.AI / AWS

Precio

Suscripción Coursera

Modalidad

Online

Tipo

MOOC Coursera

Duración

4-6 semanas

Nivel

Intermedio

Idioma

Inglés

Acceso

Acceso continuo

Datos verificados en webs oficiales Comparador editorial independiente Enlaces a fuentes públicas
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Generative AI with Large Language Models es una propuesta formativa de DeepLearning.AI y AWS orientada a diseno de soluciones generativas con LLMs y pipeline de produccion.

El programa combina una ruta clara para ingenieros y data practitioners que quieren trabajar con GenAI con ejercicios aplicados, referencias actuales del mercado y criterios de evaluacion alineados con competencias reales.

Si estas comparando MOOCs, esta ficha te ayuda a valorar utilidad practica, profundidad tecnica y encaje profesional antes de invertir tiempo y presupuesto.

Descripción

  • Explica funcionamiento de LLMs, prompting, finetuning y evaluacion de calidad.
  • Aterriza arquitectura de aplicaciones generativas con enfoque cloud y escalabilidad.
  • Incluye estrategias de seguridad, coste y observabilidad para casos empresariales.
  • Conecta teoria con decisiones reales de despliegue en entornos AWS.
  • Muy util para pasar de demos de chat a sistemas productivos.

Áreas formativas

  • Disenar pipelines de aplicaciones basadas en LLMs.
  • Seleccionar tecnicas de adaptacion segun presupuesto y datos.
  • Definir evaluaciones para calidad factual y robustez.
  • Controlar riesgos de prompt injection y fugas de informacion.
  • Estimar costes operativos en soluciones generativas.

Objetivos formativos

  • Profesionalizar el desarrollo de GenAI en empresa.
  • Evitar errores comunes de arquitectura en LLM apps.
  • Equilibrar calidad, latencia y coste en produccion.
  • Alinear desarrollo tecnico con objetivos de negocio.

Contenidos y temario

Resumen según la documentación pública. Consulta la web oficial para el detalle actualizado.

LLM fundamentals

  • Tokenizacion y entrenamiento
  • In-context learning
  • Model selection

Build and adapt

  • Prompt design
  • Fine-tuning/PEFT
  • RAG basics

Production concerns

  • Evaluation
  • Safety
  • Cost and monitoring

Requisitos de acceso

  • Python y ML basico recomendables.
  • Familiaridad con APIs y servicios cloud.
  • Ingles tecnico para seguir documentacion del ecosistema.

Acceso y matrícula

Revisa convocatoria, idioma y modalidades en la web oficial del programa.

Disponible en Coursera con suscripcion.

No requiere examen de acceso previo.

Valida politicas de certificados y pagos desde el enlace directo: pagina oficial.

¿Por qué este programa?

  • Foco GenAI real
  • Co-disenado con AWS
  • Incluye evaluacion y seguridad
  • Muy demandado en mercado

Salidas profesionales

  • Ingenieria de aplicaciones con LLMs.
  • Arquitectura de asistentes y copilotos internos.
  • Consultoria tecnica en adopcion de GenAI.
  • Base para especializarse en LLMOps.

Preguntas frecuentes

¿Cubre RAG y fine-tuning?
Si, introduce ambas estrategias y cuando conviene usar cada una.
¿Es para principiantes absolutos?
Conviene llegar con base de Python y conceptos basicos de ML.
¿Sirve para trabajar en proyectos empresariales?
Si, su enfoque prioriza arquitectura, evaluacion y operacion en contextos reales.
¿Necesito cuenta AWS?
Ayuda para practicar ciertos ejemplos, aunque parte del contenido es conceptual.
¿Es solo teoria de LLMs?
No, combina fundamentos con decisiones practicas de implementacion.

Metodologia y evaluacion

Predomina aprendizaje guiado por proyectos, cuestionarios autocalificables y laboratorios orientados a transferencia al puesto.

Sobre DeepLearning.AI / AWS

La colaboracion entre DeepLearning.AI y AWS aporta una mezcla valiosa de rigor didactico y enfoque operativo para construir soluciones GenAI en entornos empresariales.

Contacta con DeepLearning.AI / AWS

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