Ejercicios
Aquí están todos los ejercicios del curso en un solo lugar, por módulos. Cada uno lleva a la lección que explica lo que necesitas.
Ejercicios de las lecciones
Sección «Ejercicios de las lecciones»Cómo aprende un modelo
- Qué es el aprendizaje automático
- Regresión lineal
- Descenso del gradiente
- Clasificación: fraude o no
- Evaluación: la exactitud miente
- Sobreajuste: el modelo que memoriza
Una red neuronal por dentro
Cómo funciona un modelo de lenguaje
- El texto en trozos: tokens
- Predecir el siguiente token
- Embeddings: el significado como vectores
- La ventana de contexto
- Los límites del modelo
Aplicaciones con LLM
- Llamar a un modelo a través de una API
- El prompt es código
- Salida estructurada: JSON según un esquema
- Uso de herramientas: el modelo pide, el programa actúa
- Evaluación: un conjunto de pruebas para el asistente
- Costo y latencia: presupuesto, caché, un modelo más pequeño
Búsqueda semántica y RAG
- Búsqueda semántica: los k más cercanos
- Dividir documentos en fragmentos (chunking)
- RAG: respuestas a partir de los documentos
- Evaluar RAG: ¿encuentra el fragmento y la respuesta se apoya en él?
Agentes
- El bucle del agente: plan, acción, observación
- Prompt injection: el correo que da órdenes
- Guardrails: comprobaciones antes y después del modelo