OpenAI ha lanzado su curso oficial sobre inteligencia artificial, uno que además de ser online también es gratuito, aunque eso sí, de forma temporal. Para ofrecerlo, la compañía se ha unido a DeepLearning.AI, la compañía de Andrew Ng, quien también es cofundador de Coursera y antiguo responsable de Google Brain, así como del departamento de IA de Baidu.
Esto es una buena noticia, pues los cursos de Ng sobre IA lanzados hasta ahora son un referente internacional. En esta ocasión las lecciones están realizadas de la mano con Isabella Fulford, quien es parte del equipo técnico de OpenAI.
El curso lleva por nombre "ChatGPT Prompt Engineering for Developers", centrándose en el producto estrella de OpenAI y que se traduce como "ingeniería de instrucciones de ChatGPT para desarrolladores".
Así se puede aprender de IA con OpenAI
Este curso tiene una duración de 1.5 horas, con la intención de dotar a desarrolladores de software de las capacidades para integrar los LLM (grandes modelos de lenguaje, como GPT 4) en la generación de aplicaciones.
Según Ng, se trata de un área desaprovechada en el mercado, ya que aunque hay un auge en el área de "promt engineer", es decir, quienes se encargan de ingresar las instrucciones en el modelo, todavía hay falta de recursos de "calidad" sobre su aplicación en la programación.
Para solucionarlo, el curso presenta información no solo sobre el funcionamiento de los LLM, sino también casos de uso de sus APIs aplicadas a entornos como resumen y transformación de textos, inferencia de información y la expansión de ideas.
De forma adicional, quienes participen en el curso tendrán acceso a información sobre algunos puntos clave para generar instrucciones efectivas en algún resultado buscado y hasta herramientas para crear chatbots personalizados desde un LLM.
Con la intención de hacer de la experiencia de aprendizaje algo práctico además del lado teórico, también se incluye el entorno "Jupyter Notebook", que permite a los usuarios explorar y manipular código.
Entre los requisitos para tomar esta capacitación, solo se necesita tener una comprensión básica de Python, aunque también puede ser de utilidad para ingenieros que tengan experiencia en machine learning que busquen entender mejor los modelos de lenguaje.
