gwyneth-penas resume una serie completa sobre Python e inteligencia artificial, abordando desde LLMs hasta seguridad y agentes de IA, con ejemplos prácticos y recursos multimedia para aprender y enseñar el uso moderno de estos modelos.

Resumen de la Serie Python + IA

La serie “Python + IA” ofrecida por gwyneth-penas abarca nueve sesiones prácticas y conceptuales sobre cómo usar, evaluar y desplegar modelos de inteligencia artificial generativa desde Python, enfocándose en tecnologías modernas y recursos abiertos.

Sesiones Principales

1. Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs)

  • Exploración de LLMs, como los que impulsan ChatGPT y GitHub Copilot.
  • Uso de Python con OpenAI SDK y LangChain para creación de aplicaciones basadas en LLMs.
  • Temas como prompt engineering, concurrencia y streaming.
  • Video Diapositivas Código

2. Embeddings Vectoriales

  • Conceptos sobre modelos de embeddings vectoriales, métricas de distancia y cuantización.
  • Ejercicios prácticos con modelos multimodales.
  • Video Diapositivas Código

3. RAG (Retrieval Augmented Generation)

  • Construcción de flujos RAG para mejorar respuestas usando contexto externo.
  • Integración de múltiples fuentes y despliegue de una app con Azure AI Search.
  • Video Diapositivas

4. Modelos de Visión

  • Aplicaciones de modelos multimodales como GPT-4o y GPT-4o mini.
  • Desarrollo de apps de chat con imágenes, motores de búsqueda multimodal y extracción de datos.
  • Video Diapositivas

5. Salidas Estructuradas

  • Uso de LLMs para generar respuestas estructuradas con Pydantic BaseModel.
  • Ejemplos de validación automática, extracción de entidades y flujos de agentes.
  • Video Diapositivas

6. Calidad y Seguridad

  • Métodos para el uso seguro de IA y evaluación automatizada de calidad.
  • Demostración de Azure AI Content Safety y Azure AI Evaluation SDK.
  • Video Diapositivas

7. Tool Calling

  • Implementación de tool calling para agentes de IA usando esquemas JSON y funciones Python.
  • Manejo de llamadas paralelas y flujos avanzados.
  • Video Diapositivas

8. Agentes de IA

  • Creación de agentes utilizando agent-framework de Microsoft y LangGraph.
  • Arquitecturas avanzadas con múltiples herramientas, supervisores y flujos humanos.
  • Video Diapositivas

9. Model Context Protocol (MCP)

  • Introducción y uso del Model Context Protocol, conexión con GitHub Copilot y frameworks como LangGraph.
  • Discusión sobre riesgos de seguridad en la implementación de MCP.
  • Video Diapositivas

Recursos Destacados

  • Todos los ejemplos usan GitHub Models para experimentación libre.
  • Casos de integración de servicios Azure y SDK Microsoft.
  • Material disponible para estudiantes y profesores.
  • Comunidad de soporte en Discord: https://aka.ms/pythonia/discord
  • Más tutoriales: https://youtube.com/@lagps

Conclusión

Esta serie cubre desde fundamentos hasta arquitectura avanzada, mostrando cómo aprovechar servicios de Microsoft, Python y open source en IA moderna, con un fuerte enfoque en prácticas seguras y reproducibles.

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