Formación Profesional en CePETel 2025
Desde la Secretaria Técnica del Sindicato CePETel convocamos a participar en el siguiente curso de formación profesional:
Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models
Clases: 8 de 3hs c/u de 18:00 a 21:00 hs.
Días que se cursa: lunes, 18 y 25 agosto; 1, 8, 15, 22 y 29 de septiembre; y 6 de octubre.
Modalidad: a distancia (requiere conectarse a la plataforma Zoom en los días y horarios indicados precedentemente).
Docentes: María Trinidad Aquino y Raúl Alejandro Grassi
La capacitación es:
- Sin cargo para afiliados y su grupo familiar directo.
- Sin cargo para encuadrados con convenio CePETel.
- Con cargo al universo no contemplado en los anteriores.
Informes: enviar correo a tecnico@cepetel.org.ar
Inscripción (hasta el 14 de agosto): ingresar al formulario (se recomienda realizar el registro por medio de una cuenta de correo personal y no utilizar dispositivos de la empresa para acceder al link).
https://forms.gle/AzmRgroMwnPymgsE9
Temario:
| Módulo 1Introducción IA Generativa y Large Languange Models | IA GenerativaLarge Language Models (LLM)Funcionamiento de un LLMRegistro y Configuración de ChatGPTCaso Práctico: LLM en la práctica (ChatGPT). TP: Cuestionario sobre conocimientos LLMs |
| Módulo 2Prompt Engineering ChatGPT | ¿Qué es el Prompt Engineering?.Descarga de prompts y ChatGPT.Principios básicos del Prompt: Delimitadores¿Qué es un Prompt Injection?Principios básicos: Salida estructuradaVerificación de condicionesIn-Context Learning (ICL): Zero, One, Few Shot. EjemplosVerificar acciones a realizarDefinir el formato de salida: PlaceholdersTrabajar en su propia soluciónRoot PromptPatrón Persona TP: Ejercicio de Prompt Engineering: placeholders |
| Módulo 3Prompt Engineering Avanzado | Vision y GPT4: LLM y procesamiento de imágenes.Busquedas en internet con ChatGPT¿Qué son los GPTs de Open AI?Creación de GPTs personalizadosUso de GPTs y servicios externosAnálsis de Datos avanzados con ChatGPT4 TP: Caso Práctico o Cuestionario |
| Módulo 4Aplicaciones Reales de los LLMs: Chatbots, AutoGPT, etc. | Entorno de aprendizaje: Google LaboratoryServicios avanzados de OpenAI y ChatGPTCreación de una API Key para acceso programático a OpenAICaso práctico: detección de correo maliciosoCaso práctico: integración de ChatGPT y GPT con GmailIntegración de GPTs con servicios externos. Casos Prácticos.Integración de un ChatBot con servicios externos. Casos Prácticos. TP: Llamadas a funciones con ChatGPT y GPT |
| Módulo 5Funcionamiento de los LLMs: Transformers, RNNs, Tipos LLMs. | Redes Neuronales Recurrentes (RNN)Caso práctico_: generación de texto con LSTMsLa eficacia de las RNNTransformersFuncionamiento de Transformers: DecodersDetalle de Transformers: Positional EncodingDetalle de Transformers: Multi-Head AttentionDetalle de Transformers: Generación de TokensTipos de Transformers. Caso prácticoEvolución de los LLMs: GPT y ChatGPTArquitectura GPT y ChatGPT TP: Caso Práctico sobre la generación de textos con transformers |
| Módulo 6IA Generativa de Imágenes, video y audio | Introducción a IA Generativa de Imágenes, video y audioQue son las Generative Adversarial Networks (GANs)GANs DiscriminatorGANs GeneratorCaso práctico: cambiar la cara de una persona en un video utilizando GANQue son los modelos de Difusión. FuncionamientoGeneración de imágenes a partir de texto (DALL-E, CLIP)Caso práctico DALL-E y Chat GPT TP: Ejercicio practico con DALL-E |
Acerca de los docentes
María Trinidad Aquino trabaja en Movistar desde 2007, actualmente en el puesto BI Analytics Senior en Big Data Reporting Solution.
Responsabilidades:
Interpretación de las necesidades del negocio para llevar al modelado dimensional de la compañía (Datawarehouse) con el objetivo de disponer de información al negocio B2C para el cumplimiento de sus OKR´s y KPI´s. Construcción del modelo teórico y lógico de cómo debería ser el modelado de los datos para su integración a lo actualmente disponible y que quede integrado, incluido evolución de modelos.
Interacción con diferentes clientes internos y usuarios para entender sus necesidades en la construcción de los datos, dando soporte y respuesta en un entorno dinámico, brindando soluciones tácticas y armando las iniciativas necesarias para mejorar el modelo dimensional actual en busca del self-service. (SQL, Teradata, Hadoop, Hive, Spark, Microstrategy, Power BI, procesos de ingestas, ETL y ELT; etc.).
Participación en mesas agiles multidisciplinarias para entender las necesidades del negocio y trasladarlo a la construcción de los datos con nuevos proyectos. Manejo de Metodologías agiles en diferentes roles.
Formación académica:
• 2020 – 2021 Licenciatura en Big Data – Especialista en Data Engineer – ITBA (Instituto Tecnológico de Buenos Aires)
• 1999 – 2003 Licenciada en Relaciones Públicas – UNLZ (Universidad Nacional de Lomas de Zamora)
Raúl Alejandro Grassi: trabaja en Movistar desde 1995, actualmente en el puesto de Analista Senior en Big Data Comercial.
Responsabilidades: Definición de inversiones anuales en capital (CapEx) en base a análisis de proyección comercial. Gestión de proyectos y seguimiento de inversiones. Diseño e implementación de modelos de aseguramiento de satisfacción de clientes. Planeamiento y ejecución de tableros de control y análisis del negocio basado en datawarehousing (heavy user) en los últimos 10 años, programando en SQL y modelado de datos. Análisis y Evaluación de acciones que impacten en cumplimiento de objetivos del Negocio B2C. Analista Senior BI, desarrollo en herramientas de explotación de BI (Microstrategy; Tibco Spotfire, Power BI, Tableau, etc.) y ecosistema Hadoop (Spark, Hive, SQL, procesos de ingestas ETL, ELT, etc.).
Se desempeñó durante 4 años en el sector Data Driven Comercial, promoviendo la cultura
Data Driven y desarrollando tableros de control predictivos y prescriptivos con herramientas de explotación basadas en modelos relacionales/dimensionales.
Experiencia al menos 7 años como líder de proyectos, Manejo de Metodologías Agiles en
posiciones como Stakeholder, Scrum Master y PO.
Formación académica:
• 2020-2021 Licenciatura en Big Data – especialista en Data Engineer – ITBA (Instituto Tecnológico de Buenos Aires)
• 1999 Posgrado en Gestión Gerencial Avanzada (Managemente Executive Program) Universidad Argentina de la Empresa (UADE)
• 1986-1992 Ingeniero Electrónico Universidad de Buenos Aires
María Trinidad Aquino y Raúl Alejandro Grassi dictaron de manera virtual y para el Sindicato CEPETel Big Data & Analytics – Parte 1 durante el año 2022, y durante el 2023 la Parte 2 de dicha formación y como así también el curso de Visualización y Analítica de datos con Power BI e Introducción a Bases de Datos y Programación SQL, mientras que en el 2024 ofrecieron los cursos de Metodologías Ágiles y Scrum, Programación en R para análisis de datos y Machine Learning y Modelos Predictivos en R.
