Detalles sobre el exámen de Certificación ▾

- Formato: Opción multiple, Seleccion Unica, Multiples selecciones

- Estilo: Pregunta por Pregunta, se puede dejar sin responder para luego regresar.

- Libro Abierto: No

- GPTs: No

- Cantidad de preguntas: 30

- Aprueba con: 24/30 equivale a un 80% de 100% + Acepta el Programa de Formación Continua (PFC)

- Language: Ingles

- Duración: 60 minutos

- Medio: Disponible online únicamente.

- Supervisión: Mecanismos internos anti-trampa.

Detalles de la Certificación ▾

Esta certificación es una Micro-Certificación

Detalles sobre los exámenes de Simulación ▾

- Formato: Opción multiple, Seleccion Unica, Multiples selecciones

- Estilo : Listado completo, NO se puede dejar sin responder para luego regresar.

- Libro Abierto: No

- GPTs : No

- Cantidad de preguntas: 30

- Aprueba con: 24/30 equivale a un 80% de 100%

- Language: Ingles

- Duración: 60 minutos

- Medio: Disponible online únicamente.

- Supervisión: Mecanismos internos anti-trampa.

Pre-requisitos ▾

No hay Información sobre los pre-requisitos.

Conocimientos de un Experto en Integración y Optimización con OpenAI

1. Conocimiento de Modelos de IA y Machine Learning

Modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Comprensión profunda de modelos como GPT (Generative Pre-trained Transformer), incluyendo GPT-3, GPT-3.5, y GPT-4.
Embeddings: Conocimiento de cómo se generan y utilizan los embeddings para representar texto de manera vectorial y cómo estos se aplican en tareas de búsqueda y recuperación de información.
Fine-Tuning de Modelos: Habilidad para realizar fine-tuning de modelos preentrenados de OpenAI para aplicaciones específicas.
Generación de Texto: Comprensión de cómo generar y optimizar la generación de texto para diferentes contextos y aplicaciones.

2. Programación y Desarrollo de Software

Lenguajes de Programación: Dominio de Python, especialmente en el uso de librerías como `transformers`, `OpenAI`, `Hugging Face`, y `TensorFlow` o `PyTorch`.
Integración de APIs: Experiencia en la integración de la API de OpenAI en aplicaciones, incluyendo manejo de solicitudes y respuestas, autenticación, manejo de errores, y optimización de llamadas API para costos y latencia.
Bases de Datos: Conocimiento en bases de datos relacionales (SQL) y no relacionales (NoSQL), con especial atención a la integración y optimización de consultas en el contexto de embeddings.
Desarrollo Web: Habilidad para desarrollar interfaces web que interactúen con modelos de OpenAI utilizando tecnologías como Flask, Django o Node.js.

3. Optimización de Modelos

Costos y Eficiencia: Conocimiento de las estrategias para minimizar costos al usar la API de OpenAI, incluyendo el uso eficiente de modelos más pequeños o menos costosos, batching, y caching.
Optimización de Latencia: Técnicas para reducir la latencia en las respuestas de modelos, incluyendo optimización de código, balanceo de cargas y uso de infraestructuras como AWS, GCP o Azure.
Escalabilidad: Habilidad para diseñar y escalar aplicaciones que usen OpenAI para soportar un gran número de usuarios y solicitudes simultáneas.

4. Seguridad y Privacidad

Ciberseguridad: Conocimientos en asegurar las aplicaciones que integran OpenAI, incluyendo la protección de claves API, manejo seguro de datos sensibles, y prevención de abusos o ataques a la API.
Regulaciones de Datos: Conocimiento de regulaciones como GDPR o CCPA que puedan afectar cómo se manejan los datos de los usuarios en sistemas que utilizan modelos de OpenAI.

5. Análisis de Datos y Métricas

Evaluación de Desempeño: Habilidad para medir y analizar el desempeño de modelos generativos utilizando métricas como la precisión, recall, F1-score, BLEU score, etc.
A/B Testing: Implementación de pruebas A/B para evaluar cambios en el modelo o en la integración de la API.
Manejo de Logs y Monitoreo: Implementación de sistemas de monitoreo y logging para evaluar la salud y el desempeño de aplicaciones en tiempo real.

6. Experiencia en DevOps

Automatización de Despliegues: Conocimiento en la configuración de pipelines de CI/CD para desplegar y mantener aplicaciones que utilizan OpenAI.
Infraestructura como Código: Uso de herramientas como Terraform o Ansible para automatizar la infraestructura que soporta las aplicaciones.
Contenerización: Uso de Docker y Kubernetes para la gestión y despliegue de aplicaciones escalables que integran OpenAI.

7. Habilidades de Comunicación y Colaboración

Documentación: Habilidad para documentar el código, procesos y flujos de trabajo relacionados con la integración de OpenAI.
Trabajo en Equipo: Capacidad para colaborar con otros desarrolladores, equipos de producto, y stakeholders para entregar soluciones integradas y optimizadas.
Comunicación Efectiva: Explicación clara de decisiones técnicas y presentación de resultados a audiencias no técnicas.

8. Conocimiento de Dominios Específicos

Aplicaciones Específicas: Comprensión del dominio específico donde se aplica OpenAI, como chatbots, generación de contenido, análisis de texto, etc., y cómo adaptar los modelos a esos casos de uso.
Interacción con Usuarios: Diseño de experiencias de usuario que maximicen la utilidad y accesibilidad de las aplicaciones basadas en IA.

9. Ética y Consideraciones Sociales

Bias y Fairness: Comprensión de los posibles sesgos en los modelos de IA y cómo mitigar su impacto en aplicaciones del mundo real.
Responsabilidad en el Uso de IA: Conocimiento de las implicaciones éticas del uso de IA, incluyendo la responsabilidad en la generación de contenido y la transparencia en la toma de decisiones automatizadas.

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Objetivos de Aprendizaje

Cursos homologados

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