Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la IA Generativa
- ¿Qué es la IA Generativa?
- Historia y evolución de la IA Generativa
- Conceptos clave y terminología
- Descripción general de las aplicaciones y el potencial de la IA Generativa
Fundamentos del Aprendizaje Automático
- Introducción al aprendizaje automático
- Tipos de aprendizaje automático: Supervisado, No supervisado y por Refuerzo
- Algoritmos y modelos básicos
- Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo
- Redes neuronales y aprendizaje profundo
- Funciones de activación, funciones de pérdida y optimizadores
- Sobreajuste, subajuste y técnicas de regularización
- Introducción a TensorFlow y PyTorch
Descripción General de Modelos Generativos
- Tipos de modelos generativos
- Diferencias entre modelos discriminativos y generativos
- Casos de uso para modelos generativos
Autoencoders Variacionales (VAEs)
- Comprensión de los autoencoders
- La arquitectura de los VAEs
- Espacio latente y su importancia
- Proyecto práctico: Construcción de un VAE simple
Redes Generativas Adversarias (GANs)
- Introducción a las GANs
- La arquitectura de las GANs: Generador y Discriminador
- Entrenamiento de GANs y desafíos
- Proyecto práctico: Creación de una GAN básica
Modelos Generativos Avanzados
- Introducción a los modelos Transformer
- Descripción general de los modelos GPT (Transformador Preentrenado Generativo)
- Aplicaciones de GPT en la generación de texto
- Proyecto práctico: Generación de texto con un modelo GPT preentrenado
Ética e Implicaciones
- Consideraciones éticas en la IA Generativa
- Sesgo y equidad en los modelos de IA
- Implicaciones futuras e IA responsable
Aplicaciones Industriales de la IA Generativa
- IA generativa en el arte y la creatividad
- Aplicaciones en negocios y marketing
- IA generativa en ciencia e investigación
Proyecto Final
- Ideación y propuesta de un proyecto de IA generativa
- Recolección y preprocesamiento del conjunto de datos
- Selección y entrenamiento del modelo
- Evaluación y presentación de resultados
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de programación en Python
- Experiencia con conceptos matemáticos básicos, especialmente probabilidad y álgebra lineal
Audiencia
- Desarrolladores
14 Horas
Reseñas (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Traducción Automática
Un excelente repositorio de recursos para futuras consultas, estilo del instructor (lleno de buen sentido del humor y gran nivel de detalle)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traducción Automática