Programa del Curso

Introducción

  • ¿Qué es la inteligencia artificial generativa (AI)?
  • IA generativa vs otros tipos de IA
  • Resumen de las técnicas y modelos principales en IA generativa
  • Aplicaciones e casos de uso de la IA generativa
  • Desafíos y limitaciones de la IA generativa

Creando Imágenes con IA Generativa

  • Generar imágenes a partir de descripciones textuales
  • Usar GANs para crear imágenes realistas y diversas
  • Usar VAEs para crear imágenes con variables latentes
  • Usar transferencia de estilo para aplicar estilos artísticos a las imágenes

Creando Texto con IA Generativa

  • Generar texto a partir de prompts textuales
  • Usar modelos basados en transformadores para crear texto con contexto y coherencia
  • Usar resumen de texto para crear resúmenes concisos de textos largos
  • Usar paráfrasis de texto para crear diferentes maneras de expresar el mismo significado

Creando Audio con IA Generativa

  • Generar voz a partir de texto
  • Generar texto a partir de voz
  • Generar música a partir de texto o audio
  • Generar voz con una voz específica

Creando Otro Contenido con IA Generativa

  • Generar código a partir del lenguaje natural
  • Generar bocetos de productos a partir de texto
  • Generar video a partir de texto o imágenes
  • Generar modelos 3D a partir de texto o imágenes

Evaluando la IA Generativa

  • Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por AI generativa
  • Usar métricas como puntuación de inserción, distancia Fréchet de inserción y puntuación BLEU
  • Utilizar evaluaciones humanas a través de crowdsourcing y encuestas
  • Aplicar métodos de evaluación adversaria como pruebas de Turing y discriminadores

Entendiendo las Implicaciones Éticas y Sociales de la IA Generativa

  • Garantizar equidad y responsabilidad
  • Evitar el mal uso y abuso
  • Respetar los derechos y privacidad de creadores y consumidores de contenido
  • Fomentar la creatividad y colaboración entre humanos y AI

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos y términos básicos de IA
  • Experiencia con programación en Python y análisis de datos
  • Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch

Público objetivo

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de IA
  • Enthusiastas de la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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