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Temario del curso
Introducción a la IA Generativa
- ¿Qué es la IA Generativa?
- Historia y evolución de la IA Generativa
- Conceptos clave y terminología
- Panorama general de las aplicaciones y el potencial de la IA Generativa
Fundamentos del Aprendizaje Automático (Machine Learning)
- Introducción al aprendizaje automático
- Tipos de aprendizaje: Supervisado, No supervisado y por Refuerzo
- Algoritmos y modelos básicos
- Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
Fundamentos del Aprendizaje Profundo (Deep Learning)
- Redes neuronales y aprendizaje profundo
- Funciones de activación, funciones de pérdida y optimizadores
- Sobreajuste, subajuste y técnicas de regularización
- Introducción a TensorFlow y PyTorch
Panorama 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
- El 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
- Panorama general de los modelos GPT (Generative Pretrained Transformer)
- 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 y IA responsable
Aplicaciones Industriales de la IA Generativa
- IA Generativa en arte y creatividad
- Aplicaciones en negocios y marketing
- IA Generativa en ciencia e investigación
Proyecto Final Integrador
- 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 Objetivo
- Desarrolladores
14 Horas
Reseñas (2)
los consejos y las indicaciones recomendadas que podemos llevarnos de esta capacitación
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Curso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Traducción Automática
Uso de prompts apropiados y eficaces
Marses Pacaldo
Curso - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Traducción Automática