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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 y terminología clave
  • Visión 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

Fundamentos del aprendizaje profundo

  • Redes neuronales y aprendizaje profundo
  • Funciones de activación, funciones de pérdida y optimizadores
  • Sobrealimentación, subalimentación y técnicas de regularización
  • Introducción a TensorFlow y PyTorch

Visión general de los modelos generativos

  • Tipos de modelos generativos
  • Diferencias entre modelos discriminatorios y generativos
  • Casos de uso de los 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 sencillo

Redes Generativas Antagónicas (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
  • Visión general de los modelos GPT (Transformadores Preentrenados Generativos)
  • 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 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 siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de conceptos básicos de programación en Python.
  • Experiencia con conceptos matemáticos básicos, especialmente probabilidad y álgebra lineal.

Público objetivo

  • Desarrolladores.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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