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Temario del curso

Introducción a la IA para el desarrollo de software

  • ¿Qué es la IA generativa frente a la IA predictiva?
  • Aplicaciones de la IA en la codificación, análisis y automatización
  • Descripción general de LLMs, transformadores y modelos de aprendizaje profundo

Codificación asistida por IA y desarrollo predictivo

  • Finalización y generación de código impulsada por IA (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Predicción de errores y vulnerabilidades en el código antes del despliegue
  • Automatización de revisiones de código y sugerencias de optimización

Construcción de modelos predictivos para aplicaciones de software

  • Comprensión de pronósticos de series de tiempo y análisis predictivo
  • Implementación de modelos de IA para pronósticos de demanda y detección de anomalías
  • Uso de Python, Scikit-learn y TensorFlow para modelado predictivo

IA generativa para generación de texto, código e imágenes

  • Trabajo con GPT, LLaMA y otros modelos de lenguaje grandes (LLMs)
  • Generación de datos sintéticos, resúmenes de texto y documentación
  • Creación de imágenes y videos generados por IA con modelos de difusión

Despliegue de modelos de IA en aplicaciones del mundo real

  • Alojamiento de modelos de IA usando Hugging Face, AWS y Google Cloud
  • Construcción de servicios de IA basados en API para aplicaciones empresariales
  • Ajuste fino de modelos de IA preentrenados para tareas específicas del dominio

IA para insights empresariales predictivos y toma de decisiones

  • Inteligencia empresarial impulsada por IA y análisis de clientes
  • Predicción de tendencias del mercado y comportamiento del consumidor
  • Automatización de optimizaciones de flujos de trabajo con IA

IA ética y mejores prácticas en el desarrollo

  • Consideraciones éticas en la toma de decisiones asistida por IA
  • Detección de sesgos y equidad en modelos de IA
  • Mejores prácticas para una IA interpretable y responsable

Talleres prácticos y estudios de caso

  • Implementación de análisis predictivo para un conjunto de datos del mundo real
  • Construcción de un chatbot impulsado por IA con generación de texto
  • Despliegue de una aplicación basada en LLM para automatización

Resumen y próximos pasos

  • Revisión de los puntos clave
  • Herramientas y recursos de IA para seguir aprendiendo
  • Sesión final de preguntas y respuestas

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de desarrollo de software
  • Experiencia con cualquier lenguaje de programación (se recomienda Python)
  • Familiaridad con los fundamentos del aprendizaje automático o la IA (recomendado pero no obligatorio)

Público objetivo

  • Desarrolladores de software
  • Ingenieros de IA y aprendizaje automático
  • Líderes de equipos técnicos
  • Gerentes de producto interesados en aplicaciones impulsadas por IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (2)

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