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Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa
- ¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa?
- Historia y evolución de la Inteligencia Artificial Generativa
- Conceptos clave y terminología
- Descripción general de las aplicaciones y el potencial de la Inteligencia Artificial 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 del 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 los 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 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
- 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 Inteligencia Artificial Generativa
- Sesgo y equidad en los modelos de IA
- Implicaciones futuras e inteligencia artificial responsable
Aplicaciones Industriales de la Inteligencia Artificial Generativa
- Inteligencia Artificial Generativa en el arte y la creatividad
- Aplicaciones en negocios y marketing
- Inteligencia Artificial Generativa en la ciencia e investigación
Proyecto Final
- Ideación y propuesta de un proyecto de inteligencia artificial generativa
- Recolección y preprocesamiento de conjuntos de datos
- Selección y entrenamiento del modelo
- Evaluación y presentación de los resultados
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de programación en Python
- Experiencia con conceptos matemáticos básicos, especialmente probabilidad y álgebra lineal
Público Objetivo
- Desarrolladores
14 Horas
Reseñas (2)
los consejos y las indicaciones recomendadas que podemos llevarnos de esta capacitación
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Traducción Automática
Uso de prompts apropiados y eficaces
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Traducción Automática