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Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es la IA generativa?
- IA generativa frente a otros tipos de IA
- Panorama general de las principales técnicas y modelos en IA generativa
- Aplicaciones y casos de uso de la IA generativa
- Desafíos y limitaciones de la IA generativa
Creación de Imágenes con IA Generativa
- Generación de imágenes a partir de descripciones textuales
- Uso de GANs para crear imágenes realistas y diversas
- Uso de VAEs para crear imágenes con variables latentes
- Transferencia de estilo para aplicar estilos artísticos a imágenes
Creación de Texto con IA Generativa
- Generación de texto a partir de indicaciones en texto
- Uso de modelos basados en transformadores para crear texto con contexto y coherencia
- Resumen de texto para crear resúmenes concisos de textos largos
- Paraprasia de texto para crear distintas formas de expresar el mismo significado
Creación de Audio con IA Generativa
- Generación de voz a partir de texto
- Generación de texto a partir de voz
- Generación de música a partir de texto o audio
- Generación de voz con una timbre específico
Creación de Otros Contenidos con IA Generativa
- Generación de código a partir de lenguaje natural
- Generación de bocetos de producto a partir de texto
- Generación de video a partir de texto o imágenes
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes
Evaluación de la IA Generativa
- Evaluación de la calidad y diversidad del contenido en IA generativa
- Uso de métricas como el puntaje Inception, la distancia Fréchet Inception y el puntaje BLEU
- Utilización de evaluación humana mediante crowdsourcing y encuestas
- Aplicación de métodos de evaluación adversarial como pruebas de Turing y discriminadores
Comprensión de las Implicaciones Éticas y Sociales de la IA Generativa
- Garantizar equidad y responsabilidad
- Evitar el uso indebido y abuso
- Respetar los derechos y la privacidad de creadores y consumidores de contenido
- Fomentar la creatividad y colaboración entre humanos e IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos y terminología básica de IA
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos
- Conocimiento de frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la IA
14 Horas
Reseñas (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Traducción Automática
Un excelente repositorio de recursos para futuras consultas, estilo del instructor (lleno de buen sentido del humor y gran nivel de detalle)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traducción Automática