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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
- Descripción 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
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 los modelos generativos
Autoencoders Variacionales (VAE)
- Comprensión de los autoencoders
- La arquitectura de los VAE
- Espacio latente y su importancia
- Proyecto práctico: Construcción de un VAE simple
Redes Generativas Adversarias (GAN)
- Introducción a las GAN
- La arquitectura de las GAN: generador y discriminador
- Entrenamiento de GAN 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 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 la ciencia y la investigación
Proyecto final
- Ideación y propuesta de un proyecto de IA generativa
- Recopilación y preprocesamiento del conjunto de datos
- Selección y entrenamiento del modelo
- Evaluación y presentación de los resultados
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los 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