Bootcamp de IA Generativa - Curso Completo de 65 Horas

Resumen

Embark on a comprehensive 65-hour Generative AI Bootcamp offered by freeCodeCamp. This thorough course is designed to equip you with practical AI skills through immersive hands-on projects.

Start from the basics of Python and progress to building proficient AI agents and applications tailored for a Japanese Language Learning School.

This bootcamp is perfect for both beginners and those with an intermediate grasp of AI concepts, offering a robust learning path to mastering Generative AI techniques. Whether you're starting from scratch or looking to expand your current AI knowledge, this course delivers a structured pathway to success.

Programa

• Introducción a la IA Generativa
Visión general de la IA Generativa y sus aplicaciones
Conceptos y terminología clave
• Fundamentos de Programación en Python
Variables, tipos de datos y operadores
Estructuras de control: bucles y condicionales
Funciones y módulos
• Introducción al Aprendizaje Automático
Aprendizaje supervisado vs. no supervisado
Algoritmos y conceptos clave
• Redes Neuronales y Aprendizaje Profundo
Conceptos básicos de redes neuronales
Introducción a los marcos de aprendizaje profundo (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch)
• Modelos Generativos
Introducción a los modelos generativos
Autoencoders y Autoencoders Variacionales (VAEs)
Redes Generativas Antagónicas (GANs)
• Proyecto 1: Construyendo un GAN Simple
Comprensión de la arquitectura GAN
Entrenamiento de un GAN para la generación de imágenes
• Técnicas Generativas Avanzadas
Aprendizaje por transferencia y ajuste fino
Aprendizaje por refuerzo y agentes de IA
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
Introducción a los conceptos de NLP
Generación de texto y modelos de lenguaje
• Proyecto 2: Aplicación de IA para el Aprendizaje de Idiomas
Diseño de un agente de IA para la Escuela de Aprendizaje de Idioma Japonés
Integración de técnicas de NLP para aprendizaje interactivo
• Despliegue e Integración
Estrategias de despliegue de modelos
Creación de APIs e integración de IA en aplicaciones
• Ética y Buenas Prácticas en IA
Abordando el sesgo y la equidad en modelos de IA
Consideraciones éticas y uso responsable de la IA
• Proyecto Final: Solución Integral de IA
Desarrollo de extremo a extremo de una aplicación impulsada por IA
Presentación y evaluación de proyectos
• Revisión del Curso y Próximos Pasos
Resumen de los aprendizajes clave
Educación continua y recursos para seguir aprendiendo en IA

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Materias

Computer Science