Bootcamp de IA Generativa - Curso Completo de 65 Horas

Resumen

Emprende un exhaustivo Bootcamp de IA Generativa de 65 horas ofrecido por freeCodeCamp. Este curso completo está diseñado para equiparte con habilidades prácticas en IA a través de proyectos inmersivos prácticos.

Comienza desde los conceptos básicos de Python y avanza hasta construir agentes y aplicaciones de IA competentes adaptados para una Escuela de Aprendizaje de Idioma Japonés.

Este bootcamp es perfecto tanto para principiantes como para aquellos con un conocimiento intermedio de conceptos de IA, ofreciendo un sólido camino de aprendizaje para dominar las técnicas de IA Generativa. Ya sea que comiences desde cero o busques expandir tu conocimiento actual en IA, este curso proporciona una vía estructurada hacia el éxito.

Programa de estudio

• 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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Asignaturas

Ciencias de la Computación