Bootcamp de IA Generativa - Curso Completo de 65 Horas

Resumen

Domina habilidades prácticas de IA generativa a través de proyectos prácticos, desde los fundamentos de Python hasta la construcción de agentes de IA y aplicaciones para una escuela de aprendizaje del idioma japonés, adecuadas para principiantes y aprendices intermedios.

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

Asignaturas

Ciencias de la Computación