Domina la IA Generativa para RPA desde lo básico hasta avanzado

Resumen

La inteligencia artificial generativa representa un avance transformador en el campo del aprendizaje automático, permitiendo que los sistemas produzcan contenido original como texto, imágenes, música e incluso código. Construida sobre algoritmos sofisticados, la IA generativa aprovecha conjuntos de datos a gran escala y modelos de aprendizaje profundo, particularmente redes neuronales, para identificar patrones y recrear salidas similares a las humanas.

Entre los modelos de IA generativa más notables se encuentran las arquitecturas basadas en transformadores como GPT y las GAN, que han revolucionado los procesos creativos y analíticos.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Generativa
Visión general de la IA Generativa
Aplicaciones en RPA (Automatización Robótica de Procesos)
Historia y evolución de los modelos generativos
• Fundamentos del Aprendizaje Automático
Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado
Introducción a las Redes Neuronales
Conceptos básicos del Aprendizaje Profundo
• Modelos Clave de IA Generativa
Arquitecturas basadas en Transformers
Comprendiendo los Transformers
Visión general de GPT (Transformer Generativo Preentrenado)
Redes Generativas Antagónicas (GANs)
Componentes de las GANs
Aplicaciones y Desafíos
• Datos para Modelos Generativos
Preparación y Preprocesamiento de Datos
Aprovechamiento de Conjuntos de Datos a Gran Escala
Importancia de la Calidad de los Datos
• Temas Avanzados en IA Generativa
Autoencoders Variacionales (VAEs)
Aprendizaje por Refuerzo en IA Generativa
Ajuste Fino y Aprendizaje por Transferencia
• Implementación de IA Generativa para RPA
Integración de Modelos Generativos en Sistemas RPA
Casos de Uso: Generación de Texto, Creación de Imágenes y Generación de Código
Optimización de la Automatización del Flujo de Trabajo con IA
• Herramientas y Marcos de Trabajo
Visión General de Bibliotecas Clave (TensorFlow, PyTorch, etc.)
Herramientas de Software para Implementar Modelos Generativos
Plataformas en la Nube para IA Escalable
• Consideraciones Éticas y Prácticas
Abordar el Sesgo y la Equidad en la IA
Asegurando la Privacidad de los Datos
Discusión del Impacto Futuro en Trabajos e Industrias
• Estudios de Caso y Aplicaciones en la Industria
Ejemplos del Mundo Real de IA Generativa en RPA
Innovaciones y Avances
Proyecto Interactivo: Desarrollo de una Aplicación de IA Generativa Simple
• Conclusión y Direcciones Futuras
Resumen de Conceptos Clave
Tendencias Emergentes en IA Generativa
Preparación para Aprendizaje y Investigación Futuros en el Campo

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Enseñado por

Narsi Naidu Chilla

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Asignaturas

Ciencias de la Computación