La IA Generativa Completa para la Investigación y el Desarrollo

Resumen

Domina la IA generativa para investigación y desarrollo y aprende a crear prototipos, optimización y mucho más. Lo que aprenderás:

Entender la IA generativa para investigación y desarrollo, dominar las mejores prácticas de la IA generativa para investigación y desarrollo, aprender los diversos conceptos de los modelos generativos, aprender sobre incrustación vectorial en IA generativa.

Este curso cubre muchos temas de IA generativa para investigación y desarrollo. La IA generativa es una rama revolucionaria del aprendizaje automático que permite a las máquinas crear contenido nuevo, incluidos texto, imágenes, música e incluso código, basándose en patrones aprendidos de vastos conjuntos de datos.

Uno de los componentes clave de la IA generativa es el aprendizaje profundo, particularmente redes neuronales como las Redes Generativas Antagónicas (GANs) y modelos basados en Transformadores como la serie GPT de OpenAI. Estos modelos se entrenan en extensos conjuntos de datos y utilizan algoritmos probabilísticos para generar contenido que se asemeja al trabajo creado por humanos.

La IA generativa está revolucionando la forma en que se produce contenido. Escritores, diseñadores y músicos pueden aprovechar la IA para generar ideas, automatizar tareas repetitivas o incluso crear obras de arte completas.

Herramientas impulsadas por IA como ChatGPT, DALL·E y Stable Diffusion están siendo ampliamente adoptadas para la generación de contenido, haciendo que los procesos creativos sean más eficientes y accesibles. A medida que la IA generativa continúa evolucionando, su impacto en la sociedad será determinado por cómo se regula e integra en diversas industrias.

Mientras ofrece inmensas oportunidades para la innovación y la eficiencia, se deben priorizar las consideraciones éticas y el desarrollo responsable de la IA. El futuro de la IA generativa radica en encontrar un equilibrio entre el avance tecnológico y el bienestar social, asegurando que sirva como una extensión de la creatividad humana en lugar de un reemplazo.

Programa de estudio

• Introducción a la IA Generativa
Visión general de la IA Generativa
Conceptos y definiciones clave
Aplicaciones en investigación y desarrollo
• Fundamentos del Aprendizaje Profundo
Conceptos básicos de redes neuronales
Introducción a las Redes Generativas Antagónicas (GANs)
Visión general de los modelos Transformer (por ejemplo, GPT)
• Modelos Generativos y sus Aplicaciones
Tipos de modelos generativos
Aplicaciones en generación de texto, imagen, música y código
Estudios de caso de IA generativa en la industria
• Embedding Vectorial en IA Generativa
Comprensión del embedding vectorial
Papel en la generación de contenido
Aplicaciones prácticas y ejemplos
• Herramientas y Tecnologías
Visión general de herramientas populares de IA generativa
Introducción a ChatGPT, DALL·E y Stable Diffusion
Trabajo práctico con herramientas de IA para generación de contenido
• Mejores Prácticas para IA Generativa en I+D
Entrenamiento y optimización de modelos
Creación y iteración de prototipos
Integración en flujos de trabajo existentes
• Consideraciones Éticas y Desarrollo Responsable de IA
Comprensión de los riesgos éticos
Estrategias para mitigar el sesgo y la discriminación
Marcos para el uso responsable de la IA
• Tendencias Futuras e Impacto Social
Evolución de las tendencias en IA generativa
Equilibrio entre el avance tecnológico y el bienestar social
El papel de la regulación y las políticas
• Cierre del Curso
Resumen de los aprendizajes clave
Recursos para aprendizaje futuro
Preguntas y respuestas y discusiones finales

---

Enseñado por

Raj Kumar Thokala

---

Asignaturas

Ciencias de la Computación