Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution

Resumen

Nos encontramos en una sociedad donde la línea entre lo que es creado por humanos y lo que es creado por máquinas es cada vez más borrosa. La IA generativa ha sido un punto de inflexión en cómo creamos, diseñamos e interactuamos con la tecnología.

Pero, ¿cómo funciona, cuáles son los beneficios más allá de la novedad y cuáles son los riesgos?

Únete a nosotros para una introducción accesible sobre cómo funciona la IA generativa de manera clara y comprensible; y cómo podemos usar esta tecnología no solo como una herramienta independiente, sino en colaboración para impulsar la innovación y la transformación de manera responsable.

• Nivel del curso:

  Fundamental

• Duración:

  2 horas

Este curso incluye presentaciones basadas en ejemplos prácticos, con casos de uso y demostraciones.

Al finalizar esta sesión, los asistentes podrán:

• Definir inteligencia artificial, aprendizaje automático y los tres tipos de aprendizaje automático
• Describir cómo los algoritmos de aprendizaje automático aprenden y posteriormente generan un modelo de aprendizaje automático
• Entender la diferencia entre los algoritmos tradicionales de aprendizaje automático y los algoritmos de aprendizaje profundo
• Describir cómo funcionan las redes neuronales artificiales
• Entender la diferencia entre la IA discriminativa (predictiva) y la IA generativa
• Describir cómo se entrenan y utilizan los modelos de lenguaje grande (LLMs) para la generación de texto
• Entender el propósito y la importancia de los modelos fundacionales (FMs) y cómo la ingeniería de prompts y el ajuste fino pueden personalizar los FMs.
• Describir cómo se entrenan y utilizan los modelos de difusión para la generación de imágenes
• Describir las aplicaciones prácticas de la IA generativa
• Identificar problemas relacionados con el uso responsable e inclusivo de la IA generativa

Este curso está destinado a:

• Entusiastas no técnicos
• Entusiastas técnicos
• Tomadores de decisiones

Ninguno

Introducción

• Esta sección proporciona un contexto general del estado actual de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Comienza con las nociones básicas con una definición de inteligencia artificial antes de profundizar en el aprendizaje automático y los tres tipos principales de aprendizaje automático:

  aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo.

  Hay una discusión general sobre cómo estos permiten que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático realmente aprendan, lo que lleva a una cobertura exhaustiva sobre el aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales, las tecnologías que sustentan la IA generativa.

• ¿Qué es la inteligencia artificial?
  • ¿Qué es el aprendizaje automático?
    • Aprendizaje supervisado
    • Aprendizaje no supervisado
    • Aprendizaje por refuerzo
• ¿Cómo aprende el aprendizaje automático?
• ¿Qué es el aprendizaje profundo?
  • Redes neuronales artificiales

En esta sección profundizamos en dos de las formas más populares y conocidas de IA generativa:

la generación de texto y el procesamiento del lenguaje natural, y la generación de imágenes y los modelos de difusión.

• Generación de texto y procesamiento del lenguaje natural
• ¿Qué es un modelo de lenguaje grande?
• ¿En qué se diferencia de los enfoques anteriores?
• Arquitecturas Transformer
• Generación de texto condicional
• Desarrollo de modelos de lenguaje grande (LL

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  Asignaturas