Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es la IA generativa?
- IA generativa frente a otros tipos de IA
- Visión general de las técnicas y modelos principales en IA generativa
- Aplicaciones y casos de uso de la IA generativa
- Desafíos y limitaciones de la IA generativa
Creación de imágenes con IA generativa
- Generación de imágenes a partir de descripciones textuales
- Uso de GAN (Redes Generativas Antagónicas) para crear imágenes realistas y diversas
- Uso de VAE (Variational Autoencoders) para crear imágenes con variables latentes
- Transferencia de estilo para aplicar estilos artísticos a las imágenes
Creación de texto con IA generativa
- Generación de texto a partir de indicaciones textuales
- Uso de modelos basados en transformadores para crear texto con contexto y coherencia
- Resumen de texto para crear resúmenes concisos de textos largos
- Parafraseo de texto para crear diferentes formas de expresar el mismo significado
Creación de audio con IA generativa
- Generación de habla a partir de texto
- Generación de texto a partir del habla
- Generación de música a partir de texto o audio
- Generación de voz con una voz específica
Creación de otro contenido con IA generativa
- Generación de código a partir de lenguaje natural
- Generación de bocetos de productos a partir de texto
- Generación de vídeo a partir de texto o imágenes
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes
Evaluación de la IA generativa
- Evaluación de la calidad y diversidad del contenido en la IA generativa
- Uso de métricas como el puntaje de Inception, la distancia Fréchet de Inception (FID) y el puntaje BLEU
- Utilización de evaluaciones humanas mediante crowdsourcing y encuestas
- Aplicación de métodos de evaluación adversarial como las pruebas de Turing y discriminadores
Comprensión de las implicaciones éticas y sociales de la IA generativa
- Garantizar la equidad y la rendición de cuentas
- Evitar el uso indebido y el abuso
- Respetar los derechos y la privacidad de los creadores y consumidores de contenido
- Fomentar la creatividad y la colaboración entre humanos e IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos y terminología básicos de la IA
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Público objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la IA
14 Horas
Reseñas (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Traducción Automática
Un excelente repositorio de recursos para futuras consultas, estilo del instructor (lleno de buen sentido del humor y gran nivel de detalle)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traducción Automática