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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es la IA generativa?
- IA generativa frente a otros tipos de IA
- Descripción 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 (Generative Adversarial Networks) para crear imágenes realistas y diversas
- Uso de VAE (Variational Autoencoders) para crear imágenes con variables latentes
- Uso de transferencia de estilo para aplicar estilos artísticos a las imágenes
Creación de texto con IA generativa
- Generación de texto a partir de indicaciones de texto
- Uso de modelos basados en transformadores para crear texto con contexto y coherencia
- Uso de resumen de texto para crear resúmenes concisos de textos largos
- Uso de paráfrasis de texto para crear diferentes formas de expresar el mismo significado
Creación de audio con IA generativa
- Generación de voz a partir de texto
- Generación de texto a partir de voz (transcripción)
- Generación de música a partir de texto o audio
- Generación de voz con una identidad vocal específica
Creación de otros contenidos con IA generativa
- Generación de código a partir de lenguaje natural
- Generación de bocetos de productos a partir de texto
- Generación de video 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 la puntuación de Inception, la distancia de Inception Fréchet y la puntuación BLEU
- Utilización de la evaluación humana mediante crowdsourcing y encuestas
- Aplicación de métodos de evaluación adversaria como las pruebas de Turing y discriminadores
Comprensión de las implicaciones éticas y sociales de la IA generativa
- Garantizar la equidad y la responsabilidad
- Evitar el mal uso y el abuso
- Respetar los derechos y la privacidad de los creadores y consumidores de contenidos
- Fomentar la creatividad y la colaboración entre humanos e IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos y la terminología de la IA
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos
- Familiaridad con frameworks de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la IA
Reseñas (3)
Profundidad sobre el contexto de fondo y la formulación de prompts.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Curso - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Traducción Automática
los consejos y las indicaciones recomendadas que podemos llevarnos de esta capacitación
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Curso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Traducción Automática
Uso de prompts apropiados y eficaces
Marses Pacaldo
Curso - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Traducción Automática
