Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la IA para el Desarrollo de Software

  • ¿Qué es la IA Generativa frente a la IA Predictiva?
  • Aplicaciones de la IA en codificación, análisis y automatización
  • Visión general de MLLs, transformadores y modelos de aprendizaje profundo

Codificación Asistida por IA y Desarrollo Predictivo

  • Completación y generación de código impulsada por IA (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Predicción de errores de código y vulnerabilidades antes del despliegue
  • Automatización de revisiones de código y sugerencias de optimización

Construcción de Modelos Predictivos para Aplicaciones de Software

  • Comprensión del pronóstico de series temporales y análisis predictivo
  • Implementación de modelos de IA para el pronóstico de demanda y detección de anomalías
  • Uso de Python, Scikit-learn y TensorFlow para modelado predictivo

IA Generativa para la Generación de Texto, Código e Imágenes

  • Trabajo con GPT, LLaMA y otros MLLs
  • Generación de datos sintéticos, resúmenes de texto y documentación
  • Creación de imágenes y videos generados por IA con modelos de difusión

Despliegue de Modelos de IA en Aplicaciones del Mundo Real

  • Hospedaje de modelos de IA usando Hugging Face, AWS y Google Cloud
  • Construcción de servicios de IA basados en API para aplicaciones empresariales
  • Ajuste fino de modelos de IA preentrenados para tareas específicas del dominio

IA para Perspectivas Empresariales Predictivas y Toma de Decisiones

  • Inteligencia empresarial impulsada por IA y análisis de clientes
  • Predicción de tendencias del mercado y comportamiento del consumidor
  • Automatización de optimizaciones de flujo de trabajo con IA

IA Ética y Mejores Prácticas en el Desarrollo

  • Consideraciones éticas en la toma de decisiones asistida por IA
  • Detección de sesgos y equidad en modelos de IA
  • Mejores prácticas para una IA interpretable y responsable

Talleres Prácticos y Estudios de Caso

  • Implementación de análisis predictivo para un conjunto de datos del mundo real
  • Construcción de un chatbot potenciado con IA con generación de texto
  • Despliegue de una aplicación basada en MLL para automatización

Resumen y Próximos Pasos

  • Revisión de los puntos clave
  • Herramientas y recursos de IA para aprendizaje continuo
  • Sesión final de preguntas y respuestas

Requerimientos

  • Comprender conceptos básicos de desarrollo de software
  • Experiencia con cualquier lenguaje de programación (se recomienda Python)
  • Familiaridad con fundamentos de aprendizaje automático o IA (recomendado pero no obligatorio)

Público Objetivo

  • Desarrolladores de software
  • Ingenieros de IA/ML
  • Líderes técnicos de equipos
  • Gerentes de producto interesados en aplicaciones potenciadas con IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas