Curso de IA Generativa para Desarrolladores hasta 100% Bonificable a través de FUNDAE
Tu bonificación paso a paso
Forma a tu equipo sin costes mediante la bonificación estatal. Este programa de IA Generativa para Desarrolladorespara empresas es subvencionable hasta el 100%.
Potencia las habilidades de edición y automatización de tus profesionales.
Accede a una formación avanzada en IA Generativa para Desarrolladores práctica y orientada a resultados.
Prepara a tu equipo para los retos documentales del entorno laboral actual.
Gestionamos gratis tu bonificación de este curso corporativo de IA Generativa para Desarrolladores ante FUNDAE.
Potencia la innovación tecnológica en tu empresa con IA Generativa, mejorando eficiencia y creatividad en desarrollos mediante herramientas avanzadas
Aprende a implementar soluciones de IA Generativa que optimicen procesos de desarrollo, reduciendo tiempos y costes, y mejorando la calidad del software.
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Transforma la creación de contenido y aplicaciones con proyectos basados en IA Generativa, adaptando tecnologías de última generación a tus necesidades empresariales.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
Encuentra todo el temario del curso aquí.
Temario
Definición y conceptos clave de la IA Generativa
Diferencias entre IA Generativa y otros tipos de IA
Historia y evolución de la IA Generativa
Aplicaciones actuales y futuras de la IA Generativa
Ejemplos de uso de IA Generativa en el mundo real
Introducción a los modelos de Machine Learning y Deep Learning
Comprendiendo la importancia de los datos en la IA Generativa
Ética y consideraciones legales en IA Generativa
Impacto de la IA Generativa en industrias clave
Primeros pasos en el desarrollo de soluciones con IA Generativa
Definición y conceptos clave de la IA Generativa
Diferencias entre IA Generativa y otros tipos de IA
Historia y evolución de la IA Generativa
Aplicaciones actuales y futuras de la IA Generativa
Ejemplos de uso de IA Generativa en el mundo real
Introducción a los modelos de Machine Learning y Deep Learning
Comprendiendo la importancia de los datos en la IA Generativa
Ética y consideraciones legales en IA Generativa
Impacto de la IA Generativa en industrias clave
Primeros pasos en el desarrollo de soluciones con IA Generativa
Diferencias entre IA Generativa y otros tipos de IA
Historia y evolución de la IA Generativa
Aplicaciones actuales y futuras de la IA Generativa
Ejemplos de uso de IA Generativa en el mundo real
Introducción a los modelos de Machine Learning y Deep Learning
Comprendiendo la importancia de los datos en la IA Generativa
Ética y consideraciones legales en IA Generativa
Impacto de la IA Generativa en industrias clave
Primeros pasos en el desarrollo de soluciones con IA Generativa
Tema 2: Fundamentos de Machine Learning y Deep Learning
Conceptos clave del Machine Learning
Diferencias entre aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado
Introducción a Deep Learning y redes neuronales
Estructura y funcionamiento de las redes neuronales
Función de activación y retropropagación en redes neuronales
Tipos de arquitecturas de redes neuronales: CNN, RNN y más
Herramientas y frameworks para desarrollar modelos de Machine Learning
Proceso de entrenamiento y evaluación de modelos
Optimización y ajuste de hiperparámetros
Ejemplos prácticos de Machine Learning y Deep Learning
Tema 3: Introducción a Redes Generativas Antagonistas (GAN)
Concepto de GANs (Generative Adversarial Networks)
Estructura básica de una GAN: generador y discriminador
Funcionamiento y entrenamiento de una GAN
Aplicaciones de GANs: generación de imágenes, videos y audio
Ejemplos de GANs en la creación de contenido digital
Limitaciones y desafíos en el uso de GANs
Optimización y ajuste de hiperparámetros en GANs
Generación de datos sintéticos con GANs
Implementación de GANs con frameworks como TensorFlow y PyTorch
Ejercicios prácticos de creación de una GAN
Tema 4: Modelos de Lenguaje Generativo (GPT y otros)
Concepto de modelos de lenguaje generativo
Exploración del modelo GPT (Generative Pretrained Transformer)
Funcionamiento y entrenamiento de GPT-3 y GPT-4
Aplicaciones de GPT en la generación de texto y asistencia conversacional
Comparación entre GPT y otros modelos de lenguaje (T5, BERT)
Integración de modelos de lenguaje en aplicaciones de desarrollo
Generación de texto condicional y respuestas automáticas
Entrenamiento de modelos de lenguaje para tareas específicas
Implementación de GPT con APIs de OpenAI y Hugging Face
Ejemplos prácticos de uso de GPT en proyectos reales
Tema 5: Implementación de IA Generativa en el Desarrollo de Software
Uso de IA Generativa para el desarrollo de software y automatización
Integración de IA en el ciclo de vida del desarrollo de software
Aplicaciones de IA para la generación automática de código
Uso de asistentes de IA en entornos de desarrollo (e.g., GitHub Copilot)
Herramientas y frameworks para integrar IA en soluciones de software
Automación de pruebas y depuración con IA Generativa
Análisis y predicción de rendimiento de código con IA
Generación de documentación y refactorización de código automatizada
Limitaciones y desafíos de la IA Generativa en el desarrollo de software
Casos prácticos de uso de IA Generativa en proyectos de desarrollo
Tema 6: Desarrollo de Aplicaciones Creativas con IA Generativa
Uso de IA Generativa para la creación de contenido multimedia
Generación de imágenes y arte digital con redes neuronales
Creación de música y audio con modelos generativos
Generación de videos y animaciones automáticas
Aplicaciones en la creación de videojuegos y experiencias interactivas
IA Generativa en la creación de entornos 3D y realidad aumentada
Personalización de contenido creativo con IA
Herramientas para artistas y desarrolladores creativos
Integración de IA Generativa en plataformas creativas
Ejemplos prácticos de desarrollo de aplicaciones creativas
Tema 7: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) en IA Generativa
Fundamentos del procesamiento de lenguaje natural (NLP)
Aplicación de modelos de lenguaje generativo en tareas de NLP
Generación automática de texto y resúmenes con IA
Traducción automática y conversión de lenguaje con modelos generativos
Creación de chatbots y asistentes virtuales con IA Generativa
Análisis de sentimiento y extracción de información con IA
Aplicaciones de NLP en la creación de contenido personalizado
Ejemplos de IA generativa en la industria editorial y publicitaria
Optimización de modelos de NLP para precisión y eficiencia
Implementación de soluciones NLP en proyectos prácticos
Tema 8: Entrenamiento de Modelos Generativos desde Cero
Proceso de recopilación y preparación de datos para IA Generativa
Entrenamiento de un modelo generativo desde cero
Selección de arquitecturas y técnicas para entrenar modelos
Uso de GPU y recursos en la nube para acelerar el entrenamiento
Evaluación del rendimiento del modelo generativo
Técnicas de ajuste fino para mejorar la calidad de los resultados
Pruebas y depuración de modelos generativos
Implementación de soluciones generativas en proyectos de producción
Optimización de modelos generativos para eficiencia y escalabilidad
Ejemplos prácticos de entrenamiento de modelos generativos
Tema 9: IA Generativa para la Creación de Videojuegos
Uso de IA Generativa en el diseño de niveles y personajes
Generación automática de contenido en videojuegos
Creación de escenarios y narrativas generadas por IA
Implementación de IA en mecánicas de juego y decisiones
Personalización de experiencias de juego con IA
Optimización de contenido generado por IA en tiempo real
IA Generativa para la creación de mundos abiertos y dinámicos
Generación de música y efectos de sonido en videojuegos
Herramientas de desarrollo de videojuegos basadas en IA
Ejemplos prácticos de integración de IA en videojuegos
Tema 10: Ética y Responsabilidad en el Uso de IA Generativa
Consideraciones éticas en el uso de IA Generativa
Sesgos en modelos generativos y cómo mitigarlos
Privacidad y protección de datos en aplicaciones de IA Generativa
Transparencia y explicabilidad en los modelos generativos
Impacto social y laboral de la IA Generativa
Regulaciones y normativas en el uso de IA
Riesgos asociados a la generación automática de contenido
Creación responsable de aplicaciones con IA Generativa
Casos de uso controvertidos en la IA Generativa
Mejores prácticas para un desarrollo ético en IA
Tema 11: Herramientas y Frameworks para Desarrolladores de IA Generativa
Herramientas populares para desarrollar IA Generativa
Comparativa de frameworks: TensorFlow, PyTorch, JAX y otros
Plataformas en la nube para IA: Google Cloud, AWS y Azure
Implementación de soluciones de IA en Kubernetes y Docker
APIs y servicios listos para usar en IA Generativa
Mantenimiento y actualización de modelos generativos en producción
Automatización del ciclo de vida de modelos de IA
Evaluación y selección de herramientas según el proyecto
Escalabilidad y optimización de infraestructuras para IA Generativa
Ejemplos prácticos de uso de herramientas en proyectos
Tema 12: Proyecto Final: Desarrollo de una Solución Completa con IA Generativa
Definición del alcance del proyecto
Selección del modelo y arquitectura adecuados
Entrenamiento de modelos generativos para la solución
Integración de la IA Generativa en una aplicación o sistema
Evaluación del rendimiento y optimización del modelo
Documentación y presentación del proyecto
Consideraciones éticas y de seguridad en el proyecto
Implementación de la solución en un entorno de producción
Mantenimiento y actualización continua del modelo
Presentación y retroalimentación del proyecto final
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar IA Generativa para Desarrolladores en su día a día
Desarrolladores Backend
Quieren integrar IA Generativa en soluciones backend para mejorar funcionalidad y personalización de servicios empresariales.
Analistas de Datos
Buscan aplicar técnicas de IA Generativa en el análisis y visualización de datos para obtener insights valiosos.
Ingenieros de Datos
Desean optimizar procesos y flujos de datos implementando modelos generativos que mejoran la eficiencia operativa.
Equipos de I+D de Empresas
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en IA Generativa para Desarrolladores
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Este curso proporciona conocimientos específicos sobre cómo aplicar IA Generativa en proyectos empresariales, mejorando la eficiencia en el desarrollo de software y contenido. Su implementación permite la automatización de procesos, reducción de costes y el aumento de la calidad de los productos, potenciando la innovación y el desarrollo de soluciones personalizadas.
Sí, el curso es 100% bonificable a través de FUNDAE. Al gestionar la bonificación con Imagina, se cobra un 10% adicional más IVA, el cual también es bonificable. Esto facilita acceder a la formación sin costo neto para la empresa, optimizando así el uso de los recursos destinados a la capacitación.
El curso se desarrolla en un Aula Virtual Personalizada. Esta modalidad vía Zoom permite adaptar el contenido y los horarios a las necesidades específicas de la empresa. Está pensado para un máximo de 20 participantes, asegurando una atención personalizada y un enfoque adaptado a los objetivos corporativos.
Los participantes desarrollarán habilidades en el uso y aplicación de tecnologías de IA Generativa como GANs y GPT, adaptándolas a necesidades específicas del negocio. Aprenderán a optimizar procesos, potenciar la creatividad y mejorar la toma de decisiones estratégicas en la empresa.
Antes de iniciar las sesiones, se realiza un diagnóstico de necesidades con la empresa para ajustar el contenido a sus objetivos específicos. Cada módulo es personalizable, asegurando que las herramientas y conceptos enseñados sean aplicables a los proyectos y desafíos concretos que enfrenta su equipo de desarrollo.
El proceso de inscripción se inicia contactando con Imagina para recibir un formulario de registro. Una vez completado, se ajustan los detalles del aula virtual y se calendarizan las sesiones según disponibilidad. Así se garantiza una formación flexible y adaptada a sus horarios empresariales.
Durante el curso, se ofrece soporte continuo a través de las videoconferencias y una línea directa con los instructores. Las dudas pueden ser resueltas en tiempo real, y se proporcionan grabaciones de las sesiones para consulta posterior, asegurando una experiencia de aprendizaje fluida y efectiva.
Este curso proporciona conocimientos específicos sobre cómo aplicar IA Generativa en proyectos empresariales, mejorando la eficiencia en el desarrollo de software y contenido. Su implementación permite la automatización de procesos, reducción de costes y el aumento de la calidad de los productos, potenciando la innovación y el desarrollo de soluciones personalizadas.
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El curso se desarrolla en un Aula Virtual Personalizada. Esta modalidad vía Zoom permite adaptar el contenido y los horarios a las necesidades específicas de la empresa. Está pensado para un máximo de 20 participantes, asegurando una atención personalizada y un enfoque adaptado a los objetivos corporativos.
Los participantes desarrollarán habilidades en el uso y aplicación de tecnologías de IA Generativa como GANs y GPT, adaptándolas a necesidades específicas del negocio. Aprenderán a optimizar procesos, potenciar la creatividad y mejorar la toma de decisiones estratégicas en la empresa.
Antes de iniciar las sesiones, se realiza un diagnóstico de necesidades con la empresa para ajustar el contenido a sus objetivos específicos. Cada módulo es personalizable, asegurando que las herramientas y conceptos enseñados sean aplicables a los proyectos y desafíos concretos que enfrenta su equipo de desarrollo.
El proceso de inscripción se inicia contactando con Imagina para recibir un formulario de registro. Una vez completado, se ajustan los detalles del aula virtual y se calendarizan las sesiones según disponibilidad. Así se garantiza una formación flexible y adaptada a sus horarios empresariales.
Durante el curso, se ofrece soporte continuo a través de las videoconferencias y una línea directa con los instructores. Las dudas pueden ser resueltas en tiempo real, y se proporcionan grabaciones de las sesiones para consulta posterior, asegurando una experiencia de aprendizaje fluida y efectiva.
Diseñemos hoy el curso que tu empresa necesita
Cuéntanos tus objetivos de negocio y prepararemos una propuesta formativa bonificable totalmente ad hoc
Impulsa la colaboración y el pensamiento innovador en tu equipo, aplicando IA Generativa en proyectos que superen las expectativas de los clientes.
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Fortalece la competitividad de tu empresa mediante la integración de avanzadas técnicas de Machine Learning, desarrollando productos más inteligentes y personalizados.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras