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Curso de IA Generativa para Desarrolladores
DISPONIBLE EN MODALIDAD:
Aula Virtual Personalizada
Domina la creación de aplicaciones utilizando IA Generativa para proyectos de desarrollo.
Este curso proporciona a los desarrolladores las herramientas y conocimientos necesarios para aplicar IA Generativa en sus proyectos. Desde el uso de redes generativas antagónicas (GAN) hasta el entrenamiento de modelos de lenguaje como GPT, los participantes aprenderán a desarrollar soluciones creativas y optimizadas con IA, mientras abordan desafíos éticos y técnicos.
Formación en IA Generativa para Desarrolladores bonificable para empresas
A quién va dirigido nuestro curso de IA Generativa para Desarrolladores
Desarrolladores de software interesados en incorporar IA Generativa en sus proyectos.
Objetivos de nuestro curso de IA Generativa para Desarrolladores
- Comprender el funcionamiento y aplicaciones de la IA Generativa.
- Entrenar y optimizar modelos de IA para generar contenido.
- Integrar IA Generativa en aplicaciones y entornos de desarrollo.
- Desarrollar soluciones creativas utilizando IA en videojuegos, multimedia y más.
- Implementar buenas prácticas éticas y de seguridad en el uso de IA.
Qué vas a aprender en nuestro curso de IA Generativa para Desarrolladores
Este curso proporciona a los desarrolladores las herramientas y conocimientos necesarios para aplicar IA Generativa en sus proyectos. Desde el uso de redes generativas antagónicas (GAN) hasta el entrenamiento de modelos de lenguaje como GPT, los participantes aprenderán a desarrollar soluciones creativas y optimizadas con IA, mientras abordan desafíos éticos y técnicos.
Requisitos de nuestro curso de IA Generativa para Desarrolladores
- Experiencia desarrollando con Python y nociones fundamentales de de Machine Learning.
- Tener instalado previamente: Python (v3 o superior), Visual Studio Code, GIT y poder crear proyectos Python con TensorFlow, PyTorch o JAX.
- Tener una licencia y créditos necesarios para entrenar modelos en plataformas como: Google Cloud Platform, AWS o Azure para entrenar modelos que poder emplear en el curso.
- Tener un equipo con acceso a un usuario con permios de instalación, conexión estable a Internet, GPU compatible con CUDA, mínimo 16 GB de RAM y mínimo 100 GB de espacio libre en disco.
Temario del curso de IA Generativa para Desarrolladores
tema 1
Introducción a la 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
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
Preguntas Frecuentes de IA Generativa para Desarrolladores
¿Cuáles son los beneficios de realizar el curso de IA Generativa para Desarrolladores?
Este curso te proporciona las habilidades necesarias para aplicar la inteligencia artificial generativa en tus proyectos. Aprenderás sobre redes generativas antagónicas (GAN), modelos de lenguaje como GPT, y cómo integrarlos en soluciones de software y creativas. También adquirirás conocimientos sobre las consideraciones éticas y legales en el uso de IA.
¿El curso de IA Generativa se puede bonificar a través de FUNDAE?
Sí, las empresas pueden bonificar el curso de IA Generativa a través de FUNDAE, lo que permite reducir hasta el 100% del coste del curso, dependiendo de los créditos disponibles. Nosotros también ofrecemos un servicio de gestión de esta bonificación por un 10% extra del valor del curso, que igualmente es bonificable.
¿En qué modalidad se imparte el curso de IA Generativa?
El curso de IA Generativa se imparte en modalidad de aula virtual personalizada. Esto significa que recibirás las clases a través de videoconferencia en Zoom, con interacción directa con el formador y acceso a las grabaciones para repasar los contenidos en cualquier momento.
¿Qué habilidades desarrollaré con el curso de IA Generativa?
Desarrollarás habilidades para implementar y optimizar modelos de IA generativa, desde la creación de contenido multimedia hasta el desarrollo de aplicaciones con modelos de lenguaje generativo. También aprenderás a integrar estas herramientas en el ciclo de vida del desarrollo de software y a manejar los desafíos éticos asociados.
¿Cómo puedo inscribirme en el curso de IA Generativa?
Puedes inscribirte en el curso completando el formulario de inscripción disponible en nuestra web. Asegúrate de proporcionar toda la información necesaria para que podamos procesar tu solicitud y guía sobre la bonificación en función de FUNDAE.