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Curso de IA Generativa para Desarrolladores

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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.

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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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Preguntas Frecuentes de IA Generativa para Desarrolladores

¿Cuáles son los beneficios de realizar el curso de IA Generativa para Desarrolladores?

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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?

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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?

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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?

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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?

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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.