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Curso de OpenAI

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Este curso completo te enseñará a implementar soluciones de inteligencia artificial utilizando OpenAI. Descubre cómo configurar y personalizar modelos como GPT y DALL-E para aplicaciones prácticas, optimizando procesos y desarrollando nuevas oportunidades de negocio.

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Formación en OpenAI bonificable para empresas

A quién va dirigido nuestro curso de OpenAI

Desarrolladores, analistas y profesionales técnicos interesados en implementar soluciones basadas en los modelos de OpenAI para optimizar flujos de trabajo y desarrollar aplicaciones innovadoras.

Objetivos de nuestro curso de OpenAI

  • Comprender los fundamentos de los modelos de OpenAI y su ecosistema.
  • Implementar aplicaciones prácticas utilizando las APIs de OpenAI.
  • Diseñar flujos de trabajo y automatizaciones basados en inteligencia artificial.
  • Configurar y optimizar soluciones personalizadas con modelos de OpenAI como GPT y DALL-E.
  • Garantizar un uso ético y seguro de las herramientas de OpenAI en diversos entornos.

Qué vas a aprender en nuestro curso de OpenAI

Este curso completo te enseñará a implementar soluciones de inteligencia artificial utilizando OpenAI. Descubre cómo configurar y personalizar modelos como GPT y DALL-E para aplicaciones prácticas, optimizando procesos y desarrollando nuevas oportunidades de negocio.

Requisitos de nuestro curso de OpenAI

  • Conocimientos de programación, preferiblemente en Python.
  • Familiaridad con conceptos de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
  • Acceso a un equipo con al menos 8 GB de RAM, conexión a internet estable y Python instalado.
  • Configuración de una cuenta en OpenAI con acceso a las claves de API.
  • Instalación de bibliotecas relacionadas como `openai`, `pandas` y `matplotlib`.

Temario del curso de OpenAI

tema 1

Introducción a OpenAI

  • Historia y visión de OpenAI
  • Modelos principales disponibles (GPT, Codex, DALL-E)
  • Casos de uso destacados de OpenAI
  • Conceptos básicos de inteligencia artificial aplicada
  • El papel de OpenAI en el avance de la IA ética
  • Introducción a las API de OpenAI
  • Cómo obtener una clave API de OpenAI
  • Precios y planes de OpenAI
  • Uso responsable de la IA
  • Ejercicio práctico: Configuración inicial con OpenAI
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tema 2

Configuración del Entorno de Desarrollo

  • Instalación de Python y dependencias necesarias
  • Configuración del entorno virtual en Python
  • Instalación de la biblioteca OpenAI
  • Introducción a herramientas como Jupyter Notebooks y VS Code
  • Gestión de claves API de forma segura
  • Resolución de errores comunes durante la configuración
  • Introducción al uso de Postman para probar APIs
  • Ejercicio práctico: Configuración de un entorno de prueba funcional
  • Validación de la conexión con OpenAI
  • Mejores prácticas para gestionar dependencias
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tema 3

Fundamentos del Modelo GPT

  • ¿Qué es GPT y cómo funciona?
  • Estructura y entrenamiento de modelos de lenguaje
  • Introducción al procesamiento de lenguaje natural (NLP)
  • Limitaciones y capacidades de GPT
  • Tipos de tareas que GPT puede realizar
  • Formato de las solicitudes a la API de GPT
  • Comprensión de tokens y costos asociados
  • Ejercicio práctico: Crear un chatbot simple con GPT
  • Integración de GPT con aplicaciones web
  • Casos prácticos de uso empresarial
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tema 4

Uso Avanzado de GPT

  • Creación de prompts efectivos
  • Ejemplos de ingeniería de prompts
  • Personalización de salidas utilizando parámetros
  • Optimización del uso de tokens
  • Generación de contenido basado en contexto
  • Ejercicio práctico: Configuración de un generador de texto avanzado
  • Implementación de un sistema de preguntas y respuestas
  • Uso de GPT para resúmenes y análisis de texto
  • Limitaciones en tareas específicas y cómo abordarlas
  • Resolución de problemas comunes con salidas no deseadas
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tema 5

DALL-E: Generación de Imágenes con Inteligencia Artificial

  • Introducción a DALL-E y su funcionamiento
  • Conceptos clave en la generación de imágenes
  • Uso de la API de DALL-E para generar contenido visual
  • Ejercicio práctico: Generar imágenes a partir de descripciones
  • Creación de variantes de imágenes existentes
  • Ejercicio práctico: Edición de imágenes utilizando DALL-E
  • Optimización de prompts para resultados visuales deseados
  • Limitaciones en la generación de contenido visual
  • Casos prácticos: Diseño gráfico y marketing
  • Ética en la generación de imágenes con IA
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tema 6

Codex: Modelos para el Desarrollo de Código

  • Introducción a Codex y sus aplicaciones
  • Tipos de tareas que Codex puede realizar
  • Integración con IDEs como VS Code
  • Generación automática de fragmentos de código
  • Resolución de errores en el código con Codex
  • Ejercicio práctico: Crear una aplicación funcional con Codex
  • Limitaciones y mejores prácticas en la programación asistida
  • Casos prácticos en la industria de software
  • Seguridad y privacidad en el uso de Codex
  • Comparativa entre Codex y herramientas tradicionales
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tema 7

Personalización de Modelos con Fine-Tuning

  • ¿Qué es el fine-tuning y cuándo usarlo?
  • Preparación de datasets para entrenamiento
  • Formatos de datos compatibles
  • Proceso de entrenamiento en OpenAI
  • Ejercicio práctico: Entrenamiento de un modelo personalizado
  • Optimización del rendimiento tras el fine-tuning
  • Costos y limitaciones del fine-tuning
  • Uso de modelos personalizados en aplicaciones específicas
  • Monitoreo y evaluación del rendimiento del modelo
  • Casos prácticos de modelos personalizados en empresas
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tema 8

Integración con Herramientas de Automatización

  • Uso de OpenAI con herramientas como Zapier y Power Automate
  • Creación de flujos de trabajo automatizados con GPT
  • Integración de DALL-E en procesos creativos
  • Ejercicio práctico: Automatizar la generación de contenido
  • Conexión con bases de datos para análisis avanzado
  • Uso de OpenAI en sistemas CRM y ERP
  • Casos prácticos: Automatización en marketing y ventas
  • Optimización de procesos repetitivos con IA
  • Resolución de problemas en flujos automatizados
  • Mejores prácticas en la implementación de automatizaciones
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tema 9

Seguridad y Ética en el Uso de OpenAI

  • Conceptos básicos de seguridad en IA
  • Consideraciones éticas en la generación de contenido
  • Gestión de datos sensibles en aplicaciones con IA
  • Prevención del uso malintencionado de la tecnología
  • Ejercicio práctico: Implementación de restricciones en aplicaciones
  • Análisis de casos reales de mal uso de OpenAI
  • Regulaciones actuales relacionadas con IA
  • Políticas de privacidad y uso responsable
  • Monitoreo de actividades en aplicaciones basadas en OpenAI
  • Recomendaciones para garantizar un uso seguro y ético
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tema 10

Proyecto Final: Creación de una Solución Completa con OpenAI

  • Planteamiento del proyecto
  • Selección de modelos y herramientas necesarias
  • Implementación de un sistema funcional utilizando GPT y DALL-E
  • Integración de la solución en un entorno empresarial
  • Evaluación del desempeño y optimización del proyecto
  • Documentación y presentación de resultados
  • Resolución de problemas y ajustes finales
  • Escalabilidad y mantenimiento de la solución
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