Curso Inteligencia artificial generativa
16 horas
Presencial / Virtual Class
Precio por alumno: consultar
Precio de grupo: consultar
Este contenido formativo se centra en la inteligencia artificial generativa, explorando tecnologías avanzadas como redes generativas adversarias (GANs), modelos de autoencoders y sistemas de IA que pueden crear contenido multimedia, texto y más.
Los alumnos aprenderán sobre los principios fundamentales de estos modelos, sus aplicaciones prácticas, y cómo implementarlos de manera efectiva.
El programa aborda temas importantes para profesionales interesados en la inteligencia artificial generativa.
Al participar en este curso, los profesionales se familiarizarán con tecnologías de vanguardia y serán capaces de liderar proyectos innovadores que utilizan IA para crear y diseñar. La habilidad para implementar estos modelos avanzados abre nuevas posibilidades en una amplia gama de sectores, potenciando tanto el crecimiento personal como profesional y manteniendo a las organizaciones a la vanguardia de la innovación tecnológica.
Requisitos:
Conocimientos básicos sobre fundamentos de Inteligencia Artificial
Dirigido a:
Este curso está dirigido a desarrolladores de IA, científicos de datos, creativos tecnológicos y cualquier profesional interesado en explorar el potencial de la IA para crear y diseñar de forma autónoma.
Objetivos:
- Comprender los principios subyacentes de la IA generativa y sus modelos más importantes.
- Aprender a desarrollar y entrenar modelos generativos para diferentes tipos de datos y formatos.
- Explorar las aplicaciones y el impacto potencial de la IA generativa en diversos sectores.
Contenidos
- Introducción a la IA generativa
- Conceptos básicos de la IA generativa: definiciones y panorama general.
- Tipos de modelos generativos: GANs, autoencoders, modelos basados en redes neuronales recurrentes.
- Fundamentos teóricos y matemáticos de los modelos generativos.
- Redes Generativas Adversarias (GANs)
- Arquitectura y funcionamiento de las GANs.
- Aplicaciones prácticas de GANs en la creación de imágenes, video y audio.
- Desafíos técnicos y éticos asociados con el uso de GANs.
- Modelos de autoencoder y otras técnicas generativas
- Introducción a los autoencoders y sus variantes: autoencoders variacionales (VAEs), autoencoders condicionales.
- Uso de estos modelos en la compresión de datos, mejora de imágenes y más.
- Exploración de otras técnicas generativas y su aplicabilidad.
- Implementación y casos de uso
- Herramientas y librerías para implementar modelos generativos (TensorFlow, Keras, PyTorch).
- Casos de estudio de IA generativa aplicada en arte, diseño, y otros campos creativos.
- Discusión sobre el futuro de la IA generativa y su impacto social y económico.
Catálogo 2024
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