Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Revisión de los fundamentos de la IA generativa
- Breve repaso de los conceptos de IA generativa
- Aplicaciones avanzadas y casos de estudio
Inmersión en las redes generativas adversarias (GANs)
- Estudio detallado de las arquitecturas GAN
- Técnicas para mejorar el entrenamiento de GANs
- GANs condicionales y sus aplicaciones
- Proyecto práctico: Diseño de una GAN compleja
Autoencoders Variacionales avanzados (VAEs)
- Exploración de los límites de los VAEs
- Representaciones descompuestas en VAEs
- Beta-VAEs y su importancia
- Proyecto práctico: Construcción de un VAE avanzado
Transformers y modelos generativos
- Comprensión de la arquitectura Transformer
- Transformers preentrenados generativos (GPT) y BERT para tareas generativas
- Estrategias de ajuste fino para modelos generativos
- Proyecto práctico: Ajuste fino de un modelo GPT para un dominio específico
Modelos de difusión
- Introducción a los modelos de difusión
- Entrenamiento de modelos de difusión
- Aplicaciones en la generación de imágenes y audio
- Proyecto práctico: Implementación de un modelo de difusión
Aprendizaje por refuerzo en la IA generativa
- Fundamentos del aprendizaje por refuerzo
- Integración del aprendizaje por refuerzo con modelos generativos
- Aplicaciones en el diseño de juegos y la generación procedimental de contenido
- Proyecto práctico: Creación de contenido con aprendizaje por refuerzo
Temas avanzados sobre ética y sesgo
- Deepfakes y medios sintéticos
- Detección y mitigación del sesgo en modelos generativos
- Consideraciones legales y éticas
Aplicaciones específicas de la industria
- IA generativa en el sector salud
- Industrias creativas y entretenimiento
- IA generativa en la investigación científica
Tendencias de investigación en IA generativa
- Últimos avances y descubrimientos
- Problemas abiertos y oportunidades de investigación
- Preparación para una carrera en investigación de IA generativa
Proyecto final
- Identificación de un problema adecuado para la IA generativa
- Preparación avanzada del conjunto de datos y aumento de datos
- Selección, entrenamiento y ajuste fino del modelo
- Evaluación, iteración y presentación del proyecto
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos y algoritmos fundamentales del aprendizaje automático
- Experiencia con programación en Python y uso básico de TensorFlow o PyTorch
- Familiaridad con los principios de las redes neuronales y el aprendizaje profundo
Audiencia
- Científicos de datos
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Profesionales de IA
21 Horas
Reseñas (2)
los consejos y las indicaciones recomendadas que podemos llevarnos de esta capacitación
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Curso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Traducción Automática
Uso de prompts apropiados y eficaces
Marses Pacaldo
Curso - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Traducción Automática