Este curso abarca los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y los modelos de deep learning. Comprenderás cómo funcionan las redes neuronales y cómo se aplican en diferentes áreas.
Profesores: Andrés Borbón y Julian Andres Castiblanco Herrera
Estructura del Curso
Intensidad: 20 Horas 10 Sesiones de 2 Horas
Metodología: 50% contextual – 50% práctica – 100% Virtual sincrónico
Presupuesto por persona: $650.000
Nivelación para ser PRO
Objetivos
- Consolidar y ampliar los conocimientos en inteligencia artificial.
- Adquirir habilidades avanzadas para abordar problemas complejos en el campo.
- Prepararse para desafíos y proyectos de nivel profesional.
Competencias a desarrollar
- Profundización en conceptos avanzados de inteligencia artificial.
- Aplicación de técnicas avanzadas en problemas específicos.
- Capacidad para abordar proyectos de nivel profesional.
Temas
- Optimización de Modelos de IA,
- Interpretación de Modelos,
- Ética en la Inteligencia Artificial,
- Proyectos Prácticos
Objetivos
- Comprender los conceptos básicos de la inteligencia artificial,
- Familiarizarse con los modelos de deep learning y sus aplicaciones
- Conocer las diferentes arquitecturas de redes neuronales.
Competencias a desarrollar
- Capacidad para comprender y explicar los conceptos de IA,
- Habilidad para implementar modelos de deep learning básicos,
- Capacidad para evaluar y seleccionar la arquitectura adecuada para un problema específico.
Temas
- Fundamentos de la inteligencia artificial,
- Conceptos básicos de modelos de deep learning,
- Arquitecturas de redes neuronales.
Generación de imágenes y consistencia en la IA
Objetivos
- Adquirir conocimientos sobre las GAN y su aplicación en la generación de imágenes,
- Aprender técnicas para mejorar y refinar las imágenes generadas,
- Comprender la importancia de la consistencia en la generación de imágenes.
Competencias a desarrollar
- Habilidad para generar imágenes realistas utilizando GAN,
- Capacidad para mejorar y refinar las imágenes generadas,
- Habilidad para mantener la consistencia en el proceso de generación de imágenes.
Temas
- Generación de imágenes con redes generativas adversariales (GAN),
- Mejora y refinamiento de imágenes generadas,
- Mantener la consistencia en la generación de imágenes.
Uso de plugins en la IA
Objetivos
- Conocer los diferentes tipos de plugins utilizados en IA,
- Aprender a personalizar y configurar plugins en modelos de IA,
- Mejorar el rendimiento de los modelos utilizando plugins adecuados.
Competencias a desarrollar
- Capacidad para integrar y configurar plugins en modelos de IA,
- Habilidad para personalizar el comportamiento de los modelos mediante plugins,
- Capacidad para optimizar el rendimiento utilizando plugins adecuados.
Temas
- Integración de plugins en modelos de IA,
- Personalización y configuración de plugins,
- Mejora del rendimiento utilizando plugins.
Prompts personalizados con GPT Pro
Objetivos
- Dominar la creación de prompts personalizados con GPT Pro,
- Mejorar y refinar los resultados obtenidos utilizando técnicas adecuadas,
- Adaptar el modelo a diferentes tipos de contenido y contextos.
Competencias a desarrollar
- Habilidad para crear prompts efectivos utilizando GPT Pro,
- Capacidad para mejorar y refinar los resultados obtenidos,
- Habilidad para adaptar el modelo a diferentes tipos de contenido.
Temas
- Creación de prompts personalizados con GPT Pro,
- Mejora y refinamiento de los resultados obtenidos,
- Adaptación a diferentes tipos de contenido.
Análisis de datos con guía y vectorización semántica
Objetivos
- Aprender a realizar análisis de datos utilizando guías de texto,
- Comprender la vectorización semántica y su aplicación en el análisis de texto,
- Conocer las diferentes aplicaciones del análisis de datos en IA.
Competencias a desarrollar
- Capacidad para realizar análisis de datos utilizando guías de texto,
- Habilidad para aplicar técnicas de vectorización semántica en el análisis de texto,
- Conocimiento sobre las aplicaciones del análisis de datos en IA.
Temas
- Análisis de datos utilizando guías de texto,
- Vectorización semántica de texto,
- Aplicaciones del análisis de datos en IA.
Creación de GPTs y la tienda de GPTs
Objetivos
- Aprender a crear y entrenar modelos GPT personalizados,
- Descubrir cómo publicar y distribuir tus modelos en la tienda de GPTs,
- Monetizar y gestionar tu contenido.
Competencias a desarrollar
- Habilidad para crear y entrenar modelos GPT personalizados,
- Capacidad para publicar y distribuir tus modelos en la tienda de GPTs,
- Habilidad para monetizar y gestionar tu contenido.
Temas
- Creación de modelos GPT personalizados,
- Publicación y distribución en la tienda de GPTs,
- Monetización y gestión del contenido.
Uso de IA para el análisis de imágenes
Objetivos
- Aprender a utilizar la IA para el análisis de imágenes,
- Descubrir herramientas y frameworks para la creación de modelos de visión por computadora,
- Conocer las diferentes aplicaciones de la IA en el análisis de imágenes.
Competencias a desarrollar
- Capacidad para utilizar la IA para el análisis de imágenes,
- Habilidad para crear modelos de visión por computadora utilizando herramientas y frameworks adecuados,
- Conocimiento sobre las diferentes aplicaciones de la IA en el análisis de imágenes.
Temas
- Análisis de imágenes con IA,
- Creación de modelos de visión por computadora,
- Aplicaciones de la IA en el análisis de imágenes.
Automatización de tareas con IA
Objetivos
- Aprender a automatizar tareas utilizando IA,
- Descubrir diferentes herramientas y frameworks para la creación de asistentes virtuales,
- Conocer las diferentes aplicaciones de la automatización de tareas en IA.
Competencias a desarrollar
- Capacidad para automatizar tareas utilizando IA,
- Habilidad para crear asistentes virtuales utilizando las herramientas y frameworks adecuados,
- Conocimiento sobre las diferentes aplicaciones de la automatización de tareas en IA.
Temas
- Automatización de tareas con IA,
- Creación de asistentes virtuales,
- Aplicaciones de la automatización de tareas en IA.
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