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

  1. Consolidar y ampliar los conocimientos en inteligencia artificial.
  2. Adquirir habilidades avanzadas para abordar problemas complejos en el campo.
  3. Prepararse para desafíos y proyectos de nivel profesional.

Competencias a desarrollar

  1. Profundización en conceptos avanzados de inteligencia artificial.
  2. Aplicación de técnicas avanzadas en problemas específicos.
  3.  Capacidad para abordar proyectos de nivel profesional.

Temas

  1. Optimización de Modelos de IA,
  2. Interpretación de Modelos,
  3. Ética en la Inteligencia Artificial,
  4. Proyectos Prácticos

Introducción a la inteligencia artificial y modelos de deep learning

Objetivos

  1. Comprender los conceptos básicos de la inteligencia artificial,
  2. Familiarizarse con los modelos de deep learning y sus aplicaciones
  3. Conocer las diferentes arquitecturas de redes neuronales.

Competencias a desarrollar

  1. Capacidad para comprender y explicar los conceptos de IA,
  2. Habilidad para implementar modelos de deep learning básicos,
  3. Capacidad para evaluar y seleccionar la arquitectura adecuada para un problema específico.

Temas

  1. Fundamentos de la inteligencia artificial,
  2. Conceptos básicos de modelos de deep learning,
  3. Arquitecturas de redes neuronales.

Generación de imágenes y consistencia en la IA

Objetivos

  1. Adquirir conocimientos sobre las GAN y su aplicación en la generación de imágenes,
  2. Aprender técnicas para mejorar y refinar las imágenes generadas,
  3. Comprender la importancia de la consistencia en la generación de imágenes.

Competencias a desarrollar

  1. Habilidad para generar imágenes realistas utilizando GAN,
  2. Capacidad para mejorar y refinar las imágenes generadas,
  3. Habilidad para mantener la consistencia en el proceso de generación de imágenes.

Temas

  1. Generación de imágenes con redes generativas adversariales (GAN),
  2. Mejora y refinamiento de imágenes generadas,
  3. Mantener la consistencia en la generación de imágenes.

Uso de plugins en la IA

Objetivos

  1. Conocer los diferentes tipos de plugins utilizados en IA,
  2. Aprender a personalizar y configurar plugins en modelos de IA,
  3. Mejorar el rendimiento de los modelos utilizando plugins adecuados.

Competencias a desarrollar

  1. Capacidad para integrar y configurar plugins en modelos de IA,
  2. Habilidad para personalizar el comportamiento de los modelos mediante plugins,
  3. Capacidad para optimizar el rendimiento utilizando plugins adecuados.

Temas

  1. Integración de plugins en modelos de IA,
  2. Personalización y configuración de plugins,
  3. Mejora del rendimiento utilizando plugins.

Prompts personalizados con GPT Pro

Objetivos

  1. Dominar la creación de prompts personalizados con GPT Pro,
  2. Mejorar y refinar los resultados obtenidos utilizando técnicas adecuadas,
  3. Adaptar el modelo a diferentes tipos de contenido y contextos.

Competencias a desarrollar

  1. Habilidad para crear prompts efectivos utilizando GPT Pro,
  2. Capacidad para mejorar y refinar los resultados obtenidos,
  3. Habilidad para adaptar el modelo a diferentes tipos de contenido.

Temas

  1. Creación de prompts personalizados con GPT Pro,
  2. Mejora y refinamiento de los resultados obtenidos,
  3. Adaptación a diferentes tipos de contenido.

Análisis de datos con guía y vectorización semántica 

Objetivos

  1. Aprender a realizar análisis de datos utilizando guías de texto,
  2. Comprender la vectorización semántica y su aplicación en el análisis de texto,
  3. Conocer las diferentes aplicaciones del análisis de datos en IA.

Competencias a desarrollar

  1. Capacidad para realizar análisis de datos utilizando guías de texto,
  2. Habilidad para aplicar técnicas de vectorización semántica en el análisis de texto,
  3. Conocimiento sobre las aplicaciones del análisis de datos en IA.

Temas

  1. Análisis de datos utilizando guías de texto,
  2. Vectorización semántica de texto,
  3. Aplicaciones del análisis de datos en IA.

 

Creación de GPTs y la tienda de GPTs

Objetivos

  1. Aprender a crear y entrenar modelos GPT personalizados,
  2. Descubrir cómo publicar y distribuir tus modelos en la tienda de GPTs,
  3. Monetizar y gestionar tu contenido.

Competencias a desarrollar

  1. Habilidad para crear y entrenar modelos GPT personalizados,
  2. Capacidad para publicar y distribuir tus modelos en la tienda de GPTs,
  3. Habilidad para monetizar y gestionar tu contenido.

Temas

  1. Creación de modelos GPT personalizados,
  2. Publicación y distribución en la tienda de GPTs,
  3. Monetización y gestión del contenido.

Uso de IA para el análisis de imágenes

Objetivos

  1. Aprender a utilizar la IA para el análisis de imágenes,
  2. Descubrir herramientas y frameworks para la creación de modelos de visión por computadora,
  3. Conocer las diferentes aplicaciones de la IA en el análisis de imágenes.

Competencias a desarrollar

  1. Capacidad para utilizar la IA para el análisis de imágenes,
  2. Habilidad para crear modelos de visión por computadora utilizando herramientas y frameworks adecuados,
  3. Conocimiento sobre las diferentes aplicaciones de la IA en el análisis de imágenes.

Temas

  1. Análisis de imágenes con IA,
  2. Creación de modelos de visión por computadora,
  3. Aplicaciones de la IA en el análisis de imágenes.

Automatización de tareas con IA

Objetivos

  1. Aprender a automatizar tareas utilizando IA,
  2. Descubrir diferentes herramientas y frameworks para la creación de asistentes virtuales,
  3. Conocer las diferentes aplicaciones de la automatización de tareas en IA.

Competencias a desarrollar

  1. Capacidad para automatizar tareas utilizando IA,
  2. Habilidad para crear asistentes virtuales utilizando las herramientas y frameworks adecuados,
  3. Conocimiento sobre las diferentes aplicaciones de la automatización de tareas en IA.

Temas

  1. Automatización de tareas con IA,
  2. Creación de asistentes virtuales,
  3. Aplicaciones de la automatización de tareas en IA.

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