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Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es la IA generativa?
- IA generativa frente a otros tipos de IA
- Descripción general de las técnicas y modelos principales en IA generativa
- Aplicaciones y casos de uso de la IA generativa
- Desafíos y limitaciones de la IA generativa
Creación de Imágenes con IA Generativa
- Generación de imágenes a partir de descripciones de texto
- Uso de GANs para crear imágenes realistas y diversas
- Uso de VAEs para crear imágenes con variables latentes
- Uso de transferencia de estilo para aplicar estilos artísticos a las imágenes
Creación de Texto con IA Generativa
- Generación de texto a partir de indicaciones de texto
- Uso de modelos basados en transformadores para crear texto con contexto y coherencia
- Uso de resumen de texto para crear resúmenes concisos de textos largos
- Uso de paráfrasis de texto para crear diferentes maneras de expresar el mismo significado
Creación de Audio con IA Generativa
- Generación de voz a partir de texto
- Generación de texto a partir de voz
- Generación de música a partir de texto o audio
- Generación de voz con una voz específica
Creación de Otro Contenido con IA Generativa
- Generación de código a partir de lenguaje natural
- Generación de bocetos de productos a partir de texto
- Generación de video a partir de texto o imágenes
- Generación de modelos 3D a partir de texto o imágenes
Evaluación de la IA Generativa
- Evaluación de la calidad y diversidad del contenido en IA generativa
- Uso de métricas como la puntuación de inception, la distancia de inception de Fréchet y la puntuación BLEU
- Utilización de evaluación humana mediante crowdsourcing y encuestas
- Aplicación de métodos de evaluación adversarial como las pruebas de Turing y los discriminadores
Comprensión de las Implicaciones Éticas y Sociales de la IA Generativa
- Garantizar la equidad y la responsabilidad
- Evitar el mal uso y el abuso
- Respetar los derechos y la privacidad de los creadores y consumidores de contenido
- Fomentar la creatividad y la colaboración entre humanos e IA
Resumen y Siguientes Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos y terminología básicos de IA
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Público Objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la IA
14 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
