Objetivo General

El objetivo general de este curso es proporcionar una comprensión profunda de la IA generativa, capacitando a los estudiantes para aplicar técnicas avanzadas en proyectos reales y fomentar la innovación.

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Objetivos Específicos

         Comprender los fundamentos teóricos de la IA generativa. Desarrollar habilidades prácticas en el uso de herramientas de IA. Aplicar técnicas de IA generativa en proyectos específicos.

Módulo 1

        Introducción A La IA Generativa
        Contenidos:
        Historia y evolución de la IA generativa.
        Principios básicos de la IA generativa.
        Diferencias entre IA generativa y otras formas de IA.
        Aplicaciones actuales de la IA generativa.
        Actividad práctica: Discusión en grupo sobre casos de uso de IA generativa.

Módulo 2

        Modelos De Lenguaje Generativo
        Contenidos:
        Introducción a los modelos de lenguaje.
        Funcionamiento de modelos generativos como GPT.
        Ventajas y limitaciones de los modelos de lenguaje.
        Casos de uso en la industria.
        Actividad práctica: Ejercicios prácticos utilizando un modelo de lenguaje generativo.

Módulo 3

        Redes Generativas Adversariales (GANs)
        Contenidos:
        Conceptos básicos de las GANs.
        Arquitectura de una GAN.
        Aplicaciones de GANs en la generación de imágenes.
        Consideraciones éticas en el uso de GANs.
        Actividad práctica: Creación de una imagen utilizando una GAN.

Módulo 4

        Creatividad Artificial Y Generación De Contenidos
        Contenidos:
        Definición de creatividad artificial.
        Herramientas para la generación de contenidos creativos.
        Impacto de la IA en la industria creativa.
        Estudios de caso relevantes.
        Actividad práctica: Proyecto de generación de contenido creativo con IA.

Módulo 5

        Desarrollo De Proyectos Con IA Generativa
        Contenidos:
        Metodologías de desarrollo de proyectos con IA.
        Identificación de oportunidades para IA generativa.
        Evaluación y selección de herramientas adecuadas.
        Desarrollo de un caso de estudio.
        Actividad práctica: Planificación de un proyecto de IA generativa.

Módulo 6

        Ética Y Responsabilidad En IA Generativa
        Contenidos:
        Principios éticos en el uso de IA.
        Desafíos éticos en IA generativa.
        Regulaciones y normativas actuales.
        Implicaciones sociales de la IA generativa.
        Actividad práctica: Debate sobre ética y responsabilidad en IA generativa.

Módulo 7

        Futuro De La IA Generativa
        Contenidos:
        Tendencias emergentes en IA generativa.
        Impacto futuro en diversas industrias.
        Innovaciones tecnológicas y sus implicaciones.
        Preparación para los cambios futuros.
        Actividad práctica: Taller de discusión sobre el futuro de la IA generativa.