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.

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.