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Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué es la IA generativa?
- IA generativa frente a otros tipos de IA
- Visión general de las principales técnicas y modelos de 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 GAN para crear imágenes realistas y diversas
- Uso de VAE para crear imágenes con variables latentes
- Uso de la transferencia de estilo para aplicar estilos artísticos a las imágenes
Creación de texto con IA generativa
- Generación de texto a partir de mensajes de texto
- Uso de modelos basados en transformadores para crear texto con contexto y coherencia
- Uso del resumen de texto para crear resúmenes concisos de textos largos
- Usar la paráfrasis de texto para crear diferentes formas 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 otros contenidos con IA generativa
- Generación de código a partir de lenguaje natural
- Generación de bocetos de productos a partir de texto
- Generación de vídeo 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 de los contenidos en la IA generativa
- Uso de métricas como la puntuación de inicio, la distancia de inicio de Fréchet y la puntuación BLEU
- Utilizar la evaluación humana a través del crowdsourcing y las encuestas
- Aplicación de métodos de evaluación adversaria, como las pruebas de Turing y los discriminadores.
Comprender las implicaciones éticas y sociales de la IA generativa
- Garantizar la equidad y la rendición de cuentas
- Evitar el uso indebido y el abuso
- Respetar los derechos y la privacidad de los creadores de contenido y los consumidores
- Fomentar la creatividad y la colaboración entre humanos e IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos y la terminología de la IA
- Experiencia con Python programación y análisis de datos
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Audiencia
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Entusiastas de la IA
14 Horas
