MODULO 1: Overview: Ecosistema Digital
¿Qué es la Inteligencia Artificial y de dónde viene?
Pasado, presente y futuro de la IA
Machine learning y Redes neuronales, uso de datos no tradicionales a la IA
Tipos de IA: IA débil y fuerte, IA supervisada y no supervisada
Definición, conceptos y evolución de la Inteligencia Artificial Generativa
Definición y conceptos básicos de ChatGPT
🙋Dinámica
MODULO 2: Estrategia y valor de la IA
Tendencias para aplicar estas tecnologías en su organización
Transformando el modelo de negocio tradicional en digital
Definición de empresas AI First
IA: ¿Cómo implementar su primer proyecto de IA en tu organización?
¿Cómo se puede utilizar IA para el bien social? ¿Qué sectores de la población están en la mira?
🙋Dinámica
📚 Material Adicional
MODULO 3: Modelos Generativos, herramientas y tecnología
Introducción a los modelos generativos profundos: Máquinas de Boltzmann, las Redes Generativas Adversariales (GANs) y las Redes Neuronales Autocodificadoras (VAEs).
Bibliotecas populares de IA, como TensorFlow o PyTorch.
Introducción a los modelos de lenguaje como base para ChatGPT: Técnicas de NLP, análisis de sentimiento, patrones y traducción.
Estudio de arquitecturas populares de modelos de lenguaje, como RNNs, LSTM, GRU y Transformers.
Teoría y conceptos fundamentales de estos modelos.
Tipos de modelos de lenguaje: basados en reglas, estadísticos y de aprendizaje profundo.
Preprocesamiento de datos, entrenamiento, selección de caracteristicas y validación de modelos de lenguaje.
🙋Dinámica
📚 Material Adicional
MODULO 4: ChatGPT y su funcionamiento
Introducción a la arquitectura y funcionamiento de ChatGPT
Análisis detallado de los componentes de ChatGPT, como el codificador y decodificador.
Generación de texto y respuesta en ChatGPT.
Herramientas y Tecnologías para ChatGPT, Consideraciones prácticas y recomendaciones al elegir herramientas y tecnologías para implementar ChatGPT en proyectos reales.
🙋Dinámica
📚 Material Adicional
MODULO 5: Optimización Personalización y Adaptación de ChatGPT
Personalización de ChatGPT para adaptarlo a necesidades específicas.
Entrenamiento de modelos de lenguaje con datos propios para mejorar la calidad de las respuestas.
Técnicas de transferencia de aprendizaje para adaptar ChatGPT a diferentes dominios o tareas.
Introducción al prompt engineering.
Técnicas de afinamiento, ajuste y configuración del modelo GPT.
Evaluación y comparación de diferentes versiones de ChatGPT.
🙋Dinámica
📚 Material Adicional
MODULO 6: Aplicaciones y ejemplos de IA generativa
Exploración de implementación de la IA en aplicaciones del mundo real: Visión por computadora, la robótica, la medicina.
Inteligencia de los procesos, Machine learning, optimización y simulación.
Procesamiento natural del lenguaje, Reconocimiento de imágenes, voz.
Generación de imágenes, música, texto, y arte.
Estudio de casos de éxito de IA Generativa en la industria y la academia.
Consideraciones prácticas y desafíos en la implementación de la Inteligencia Artificial Generativa en aplicaciones del mundo real.
Exploración de diversas aplicaciones de ChatGPT, como asistentes virtuales, soporte al cliente, generación de contenido, y más.
Borrador de la lección
🙋Dinámica
MODULO 7: IA en la empresa, sector público y startups
¿De qué es capaz la IA en una organización?
¿De qué es capaz la IA en los servicios públicos?
Cómo liderar en la era de la IA, cómo combinar la IA con el talento humano
Generando Valor Competitivo mediante la IA basada en Datos
El efecto Network y Flywheel de la IA
Una visión general del ecosistema IA, desde proveedores de servicios hasta startups
Dinámica
MODULO 8: Regulación de nuevas tecnologías
Regulación y políticas para IA, perspectivas global de los reguladores.
Normas y regulaciones en el campo de la IA, incluyendo privacidad y protección de datos.
Reflexión sobre los aspectos éticos y sociales de la utilización de ChatGPT
Normas y regulaciones en el campo de la IA aplicada a chatbots y asistentes virtuales.
Ética en la IA: consideraciones éticas y sociales.
Sesgos y discriminación en los algoritmos de IA.
Transparencia, explicabilidad y responsabilidad en los sistemas de IA.
🙋Dinámica
📚 Material Adicional
MODULO 9: Desafios y futuro de la IA
Ecosistema IA, desde proveedores de servicios, hasta startups
Infraestructura requerida para la IA
Evolución organizacional, Gobernanza y limitaciones de la IA
Sesgos y precauciones con la IA
Identificación y análisis de los desafíos actuales en el campo de la generación de texto con inteligencia artificial.
Exploración de las tendencias y avances recientes en la generación de texto, y tendencias y avances recientes en el campo de la tecnología de la IA.
🙋Dinámica
Proyecto Final IA Generativa
Proyecto practico de ChatGPT
Checklist para el desarrollo de Proyectos de inteligencia artificial