Temario del curso
Repaso básico sobre conceptos fundamentales de la IA generativa.
- Resumen rápido de los principios clave de la IA generativa.
- Aplicaciones avanzadas y estudios de caso representativos.
Análisis profundo de las Redes Adversarias Generativas (GAN).
- Estudio detallado de distintas arquitecturas GAN.
- Métodos para optimizar el entrenamiento de GAN.
- Las GAN condicionales y sus aplicaciones prácticas.
- Proyecto práctico: Diseño e implementación de una GAN compleja.
Autocodificadores Variacionales avanzados (VAE).
- Exploración de las limitaciones y posibilidades de los VAE.
- Representaciones desacopladas generadas mediante VAE.
- Los Beta-VAE y su relevancia en el desarrollo de modelos.
- Proyecto práctico: Desarrollo e implementación de un VAE avanzado.
Transformers y sus aplicaciones generativas.
- Explicación detallada sobre la arquitectura Transformer.
- Uso de GPT y BERT como modelos preentrenados para tareas generativas.
- Estrategias efectivas de ajuste fino para optimizar los modelos generativos.
- Proyecto práctico: Adaptación de un modelo GPT a un contexto específico.
Modelos de difusión.
- Introducción conceptual y funcional de los modelos de difusión.
- Procesos necesarios para el entrenamiento adecuado de dichos modelos.
- Uso potencial en la generación de imágenes y audio.
- Proyecto práctico: Implementación completa de un modelo de difusión.
El aprendizaje por refuerzo en el contexto de la IA generativa.
- Conceptos esenciales del aprendizaje por refuerzo.
- Integración sinérgica entre este tipo de aprendizaje y modelos generativos.
- Aplicaciones concretas en el diseño de videojuegos y la creación automática de contenido.
- Proyecto práctico: Generación creativa mediante aprendizaje por refuerzo.
Cuestiones éticas y sesgos en la IA generativa.
- Los llamados 'deepfakes' y su impacto social.
- Detección y mitigación de posibles sesgos que puedan afectar a los modelos generativos.
- Aspectos legales y morales fundamentales al aplicar esta tecnología.
Aplicaciones sectoriales específicas de la IA generativa.
- Empleo en el campo de la salud y medicina.
- Impactos positivos en sectores creativos y entretenimiento.
- Uso estratégico en investigaciones científicas y desarrollo tecnológico.
Tendencias actuales de la investigación sobre IA generativa.
- Avances recientes, logros destacados e innovaciones relevantes.
- Problemáticas abiertas y nuevas oportunidades para futuras investigaciones.
- Preparación práctica para quienes aspiren a desarrollarse como investigadores especializados en este campo.
Proyecto final: Consolidación de conocimientos adquiridos.
- Selección y definición precisa de un problema real al que pueda aplicarse la IA generativa.
- Preparación detallada e incremento inteligente del conjunto de datos disponible.
- Elección, entrenamiento e ajuste fino del modelo adecuado para el problema planteado.
- Evaluación iterativa y presentación pública o documentada del resultado final.
Resumen general y recomendaciones de seguimiento futuro.
Requerimientos
- Conocimiento básico de los conceptos y algoritmos fundamentales del aprendizaje automático.
- Experiencia en programación con Python y uso básico de TensorFlow o PyTorch.
- Familiaridad con los principios subyacentes a las redes neuronales y al aprendizaje profundo.
Público objetivo
- Científicos de datos.
- Ingenieros en aprendizaje automático.
- Profesionales del área de IA.
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Reseñas (2)
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