Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la IA aplicada al desarrollo de software

  • Diferencias entre IA generativa e IA predictiva
  • Aplicaciones de la inteligencia artificial en la programación, análisis y automatización
  • Descripción general de los LLM, transformadores y modelos de aprendizaje profundo

Programación asistida por IA y desarrollo predictivo

  • Completado automático y generación de código con ayuda de la IA (por ejemplo, GitHub Copilot o CodeGeeX)
  • Detección anticipada de errores o vulnerabilidades en el código antes de su implementación
  • Automatización de revisiones del código y sugerencias para optimizarlo

Elaboración de modelos predictivos orientados a aplicaciones software

  • Fundamentos sobre el pronóstico de series temporales y análisis previsional
  • Implementación de modelos IA para prever demanda o detectar anomalías
  • Uso de Python, Scikit-learn y TensorFlow con fines de creación de modelos predictivos

La IA generativa en la producción de texto, código e imágenes

  • Manejo y aprovechamiento de GPT, LLaMA y otros LLM
  • Generación de datos sintéticos, resúmenes textuales y documentación
  • Elaboración de imágenes y vídeos mediante modelos generativos basados en difusión

Despliegue de modelos IA en entornos prácticos reales

  • Implementación y alojamiento de modelos en plataformas como Hugging Face, AWS o Google Cloud
  • Creación de servicios basados en IA que ofrezcan funcionalidades vía API para aplicaciones empresariales
  • Ajuste detallado de modelos ya entrenados, con el objetivo de enfocarlos a necesidades específicas

El uso de IA en la obtención de información estratégica empresarial y en decisiones futuras

  • Generación de inteligencia empresarial e inspección analítica del comportamiento del consumidor mediante la IA
  • Predicción de tendencias mercadológicas y preferencias del cliente por medio de modelos predictivos
  • Automatización óptima de flujos laborales mediante soluciones asistidas por IA

Ética en el uso de la IA y buenas prácticas durante su desarrollo

  • Consideraciones éticas en procesos donde la inteligencia artificial colabora con la toma de decisiones
  • Identificación de sesgos y garantía de equidad en los modelos implementados
  • Directrices principales para lograr una IA comprensible y responsable

Talleres prácticos y estudios de caso específicos

  • Desarrollo de análisis predictivos basados en conjuntos de datos reales
  • Creación de chatbots capaces de generar texto con ayuda de modelos IA
  • Implementación de soluciones basadas en LLM para automatizar procesos específicos

Resumen final y perspectivas futuras

  • Recapitulación de los conceptos principales aprendidos durante el curso
  • Recursos, herramientas y materiales adicionales para continuar aprendiendo sobre IA
  • Sesión final de preguntas y respuestas

Requerimientos

  • Conocimiento básico de los conceptos relacionados con el desarrollo de software
  • Experiencia en algún lenguaje de programación (se recomienda Python)
  • Familiaridad con los principios básicos del aprendizaje automático o la IA (no es obligatorio, pero resulta útil)

Público objetivo

  • Desarrolladores de software
  • Ingenieros especializados en IA y aprendizaje automático
  • Líderes técnicos de equipos
  • Responsables de producto interesados en el desarrollo de aplicaciones impulsadas por la IA
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

Precio por grupo privado (formación online) desde 4350 € + IVA*

Contáctenos para obtener un presupuesto exacto y conocer nuestras promociones actuales

Reseñas (2)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas