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
Formación Corporativa a Medida
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- 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.
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Reseñas (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
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Curso - Introduction to Prompt Engineering
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