Acerca de este módulo
El módulo Fundamentos de la inteligencia artificial Generativa ofrece una
introducción a los procesos y diferencias con otros tipos de IA. Los participantes
aprenderán sobre los modelos que generan texto, imágenes y videos, así como
transformadores, GANs y la ingeniería de prompts.
Además, explorarán aplicaciones prácticas de creación de contenido e
implicaciones éticas, como la privacidad y los sesgos.
La certificación oficial Generative AI Foundations de Certiport está incluída en este
módulo.
A quién va dirigido
Este curso está dirigido a principiantes en inteligencia artificial, así como a quienes
desean expandir su experiencia o comprender el impacto de estas tecnologías.
Ofrece una base sólida en el uso de la IA en contextos profesionales y creativos, en
un momento de transformación en diversas industrias.
Objetivos
Al completar este curso, los participantes podrán:
● Entender los conceptos clave de la IA Generativa: Explorar los métodos y
modelos que generan texto, imágenes, video y audio.
● Dominar la ingeniería de prompts: Crear y modificar prompts para obtener
resultados específicos.
● Refinar las técnicas de prompts: Mejorar la precisión utilizando estrategias de
zero-shot y few-shot.
● Reconocer los impactos éticos y sociales: Comprender los aspectos éticos,
como sesgos y privacidad, y sus implicaciones sociales.
Contenidos del curso
UNIDAD 1: Introducción
Tipos de IA
● Inteligencia Artificial.
● IA Generativa.
● IA Predictiva.
● IA Discriminativa.
● IA Analítica.
● IA Estadística.
● IA vs. Motores de Búsqueda.
Procesos
● Modelos de texto.
● Modelos de imagen.
● Modelos de lenguaje grande.
● Difusión.
● Transformer.
● Autoencodificadores
Variacionales.
● Redes Generativas Antagónicas.
● Redes Neuronales
Convolucionales.
● Entrenamiento de modelos.
Entrada y Salida
● Comprender la entrada y salida.
● Tipos de entrada.
● Tipos de salida.
● Personalización.
● Herramientas de IA.
● Selección de una herramienta.
Herramientas y Sistemas
● Modelos conversacionales.
● ChatGPT.
● Microsoft Copilot.
● Google Gemini.
● Meta AI.
● Adobe Express.
● Claude.
● Microsoft Azure AI Studio.
● Stable Diffusion.
● DALL-E.
● Adobe Firefly.
Limitaciones
● Fiabilidad.
● Requisitos tecnológicos.
● Privacidad.
● Falta de estándares.
● Consistencia.
● Obsolescenci
UNIDAD 2: ingeniería de Prompts.
Información textual
● Recolectar contenido.
● Resumir.
● Crear e idear.
Transformar contenido
● Reformatear contenido.
● Editar y corregir.
● Visualizar.
● Transformar tipo de medio.
● Personalizar y adaptar.
Imágenes
● Producir una imagen.
● Explorar ideas artísticas.
● Transformar una imagen.
● Describir una imagen.
Video
● Añadir movimiento.
● Interpolar.
● Colorear.
● Generar video.
● Generar un avatar.
● Añadir y eliminar objetos.
● Subtítulos.
UNIDAD 3: Refinamiento de Prompts.
Mejoras
● Especificidad.
● Claridad.
● Evitar suposiciones.
● Estilo y tono.
● Guía de estilo.
● Persona.
● Contexto.
Entradas adicionales
● Ejemplos.
● Glosario.
● Plantillas.
● Documentos de investigación.
● Conversaciones anteriores.
Técnicas de prompts
● Zero-Shot.
● Few-Shot.
● Chain-of-Thought.
● Auto-consistencia.
● Generar conocimiento.
● Encadenamiento de prompts.
● Reverse prompting.
Precisión
● Objetivos del módulo y términos
clave.
● Verificar hechos históricos.
● Verificar hechos actuales.
● Verificar datos numéricos.
UNIDAD 4: Ética
Sesgo
● Sesgo en la IA.
● Datos de entrenamiento.
● Guardrails.
● Prompts.
● Sesgos comunes.
Implicaciones legales
● Propiedad intelectual.
● Uso inapropiado.
● Transparencia.
Preocupaciones sobre la privacidad
● Importancia de la privacidad.
● Entrenamiento.
● Robo de identidad.
● Políticas de la empresa.
● Contenido generado por
humanos.
Riesgos e impactos
● Supervisión.
● Responsabilidad.
● Acción legal.
● Propósitos peligrosos.
● Impactos negativos y positivos.