[IAT] Inteligencia Artificial

[IAT-010] ChatGPT

Abarca desde una introducción a ChatGPT hasta técnicas avanzadas de ingeniería de prompts. Explora formatos de entrada, comandos básicos y avanzados, personalización de respuestas, y creación de GPTs personalizados, permitiendo adaptar el modelo a diferentes necesidades y públicos con enfoques efectivos y creativos.

6 horas

[IAT-020] Microsoft Copilot 365

Enseña a usar esta herramienta en aplicaciones clave como Word, PowerPoint, Excel, Outlook y Teams. Incluye generación de contenido, análisis de datos, creación de presentaciones, gestión de correos y personalización de Copilot para optimizar tareas y mejorar la productividad.

[IAT-030] Herramientas IA (Notion, Gamma, DALL-E y Runway)

Ofrece una visión práctica de herramientas como Notion, Gamma, DALL-E y Runway, enfocándose en generación de contenido, presentaciones, imágenes y videos mediante prompts personalizados, optimizando tareas y creatividad para diversos casos de uso profesionales.

[IAG-040] Ingeniería de Prompts en IA Generativa

Aborda la creación y optimización de prompts, técnicas avanzadas como RAG y finetuning, además de herramientas y mejores prácticas para desarrollar aplicaciones eficaces y éticas. Incluye aspectos clave como encadenamiento de modelos y estrategias de división de datos, ofreciendo aplicaciones prácticas y casos de estudio.

[IAT-050] Redes Neuronales

Abarca desde conceptos básicos hasta la implementación avanzada de modelos en entornos BigQuery y TensorFlow. Incluye diferencias clave entre Machine Learning y Deep Learning, tipos de redes neuronales, entrenamiento y evaluación de modelos, así como el uso de librerías de Deep Learning en Python para clasificación y análisis.

[IAT-060] Fundamentos de IA Generativa, Modelos y Aplicaciones

Ofrece una introducción a sus fundamentos, modelos clave y aplicaciones prácticas. Se aprenderá a usar herramientas como ChatGPT, Copilot y DALL·E para generación de contenido, desarrollo de software y automatización. Además, incluye ética, regulación y tendencias futuras en IA. 

[IAG-070] Técnicas de Machine Learning y Deep Learning en IA

Ofrece una visión completa desde sus fundamentos históricos hasta aplicaciones avanzadas. Aborda librerías clave, técnicas de clasificación y regresión, redes neuronales, y tareas como clustering. Incluye evaluación de modelos, comparación de enfoques y análisis de implicaciones sociales, ideal para construir bases sólidas en IA y ML.

[IAT-080] Desarrollo de Aplicaciones con LangChain

Enseña a desarrollar aplicaciones con IA generativa usando Python, LangChain y LangSmith. Cubre desde fundamentos de programación y concurrencia hasta la integración de modelos, bases de datos vectoriales y optimización con RAGs. Incluye testing, despliegue y monitoreo para crear soluciones eficientes y escalables.

[IAT-090] Inteligencia Artificial Aplicada a Proyectos Java

Enseña cómo aplicar Inteligencia Artificial en proyectos Java, utilizando herramientas como Spring AI, GitHub Copilot y OpenCV. Se abordan Machine Learning, Deep Learning con DL4J e integración de APIs en la nube (AWS, OpenAI) para crear aplicaciones inteligentes con visión artificial, generación de texto y automatización avanzada.

[IAT-100] IA Aplicada a Entornos de Pruebas y Soporte

Introduce el uso de IA en pruebas y soporte, abordando análisis de logs, detección de errores y automatización de reportes. Los participantes aprenderán a implementar Machine Learning, NLP y chatbots para optimizar procesos, mejorando la eficiencia y precisión en la identificación y solución de problemas técnicos.