[IAT-070] Introducción a la IA Generativa (usuario y técnico)

Este curso introduce y explora la IA generativa desde una perspectiva práctica y técnica. Abarca fundamentos, evolución histórica, modelos clave y conceptos esenciales. Incluye LLM, sus capacidades y limitaciones, así como ingeniería de prompts. Finaliza con aplicaciones reales y herramientas accesibles para crear contenido, automatizar tareas y mejorar la productividad.

Duración:                    16 horas

Perfil:                           Avanzado

Dirigido a

Esta acción formativa va dirigida a dirigida a todo tipo de personas (técnicas y no técnicas).

Requisitos previos 

Los alumnos necesitarán tener conocimientos de programación y de entornos de desarrollo.

Objetivos

• Visión general de la IA Generativa.

• Visión general de los LLMs.

• Visión general de como realizar un buen prompt.

• Visión general de las distintas herramientas de IA que existen y como usarlas.

Contenido

1. Introducción a la IA Generativa

   1. ¿Qué es la IA Generativa?

   2. ¿Qué aplicaciones tiene?

   3. Contexto Histórico

      1. Los orígenes

      2. El invierno de la IA

      3. El resurgimiento de la IA

      4. La revolución actual de la IA Generativa

   4. Técnicas fundamentales

      1. Redes Generativas Antagónicas (GANs)

      2. Modelos de difusión

      3. Transformadores

   5. Conceptos clave

      1. Tokens

      2. Embeddings

      3. Chunks

      4. Contexto

      5. Tipologías de modelos generativos (texto, imagen, audio, vídeo, multimodal, etc)

   6. Beneficios y desafíos

   7. Ley de IA Europea

   8. Tendencias futuras

2. Introducción a los Grandes Modelos de Lenguaje

   1. ¿Qué es un LLM?

   2. Capacidades de los LLM

      1. Generación de lenguaje

      2. Manipulación de lenguaje

      3. Razonamiento lógico básico

   3. Limitaciones de los LLM

      1. Inconsistencia en las respuestas

      2. Alucinaciones

      3. Capacidad limitada de memoria

      4. Sensibilidad a las instrucciones

      5. Dependencia de los datos de entrenamiento

   4. Principales aplicaciones de los LLM

      1. Tareas ideales

      2. Recuperación de información

      3. Procesamiento de textos

   5. Comparativa de los principales LLM

3. Introducción a la Ingeniería de Prompts

   1. Definición

   2. Importancia

   3. Elementos claves en la construcción de un prompt

      1. Contexto

      2. Definición del rol

      3. Definición público objetivo

      4. Acción solicitada

      5. Restricciones o condiciones específicas

      6. Uso de ejemplos

      7. Formato de salida

      8. Tono y estilo

      9. Longitud de la respuesta

   4. Técnicas avanzadas

      1. Zero-shot Learning

      2. Few-shot Learning

      3. Cadena de Pensamiento (Chain-of-Thought, CoT)

      4. Cadena de Prompts

   5. Ejercicios prácticos

4. Ejemplos y usos prácticos de herramientas de IA gratuitas o casi

   1. Generación y procesamiento de imágenes

   2. Generación y procesamiento de vídeos

   3. Conversión de texto a audio y viceversa

   4. Transcripción de videoconferencias

   5. Mejora automática de audio

   6. Creación de música

   7. Herramientas de idiomas

   8. Búsqueda y procesamiento académico

   9. Generación de presentaciones

   10. Creación de mapas mentales

   11. Ayuda en programación

   12. Ayuda en análisis de datos

        
       
       

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Modern Generative AI with ChatGPT and OpenAI Models
Valentina Alto
May 2023 | 286 pages

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