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Temario del curso
Módulo 1: Introducción y Teoría de IA
- El Enfoque Basado en Modelos: la IA como un problema de ingeniería.
- Desmitificación del "Fantasma en la Máquina": lo que es y no es la IA.
- La Evolución de la Tecnología: desde BERT hasta Transformers.
- Dominios Generativos: Análisis, Creativo, Investigación, Imagen, Música y Video.
- Gobernanza de Datos: Pilares, auditorías y tendencias de investigación (Multimodalidad, Agentes, RAG, LLM vs. SLM).
- El Lado Oscuro: Ética, PI, sesgos, alucinaciones y ingeniería social.
- Evaluación de Riesgos: Envenenamiento de datos, Nepenthes y el riesgo de "tontear" a los talentos humanos.
- Taxonomía del Modelo: Fundacionales vs. Específicos; Cerrados vs. Modelos de pesos abiertos.
Módulo 2: Panorama Actual y Conjunto de Herramientas
- El Campo de los Modelos de Lenguaje: Comparación de rendimiento y benchmarks.
- Criterios Profesionales para la Compra: Costo, latencia, privacidad y bloqueo por parte del proveedor.
- Panorama de Modelos Grandes: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini y Grok.
- Modelos Nicho y Pequeños: Manus, SpecKit.
- Generación Gráfica: Perchance
- Restricciones Técnicas: Rotura de contexto vs. costo de tokens.
Módulo 3: Interacción - Ingeniería de Prompts y Contexto
- El Marco de Verificación: Completitud, consistencia y verificabilidad.
- La Estrategia RAG: Cuándo usar Generación Aumentada por Recuperación vs. ajuste fino.
- ROI de IA: Costos de mantenimiento vs. ganancias en productividad.
- Técnicas Avanzadas: 20+ métodos de Prompts y RAG con ejemplos del mundo real.
- Fronteras Experimentales: Triangulación, Visión General de Mapa y Terreno, y Generación Basada en Modelos.
Módulo 4: IA en la Gestión Ágil de Proyectos
- El Piloto Supercomputador: IA como motor de automatización.
- Toma de Decisiones: Responsabilidad humana vs. asistencia de IA.
- AIOps y GitOps: Integración de IA en el flujo operativo.
- Cadenas de Herramientas y Pipelines: Creación de un entorno impulsado por IA sin costuras.
- Artefactos Ágiles: Backlog, hoja de ruta e ingeniería de requisitos.
- Gestión de Precisión: Planificación de capacidad y estimación (Precisión vs. Exactitud).
- Propiedad del Producto: Ideación, análisis de funciones y riesgos de codificación de vibra.
- Riesgo y Escenarios: Planificación de "Qué Pasaría Si" y gestión de riesgos automatizada.
- Refinamiento: Descripción y refinamiento de Casos de Uso y Historias de Usuario.
Requerimientos
- Comprender los fundamentos del Manifiesto Ágil y el marco Scrum.
- Experiencia en gestión de proyectos, propiedad de productos o liderazgo de equipo.
- No se requiere experiencia previa en programación o ingeniería de IA, aunque se recomienda una familiaridad general con herramientas digitales.
Audiencia
- Gerentes de Proyectos Ágiles y Maestros Scrum.
- Propietarios de Productos y Gerentes de Productos.
- Líderes de Equipos Técnicos y Gerentes de Entrega.
- Analistas de Negocios que trabajan en entornos Ágiles.
- Gerentes de Operaciones interesados en AIOps.
7 Horas
Testimonios (3)
Te abre una nueva manera de pensar sobre como usar la IA en todo
Sergio Gomez - ARPADA SA DE CV
Curso - ChatGPT y Microsoft 365 Copilot para la Productividad Avanzada
Ejemplos prácticos
Ryan Brookman - The Shaw Group Limited
Curso - Introduction to Artificial Intelligence for Non-technical users
Traducción Automática
Utilizamos las herramientas.
Victor Aguero - PNUD/MICI
Curso - Aplicaciones Prácticas de Inteligencia Artificial para Personal Administrativo
Traducción Automática