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Programa del Curso
Introducción
- ¿Qué es la inteligencia artificial generativa (AI)?
- IA generativa vs otros tipos de IA
- Resumen de las técnicas y modelos principales en IA generativa
- Aplicaciones e casos de uso de la IA generativa
- Desafíos y limitaciones de la IA generativa
Creando Imágenes con IA Generativa
- Generar imágenes a partir de descripciones textuales
- Usar GANs para crear imágenes realistas y diversas
- Usar VAEs para crear imágenes con variables latentes
- Usar transferencia de estilo para aplicar estilos artísticos a las imágenes
Creando Texto con IA Generativa
- Generar texto a partir de prompts textuales
- Usar modelos basados en transformadores para crear texto con contexto y coherencia
- Usar resumen de texto para crear resúmenes concisos de textos largos
- Usar paráfrasis de texto para crear diferentes maneras de expresar el mismo significado
Creando Audio con IA Generativa
- Generar voz a partir de texto
- Generar texto a partir de voz
- Generar música a partir de texto o audio
- Generar voz con una voz específica
Creando Otro Contenido con IA Generativa
- Generar código a partir del lenguaje natural
- Generar bocetos de productos a partir de texto
- Generar video a partir de texto o imágenes
- Generar modelos 3D a partir de texto o imágenes
Evaluando la IA Generativa
- Evaluar la calidad y diversidad del contenido generado por AI generativa
- Usar métricas como puntuación de inserción, distancia Fréchet de inserción y puntuación BLEU
- Utilizar evaluaciones humanas a través de crowdsourcing y encuestas
- Aplicar métodos de evaluación adversaria como pruebas de Turing y discriminadores
Entendiendo las Implicaciones Éticas y Sociales de la IA Generativa
- Garantizar equidad y responsabilidad
- Evitar el mal uso y abuso
- Respetar los derechos y privacidad de creadores y consumidores de contenido
- Fomentar la creatividad y colaboración entre humanos y AI
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos y términos básicos de IA
- Experiencia con programación en Python y análisis de datos
- Familiaridad con marcos de aprendizaje profundo como TensorFlow o PyTorch
Público objetivo
- Científicos de datos
- Desarrolladores de IA
- Enthusiastas de la IA
14 Horas