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1.125 €

Gratis, si estás trabajando*

Incluye

150 horas de formación
* Cursos bonificables con los créditos de formación de la empresa gestionados por Fundae

Objetivos del curso

  • Comprender conceptos claves de la Inteligencia Artificial Generativa: Modelo, LLM, Fine-Tuning, Prompts, Tokens, Prompt Engineering, entre otros.
  • Crear y personalizar grandes modelos de lenguaje (LLM) con datos propios en un entorno privado y seguro.
  • Entrenar y validar modelos de Inteligencia Artificial Generativa totalmente personalizados y con datos únicos.
  • Desplegar y configurar modelos personalizados en Azure OpenAI, adaptados a necesidades específicas.
  • Integrar modelos personalizados en aplicaciones y soluciones usando la API de Azure OpenAI.
  • Combinar la Inteligencia Artificial Generativa con otras tecnologías para resolver casos de negocio concretos.
  • Diseñar soluciones específicas que incorporen Inteligencia Artificial Generativa para resolver problemas reales de múltiples sectores e industrias.
  • Utilizar modelos de generación de texto e imágenes en chatbots de Azure Open AI: GPT-3.5, GPT-4, DALL-E, etc.
  • Desarrollar ejercicios prácticos variados que involucren Inteligencia Artificial Generativa en Azure OpenAI.

Contenido del Curso

  • Módulo 1: Fundamentos de Inteligencia Artificial y OpenAI (Teórico)
    • 1.1 Introducción
    • 1.2 Introducción a la Inteligencia Artificial
    • 1.3 ¿Qué es la Inteligencia Artificial?
    • 1.4 Sistema “Inteligente” vs “Tradicional”
    • 1.5 Modelo
    • 1.6 Conceptos claves (Ciencia de datos, IA, ML y DL)
    • 1.7 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial
    • 1.8 OpenAI Overview (Historia, objetivos y proyectos destacados)
    • 1.9 Resumen
  • Módulo 2: Fundamentos Esenciales de la Inteligencia Artificial Generativa (Teórico)
    • 2.1 Introducción
    • 2.2 Inteligencia Artificial Generativa
    • 2.3 Impacto de la Tecnología
    • 2.4 Desarrollo de Actividades
    • 2.5 Profesiones e IA Generativa
    • 2.6 IA Generativa en Marketing
    • 2.7 IA Generativa en TIC
    • 2.8 Casos de Uso
    • 2.9 Machine Learning y Deep Learning
    • 2.10 Foundational Models, LLMs y Fine-Tuning
    • 2.11 Prompts
    • 2.12 Prompt Engineering
    • 2.13 Tokens
    • 2.14 Evolución de la IAG
    • 2.15 Azure OpenAI
    • 2.16 Modelos de Azure OpenAI
  • Módulo 3: Crear Espacios de Desarrollo Personalizados en Azure OpenAI (Teórico Práctico)
    • 3.1 Introducción
    • 3.2 Crear cuenta de Microsoft
    • 3.3 Registro en el Portal de Azure
    • 3.4 Aspectos Generales
    • 3.5 Crear Suscripción
    • 3.6 Crear Recurso
    • 3.7 Azure OpenAI Studio
    • 3.8 Coste de Infraestructura
  • Módulo 4: Diseñando y Forjando Modelos Generativos (Práctico)
    • 4.1 Introducción
    • 4.2 Implementación del Modelo
    • 4.3 Interacción con el Modelo
    • 4.4 Configuración del Chat
    • 4.5 Contexto y Personalización
    • 4.6 Instrucciones de Comportamiento
    • 4.7 Parámetros del Modelo
    • 4.8 Importar Configuraciones
    • 4.9 Optimizar Prompts
    • 4.10 Finalizaciones
  • Módulo 5: Personalizar Modelos - Datos No Estructurados (Práctico)
    • 5.1 Introducción
    • 5.2 Modelos Personalizados, Documentos y Conocimiento
    • 5.3 LLMs y Búsqueda Semántica
    • 5.4 Azure AI Search
    • 5.5 Blob Storage
    • 5.6 Subida de Información no Estructurada
    • 5.7 Datos Personalizados
    • 5.8 Test de la Solución
    • 5.9 UX/UI vs IA Generativa
    • 5.10 Desplegar Aplicación
    • 5.11 Permisos y acceso a la Aplicación
    • 5.12 Costes asociados
  • Módulo 6: Personalizar Modelos - Fine-Tuning (Práctico)
    • 6.1 Introducción
    • 6.2 Modelos Personalizados, y Fine-Tuning
    • 6.3 Posibles Aplicaciones
    • 6.4 Conjuntos de Datos
    • 6.5 Datos de entrenamiento
    • 6.6 Generar datos de entrenamiento
    • 6.7 Datos de validación
    • 6.8 Generar datos de validación
    • 6.9 Permisos de recurso
    • 6.10 Regiones de despliegue
    • 6.11 Modelo personalizado
    • 6.12 Ficheros de datos
    • 6.13 Parámetros de entrenamiento
    • 6.14 Analizar resultados
    • 6.15 Detalle de resultados
    • 6.16 Diferencias entre modelos
    • 6.17 Obtener datos de entrenamiento y validación
    • 6.18 Entrenar modelo
    • 6.19 Comparar gráficos
    • 6.20 Relación de resultados
    • 6.21 Costes asociados
    • 6.22 Implementar modelo
    • 6.23 Test modelo en área de juegos
    • 6.24 Desplegar Modelo Categorías
    • 6.25 Finalizaciones Modelo Categorías
  • Módulo 7: Implementación a través de la API de Azure OpenAI (Práctico)
    • 7.1 Introducción
    • 7.2 Entorno Local
    • 7.3 Visual Studio Code
    • 7.4 Python
    • 7.5 Configurar Editor de Código
    • 7.6 Editar Datos de Entrenamiento
    • 7.7 Petición API Azure OpenAI
    • 7.8 Extraer Resultado
    • 7.9 Configuración de Parámetros
    • 7.10 Petición API Modelo Categorías
  • Módulo 8: Generación de Imágenes con Azure OpenAI DALL-E (Práctico)
    • 8.1 Introducción
    • 8.2 Generación de Imágenes
    • 8.3 Combinación de Modelos
    • 8.4 Interacciones de Prompts
    • 8.5 Funcionalidades y Parámetros
    • 8.6 Diseño de Integraciones
    • 8.7 Obtención de Resultados
  • Módulo 9: Consideraciones Éticas y Mejores Prácticas (Teórico)
    • 9.1 Introducción
    • 9.2 Conceptos Clave de Ética y su Relación con la Inteligencia Artificial
    • 9.3 Desafíos Éticos que presenta el uso de la Inteligencia Artificial
    • 9.4 Principios Éticos en el Desarrollo y Uso de la Inteligencia Artificial
    • 9.5 Normas Generales de la UA sobre IA
    • 9.6 Directrices para Desarrolladores, Fabricantes y Proveedores de Servicios
  • Módulo 10: Futuro de la IA y OpenAI (Teórico)
    • 10.1 Introducción
    • 10.2 Exploración de las últimas tendencias en IA y el papel de OpenAI
    • 10.3 Explorando el futuro: Tendencias emergentes en inteligencia artificial generativa
    • 10.4 Discusión sobre cómo la colaboración entre OpenAI y Azure puede evolucionar

Beneficios

Al hacer este curso sobre Inteligencia Artificial Generativa, el alumno obtiene varios beneficios:

  • Conocimiento avanzado en IA generativa: Aprende conceptos clave como Modelos de Lenguaje Grandes (LLM), Fine-Tuning, Prompt Engineering, y la generación de texto e imágenes.
  • Capacidad para personalizar modelos: Desarrolla la habilidad de crear y entrenar modelos con datos propios, adaptándolos a necesidades específicas en un entorno seguro y privado.
  • Aplicación práctica: Adquiere experiencia en integrar estos modelos en aplicaciones reales utilizando la API de Azure OpenAI, lo que le permite resolver problemas de negocio.
  • Competencia en herramientas avanzadas: Se familiariza con herramientas como Azure OpenAI y DALL-E, lo que le da una ventaja en proyectos de innovación tecnológica.
  • Enfoque ético: Aprende las mejores prácticas y principios éticos necesarios para trabajar con IA, garantizando un uso responsable y seguro de la tecnología.
  • Mejora de empleabilidad: Gana habilidades demandadas en sectores como marketing, atención al cliente, salud, educación, y tecnología, incrementando su valor profesional.
  • Innovación en el lugar de trabajo: Puede llevar el conocimiento adquirido a su trabajo, optimizando procesos y creando soluciones automatizadas y personalizadas para su empresa o proyectos personales.

Este curso no solo profundiza en la teoría, sino que también ofrece la oportunidad de aplicar de manera práctica todo lo aprendido en situaciones reales.

Preguntas y Respuestas sobre el curso

¿Por qué quiero realizar este curso?

Para estar al día con la tecnología de IA generativa y aprender a utilizar modelos avanzados como los LLM para generar contenido y soluciones innovadoras.

¿Qué aplicaciones de la IA Generativa quiero aprender para aplicarlas en mi trabajo o proyecto personal?

Automatizar la creación de textos e imágenes, mejorar la atención al cliente y desarrollar productos personalizados usando IA.

¿Cuáles son los objetivos específicos que quiero alcanzar al finalizar este curso?

Crear modelos de lenguaje personalizados, integrarlos en aplicaciones, aplicar Fine-Tuning y Prompt Engineering, y entender las implicaciones éticas de la IA.

¿Cómo este curso puede complementar mis conocimientos previos en ciencia de datos, programación o IA?

Profundizar en la personalización de modelos de lenguaje y aplicar mis conocimientos en programación y ciencia de datos para construir soluciones prácticas basadas en IA.

¿En qué sectores o industrias puedo utilizar los conocimientos adquiridos en este curso?

  • Marketing: Para generar contenido personalizado y automatizar campañas publicitarias.
  • Tecnología de la Información (TIC): Para optimizar procesos y desarrollar chatbots inteligentes.
  • Atención al cliente: Automatizando respuestas y personalizando la interacción con los usuarios.
  • Salud: Creando soluciones para análisis de datos médicos y generación de informes automatizados.
  • Creatividad y medios: Para la creación de imágenes, música o guiones automatizados.
  • Educación: Desarrollando herramientas personalizadas de tutoría y contenido generado automáticamente.
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