Master IA (Curso a la medida)
Elige las secciones de contenido que quieras aprender y personaliza tu propio curso avanzado que te llevará al máximo potencial de la Inteligencia Artificial Generativa.
Aprenderás a dominar ChatGPT y crear tus propios GPTs personalizados, automatizar procesos sin escribir una sola línea de código, conectar la IA con APIs y construir chatbots que trabajan por ti.
Además, descubrirás cómo generar imágenes, audio y video con IA, explorando herramientas líderes como Stable Diffusion, Midjourney y DALL·E. Un programa completo para profesionales que quieren crear, automatizar e innovar con IA.
Sección 1: Prompt Engineering Avanzado y uso de GPTs
1. Uso avanzado de ChatGPT con GPT-4 y GPT-4o
2. Capacidades multimodales: texto, imagen, búsqueda web
3. Introducción a los GPTs personalizados
4. Creación y configuración de tus propios GPTs
5. Conexión de GPTs con servicios externos (AiPDF, Canva, Browser)
6. Análisis de datos avanzado con ChatGPT
7. Publicación y compartición de GPTs
Sección 2: Automatización sin código con IA Generativa
1. Introducción a la automatización sin código
2. Registro y configuración de proyectos en OpenAI
3. Claves API, costos y alternativas gratuitas (Gemini)
4. Introducción y uso de Zapier
5. Creación de flujos de trabajo automáticos con IA
6. Integración de ChatGPT y Gemini en los flujos
7. Creación de agentes de IA y chatbots sin código
8. Ajuste de parámetros de IA en flujos
9. Publicación y pruebas de agentes y bots
Sección 3: Aplicaciones prácticas de LLMs con APIs y ChatBots
1. Introducción a Google Colab y entorno de pruebas
2. Acceso a APIs de OpenAI y Google Gemini
3. Automatización con ChatGPT: detección de correos y análisis de URLs
4. Integración de LLMs con Gmail y otros servicios
5. Creación e implementación de ChatBots avanzados
6. Casos prácticos de integración con servicios externos
7. Ajuste fino de parámetros
Sección 4: Arquitectura y Funcionamiento Interno de los LLMs
1. Introducción al funcionamiento técnico de los LLMs
2. Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y LSTM
3. Transformers: Encoder, Decoder y atención múltiple
4. Embeddings y codificación posicional
5. Tipos de Transformers y generación de texto
6. Evolución de GPT y arquitectura de ChatGPT
7. Caso práctico de generación de texto con Transformers
Sección 5: Fine-Tuning de LLMs y Ajustes Eficientes (PEFT)
1. Introducción al ciclo de vida de un proyecto de IA
2. Diferencias entre modelos preentrenados y fine-tuned
3. Preparación de datasets para fine-tuning
4. Instruction Fine-tuning y evaluación de resultados
5. Hugging Face y uso de modelos públicos
6. Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) y LoRA
7. Casos prácticos con Flan-T5, GPT y LLAMA
8. Prompt Tuning y uso de soft prompts
Sección 6: Aprendizaje por Refuerzo con Retroalimentación Humana (RLHF)
1. Introducción al aprendizaje por refuerzo
2. ¿Qué es RLHF y por qué es útil?
3. Proximal Policy Optimization (PPO)
4. Aplicación de RLHF en la práctica
5. Casos prácticos con TinyLLAMA y ajustes de políticas
6. Evaluación del comportamiento del modelo
Sección 7: Generación de Imágenes, Video y Audio con IA
1. Introducción a la IA Generativa multimodal
2. GANs: funcionamiento, discriminator y generator
3. Caso práctico: edición de video con GANs
4. Modelos de difusión: fundamentos y arquitectura
5. CLIP y generación de imágenes desde texto
6. Prácticas con DALL-E 3 y Stable Diffusion
7. Aplicaciones visuales de IA en industrias creativas
Sección 8: IA Generativa de Arte con Midjourney
1. Configuración inicial de Midjourney
2. Generación de imágenes y videos artísticos
3. Personalización de imágenes y estilos
4. Uso de imágenes de referencia
5. Prompts avanzados en Midjourney
6. Alternativa gratuita: AUTOMATIC1111
7. Generación de imágenes con AUTOMATIC1111
