Modelos y Técnicas Fundamentales de IA Generativa

La inteligencia artificial generativa está transformando la forma en que construimos software, escribimos contenido y analizamos datos. Comprender los modelos y técnicas centrales detrás de esta revolución es esencial para cualquiera que busque navegar el panorama tecnológico moderno. En este curso basado en texto, pasarás de ser un principiante curioso a alguien que comprende cómo funcionan los sistemas generativos "under the hood". Aprenderás los mecanismos centrales que impulsan la generación de texto, imágenes y código, y descubrirás cómo aplicar estas técnicas a escenarios del mundo real. A través de explicaciones claras, podrás: * Aprender los conceptos fundamentales de redes neuronales, transformers y mecanismos de autoatención; * Comprender las diferencias entre modelos de difusión, autoencoders variacionales y modelos de lenguaje grandes (LLMs); * Aplicar técnicas básicas de ingeniería de prompts para guiar eficazmente las salidas del modelo; * Explorar patrones de aplicación modernos como la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y el papel de las bases de datos vectoriales; * Evaluar las implicaciones éticas, las barreras de seguridad y las prácticas de IA responsable. El curso comienza con terminología esencial y definiciones fundamentales antes de guiarte paso a paso a través de tipos de modelos específicos y arquitecturas de implementación modernas. Este curso está diseñado para principiantes absolutos, desarrolladores y gerentes de producto que desean una comprensión conceptual clara de la IA generativa sin necesidad de tener conocimientos de matemáticas avanzadas. Comienza a leer hoy mismo para construir una base sólida en tecnologías generativas.