Programa del Curso

Introducción a la IA para el desarrollo de software

  • ¿Qué es Generative AI vs Predictive AI?
  • Aplicaciones de IA en codificación, análisis y automatización
  • Descripción general de LLM, transformadores y modelos de aprendizaje profundo

Codificación asistida por IA y desarrollo predictivo

  • Autocompletado y generación de código impulsados por IA (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Predecir errores de código y vulnerabilidades antes de la implementación
  • Automatizar revisiones de código y sugerencias de optimización

Construcción de modelos predictivos para aplicaciones de software

  • Comprender la previsión de series temporales y la analítica predictiva
  • Implementación de modelos de IA para la previsión de demanda y la detección de anomalías
  • Uso de Python, Scikit-learn y TensorFlow para modelado predictivo

Generative AI para la generación de texto, código e imagen

  • Trabajando con GPT, LLaMA y otros LLM
  • Generación de datos sintéticos, resúmenes de texto y documentación
  • Crear imágenes y videos generados por IA con modelos de difusión

Implementación de modelos de IA en aplicaciones del mundo real

  • Hostear modelos de IA usando Hugging Face, AWS y Google Cloud
  • Construir servicios de IA basados en API para aplicaciones empresariales
  • Ajustar modelos de IA preentrenados para tareas específicas de dominio

IA para conocimientos predictivos Business y toma de decisiones

  • Inteligencia empresarial impulsada por IA y análisis de clientes
  • Predecir tendencias del mercado y comportamiento del consumidor
  • Automatizar optimizaciones de flujo de trabajo con IA

IA ética y mejores prácticas en desarrollo

  • Consideraciones éticas en la toma de decisiones asistida por IA
  • Detección de sesgos y equidad en modelos de IA
  • Mejores prácticas para IA interpretable y responsable

Talleres prácticos y estudios de caso

  • Implementar análisis predictivos para un conjunto de datos del mundo real
  • Construir un chatbot impulsado por IA con generación de texto
  • Implementar una aplicación basada en LLM para automatización

Resumen y próximos pasos

  • Revisión de conclusiones clave
  • Herramientas y recursos de IA para aprender más
  • Última sesión de preguntas y respuestas

Requerimientos

  • Una comprensión de los conceptos básicos de desarrollo de software
  • Experiencia con cualquier lenguaje de programación (Python recomendado)
  • Familiaridad con los fundamentos de aprendizaje automático o IA (recomendada pero no obligatoria)

Audiencia

  • Desarrolladores de software
  • Ingenieros de IA/ML
  • Líderes de equipo técnico
  • Gerentes de producto interesados en aplicaciones impulsadas por IA
 21 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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