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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