Curso de Inteligencia Artificial generativa

Duración

4 semanas

Fecha de inicio

15-08-2025

ECTS

4

Horas

100

Precio

370 $

Presentación del curso de Inteligencia Artificial generativa

En un campo tan dinámico como la inteligencia artificial, es crucial mantenerse actualizado/a con los últimos avances y aplicaciones tecnológicas. Este Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE ha sido creado para brindarles la oportunidad de ampliar y fortalecer sus habilidades en IA, permitiéndoles desarrollar soluciones innovadoras y aplicar modelos de IA en distintos ámbitos. El objetivo principal de este curso es proporcionar a los profesionales y entusiastas de la tecnología una plataforma de aprendizaje continua, donde puedan adquirir nuevos conocimientos, familiarizarse con los avances más recientes en IA generativa y desarrollar habilidades prácticas que puedan aplicar en sus proyectos y entornos profesionales.

Propósito del Curso de Inteligencia Artificial generativa

El Curso de Inteligencia Artificial Generativa se llevará a cabo a través de una combinación de conferencias magistrales, estudios de casos prácticos, sesiones interactivas y actividades de aprendizaje colaborativo. Contaremos con expertos en inteligencia artificial, aprendizaje automático y redes neuronales como ponentes, quienes compartirán sus conocimientos y experiencias en el desarrollo y aplicación de modelos generativos avanzados.

Estudiar Curso de Inteligencia Artificial generativa

El Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE está diseñado para ayudar a los profesionales a mantenerse al día con los últimos avances en modelos generativos. Este tipo de curso puede cubrir una amplia variedad de temas, desde aprendizaje profundo y redes neuronales hasta innovaciones en generación de datos sintéticos. Al tomar un Curso de Inteligencia Artificial Generativa, los profesionales de la tecnología pueden mejorar su conocimiento y habilidades en su campo, lo que les permite desarrollar soluciones más avanzadas y efectivas. Además, estos cursos pueden ser una oportunidad para conectarse con otros especialistas y compartir ideas y experiencias. En general, el Curso de Inteligencia Artificial Generativa es una herramienta clave para cualquier persona que desee mantenerse al día con los últimos avances y mejorar su conocimiento en modelos generativos.
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ISEIE
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Nombre

Directores del Curso de Inteligencia Artificial generativa

Agencia IA y Agencia IA Robler

Son referentes en el desarrollo e implementación de soluciones de Inteligencia Artificial, especializadas en el desarrollo integral y aplicación práctica de tecnologías de IA. Destacan por sus capacidades en el desarrollo de proyectos de IA Generativa, abordando tanto implementaciones empresariales como el desarrollo de soluciones personalizadas.

Pioneros en colaboraciones con empresas líderes del sector tecnológico y más de una década de experiencia en el mercado de la Inteligencia Artificial, con reconocimientos internacionales en desarrollo de IA y machine learning.

En su trayectoria, han trabajado con corporaciones de renombre como Microsoft, OpenAI y Google Cloud, además de haber desarrollado proyectos pioneros en IA Generativa. Su labor se centra en la implementación integral, desde la conceptualización de proyectos hasta el desarrollo, implementación y seguimiento de soluciones de IA.

Su dedicación, innovación y capacidad para desarrollar soluciones escalables son cualidades que enriquecen su desempeño y las convierten en una excelente opción para dirigir el curso de IA Generativa, aportando no solo sus conocimientos técnicos, sino también su compromiso con la excelencia y la formación práctica de los estudiantes.

Razones por las cuales elegir ISEIE

Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

Validez internacional

La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

Trayectoria académica

ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

Mejora salarial​
0 %

Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

Demanda laboral​
0 %

Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

Flexibilidad​
0 %

Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

ISEIE Innovation School es calidad académica

Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos. 

Objetivos Curso de Inteligencia Artificial generativa

1

Entender los principios fundamentales de la inteligencia artificial generativa.

2

Desarrollar habilidades prácticas en el uso de herramientas y plataformas de IA generativa.

3

Crear contenido innovador y personalizado utilizando modelos generativos.

4

Aplicar la IA generativa en contextos específicos como diseño, marketing y programación.

5

Explorar los aspectos éticos y sociales relacionados con la creación de contenido generado por IA.

Beneficios del Curso de Inteligencia Artificial generativa

En el Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE, hay muchos beneficios para los profesionales del sector tecnológico. Algunos de estos beneficios incluyen:
  • Actualización de conocimientos: Los cursos de IA generativa permiten a los profesionales mantenerse al día con los avances más recientes en modelos de aprendizaje automático. Esto les ayuda a desarrollar mejores soluciones y a tomar decisiones informadas basadas en la evidencia más actualizada.
  • Mejora de habilidades: Estos cursos también brindan la oportunidad de mejorar las habilidades en redes neuronales y generación de datos. Esto puede incluir prácticas y entrenamientos que les permitan perfeccionar sus conocimientos en IA aplicada.
  • Mejor oportunidad laboral: La participación en cursos de IA generativa puede mejorar las oportunidades laborales de los profesionales. Un currículum actualizado con especialización en inteligencia artificial puede ser más atractivo para las empresas, demostrando compromiso con el aprendizaje continuo.
  • Networking y colaboración: Los cursos de IA generativa brindan la oportunidad de establecer contactos con otros expertos. La interacción con colegas del sector permite ampliar la red profesional, intercambiar conocimientos y colaborar en proyectos de innovación.
  • Cumplimiento de requisitos de certificación: Muchas empresas valoran la certificación en IA para proyectos avanzados. La participación en cursos de IA generativa ayuda a cumplir con estos requisitos y garantiza que los profesionales se mantengan actualizados en el campo.

Importancia del Curso Actualización Médica

La inteligencia artificial generativa es de vital importancia en el ámbito tecnológico debido a los constantes avances en modelos de aprendizaje y procesamiento de datos que surgen a diario. Algunas de las razones por las cuales es importante la IA generativa son:
  • Optimizar la creación de contenido: La IA generativa permite a los desarrolladores utilizar modelos avanzados para generar texto, imágenes y música con alta precisión.
  • Actualizar conocimientos y habilidades: La tecnología avanza rápidamente y las herramientas de IA que se aprenden hoy pueden quedar obsoletas en poco tiempo.
  • Adaptarse a las innovaciones tecnológicas: Los modelos generativos evolucionan constantemente. Aprender sobre IA permite conocer y aplicar mejoras en el desarrollo de soluciones basadas en datos.
  • Continuar aprendiendo: La IA es un campo en constante evolución y los profesionales deben actualizarse continuamente para mantenerse competitivos.
  • Mejorar la eficiencia en procesos: La IA generativa ayuda a optimizar tareas, automatizar procesos y reducir tiempos en distintos sectores, mejorando la productividad.

Diseño del plan de estudios Curso de Inteligencia Artificial generativa

Para el diseño del Plan de estudios de este Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE se han seguido las directrices del equipo docente, el cual ha sido el encargado de seleccionar la información con la que posteriormente se ha constituido el temario.

De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrará el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de modelos avanzados y técnicas innovadoras en inteligencia artificial, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos teóricos y prácticos en un ambiente tecnológico globalizado.

Todo ello a través de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online. El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.
Curso de Inteligencia Artificial generativa

Plan de estudios Curso de Inteligencia Artificial generativa

1.1 Qué es la Inteligencia Artificial Generativa
1.2 Conceptos básicos y su evolución histórica
1.3 Áreas de aplicación y potencial transformador
1.4 Diferencias entre IA tradicional y generativa
1.5 Breve historia y evolución de la IA Generativa
1.6 Fundamentos técnicos de la IA Generativa
1.7 Aplicaciones prácticas de la IA Generativa
1.8 Retos y consideraciones éticas
1.9 Futuro de la IA Generativa

2.1 Introducción a las Redes Neuronales Generativas
2.1.1 Qué son las redes neuronales generativas y cómo se diferencian de otras redes neuronales tradicionales
2.1.2 ¿Qué son las GANs y cómo funcionan?
2.2 Introducción a modelos basados en transformadores
2.2.1 Aplicaciones y Avances en Redes Neuronales Generativas
2.2.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
2.2.3 Explicación detallada del funcionamiento de GANs, que involucra dos redes
2.2.4 Aplicaciones prácticas
2.2.5 Casos de uso de GANs en la industria
2.2.6 Funcionamiento básico de los VAEs
2.2.7 Aplicaciones
2.2.8 Uso de VAEs en la medicina, por ejemplo, para la generación de imágenes médicas sintéticas
2.3 Avances recientes y tendencias emergentes
2.3.1 Transferencia de estilo en imágenes, generación de música y texto, y la generación de contenido
multimedia
2.3.2 Redefinición de la creatividad mediante IA
2.3.3 Desafíos y futuras áreas de investigación en redes neuronales generativas

3.1 Principales plataformas
3.2 Instalación y configuración de entornos de trabajo
3.3 Modelos de Lenguaje Generativo como GPT-3 y GPT-4:
3.4 Transformers y su impacto en la creación de contenido textual
3.5 Herramientas de Generación de Audio y Música
3.6 Herramientas de Generación de Video y Animación
3.7 Plataformas Todo-en-Uno para Proyectos Generativos

4.1 Fundamentos de la Generación de Texto con IA
4.2 Creación de contenido textual con modelos de lenguaje
4.3 Optimización de prompts para obtener resultados efectivos
4.4 Modelos de lenguaje generativo
4.5 Modelos Avanzados de Generación de Texto
4.6 Aplicaciones Prácticas de la Generación de Texto con IA
4.7 Desafíos y Limitaciones en la Generación de Texto con IA
4.8 El Futuro de la Generación de Texto con IA

5.1 Introducción a la generación de imágenes con IA
5.2 Aplicaciones prácticas en diseño y marketing
5.3 Fundamentos de la Creación de Imágenes con IA Generativa
5.4 Aplicaciones típicas de VAEs en la creación de imágenes y diseño de contenido visual
5.5 Herramientas y Plataformas para Crear Imágenes Generativas
5.6 Aplicaciones de la Creación de Imágenes Generativas
5.7 Desafíos y Consideraciones Éticas en la Creación de Imágenes Generativas
5.8 El Futuro de la Creación de Imágenes Generativas

6.1 Tecnologías para la creación de contenido audiovisual
6.2 Ejemplos prácticos con herramientas de IA multimedia
6.3 Fundamentos de los Modelos Generativos para Música
6.4 Herramientas y Plataformas para la Creación de Música Generativa
6.5 Generación de Video con IA: Fundamentos y Aplicaciones
6.6 Herramientas y Plataformas para la Creación de Video Generativo
6.7 Desafíos y Futuro de la Música y Video Generativo

7.1 Entrenamiento de modelos propios con datos específicos
7.2 Adaptación de modelos generativos a necesidades particulares
7.3 Introducción a la Personalización de Modelos Generativos
7.4 Métodos y Técnicas de Personalización de Modelos Generativos
7.5 Herramientas y Plataformas para Personalizar Modelos Generativos
7.6 Desafíos y Consideraciones Éticas en la Personalización de Modelos Generativos
7.7 El Futuro de la Personalización de Modelos Generativos

8.1 Introducción a los Desafíos Éticos en la IA Generativa
8.2 Implicaciones éticas de la generación de contenido con IA
8.3 Regulaciones y mejores prácticas
8.4 Sesgo y Discriminación en Modelos Generativos
8.5 Regulación de la IA Generativa: Normativas y Políticas Emergentes
8.6 Impacto Social y Económico de la IA Generativa
8.7 El Futuro de la Ética y Regulación en la IA Generativa

9.1 Introducción a la IA Generativa en el Mundo Empresarial
9.2 Automatización creativa en negocios y marketing
9.3 Estudios de caso exitosos
9.4 IA Generativa en Marketing y Publicidad
9.5 IA Generativa en el Diseño y Desarrollo de Productos
9.6 IA Generativa en la Gestión de la Relación con el Cliente (CRM)
9.7 IA Generativa en la Automatización de Procesos y la Eficiencia Operativa

10.1 Introducción a la Creación de Proyectos Basados en IA Generativa
10.2 Planificación y desarrollo de un proyecto completo
10.3 Diseño y Planificación de Proyectos de IA Generativa
10.4 Integración de IA en flujos de trabajo existentes
10.5 Desarrollo de un Proyecto Real Usando IA Generativa
10.6 Implementación y Despliegue de Proyectos de IA Generativa
10.7 Consideraciones Éticas, Legales y de Seguridad en Proyectos de IA Generativa

11.1 Avances tecnológicos emergentes
11.2 Nuevas áreas de aplicación y oportunidades
11.3 Avances en Modelos Generativos y Nuevas Arquitecturas
11.4 IA Generativa y Personalización Avanzada
11.5 IA Generativa en la Creación de Contenido Multimodal
11.6 IA Generativa y Creatividad Humana
11.7 Desafíos y Consideraciones Éticas del Futuro de la IA Generativa

Requisitos del Curso Actualización Médica en ISEIE

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  • 12 Módulos
  • 100 Horas
  • 4 ECTS

Razones por las cuales estudiar en ISEIE

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Trabajo final del Curso de Inteligencia Artificial generativa

Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Curso Actualización Médica de ISEIE, deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del programa.

Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.

Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido y sus objetivos.

Recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.

Curso de Inteligencia Artificial generativa
Conoce todas nuestras preguntas más frecuentes del Curso

Preguntas Frecuentes

Descubre todas las preguntas más frecuentes del Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE, y sus respuestas. Si no encuentras solución a tus dudas, te invitamos a contactarnos. Estaremos felices de brindarte más información.

El curso tiene una duración de 4 semanas, dependiendo del ritmo de aprendizaje del estudiante. Al ser un curso 100% online, puedes avanzar a tu propio ritmo dentro del período establecido.

No se requieren conocimientos previos avanzados en inteligencia artificial, pero se recomienda tener nociones básicas de programación y matemáticas. Cualquier persona interesada en el desarrollo de modelos de IA generativa puede inscribirse.

 

Sí, al finalizar el curso y cumplir con los requisitos de evaluación, recibirás un certificado de finalización emitido por ISEIE, el cual acreditará tu formación en Inteligencia Artificial Generativa.

 

El curso se basa en la metodología Relearning, que permite reforzar los conocimientos a través de una exposición progresiva y práctica de los contenidos. Además, incluye ejercicios interactivos, casos prácticos y proyectos aplicados para consolidar el aprendizaje.

La evaluación se lleva a cabo a través de cuestionarios, ejercicios prácticos y proyectos aplicados en los que demostrarás tu comprensión de los conceptos clave de la inteligencia artificial generativa. Al completar cada módulo, recibirás retroalimentación para mejorar tu desempeño.