De la IA tradicional a la IA generativa
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
Inteligencia artificial generativa AI-102
Inteligencia artificial generativa y grandes modelos de lenguaje
Una guía clara sobre modelos fundacionales, transformadores, tokens, embeddings y contenido generado por máquinas
Curso estructurado en diez módulos que explica cómo funcionan la inteligencia artificial generativa y los grandes modelos de lenguaje, y cómo deben evaluarse, controlarse y utilizarse de manera responsable.
US$145
Tras completar satisfactoriamente el curso, se incluye un certificado electrónico de finalización de First BCI University en formato PDF.
AI-102
Descripción general del curso
AI-102 desarrolla conocimientos prácticos sobre inteligencia artificial generativa y grandes modelos de lenguaje, sin requerir matemáticas avanzadas ni programación.
Los estudiantes examinan los modelos fundacionales, la tokenización, los embeddings, los transformadores, la atención, el entrenamiento de modelos, la generación multimodal, el diseño de prompts, la recuperación, el ajuste fino, los agentes, la evaluación, la seguridad y la implementación responsable.
El curso hace hincapié en que una respuesta fluida no es necesariamente exacta. Los estudiantes practican la definición de requisitos de evidencia, la comprobación de casos realistas y el mantenimiento de una supervisión humana responsable.
Objetivos de aprendizaje
Qué aprenderá
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01
Explicar la diferencia entre la IA predictiva y la IA generativa.
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02
Definir los modelos fundacionales y los grandes modelos de lenguaje.
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03
Describir los tokens, las ventanas de contexto y los embeddings.
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04
Explicar conceptualmente los transformadores y la atención.
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05
Describir el preentrenamiento, el posentrenamiento, el ajuste fino y la alineación.
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06
Comparar la generación de texto, imágenes, audio, video y código.
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07
Utilizar adecuadamente el diseño de prompts, la recuperación y la integración de herramientas.
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08
Identificar los riesgos de alucinación, sesgo, seguridad y privacidad.
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09
Evaluar modelos mediante evidencia representativa y específica de cada tarea.
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10
Diseñar un plan responsable de adopción de IA generativa.
Diez módulos estructurados
Programa del curso
Modelos fundacionales y grandes modelos de lenguaje
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
Tokens, ventanas de contexto y embeddings
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
Transformadores, atención y arquitectura de modelos
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
Cómo aprenden los modelos generativos
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
Generación de texto, imágenes, audio, video y código
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
Diseño de prompts, recuperación, ajuste fino y agentes de IA
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
Alucinaciones, sesgo, seguridad y fiabilidad
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
Evaluación y selección de modelos de IA generativa
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
El futuro de la IA generativa y su uso humano responsable
Lección estructurada con objetivos, explicaciones, términos clave, estudio de caso, ejercicio aplicado y una prueba de conocimientos de diez preguntas.
Libro de texto oficial recomendado
Inteligencia artificial generativa y grandes modelos de lenguaje de First BCI University
Una guía clara sobre modelos fundacionales, transformadores, tokens, embeddings y contenido generado por máquinas
- Autor
- Konstantin Titov
El libro de texto oficial recomendado sigue el programa de diez módulos de AI-102 e incluye explicaciones ampliadas, ejemplos, preguntas de repaso y actividades aplicadas.
Ya está disponible como libro electrónico descargable de forma segura por US$12.99.
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Evaluación y finalización
Componentes de la evaluación
- Diez pruebas de conocimientos, una por módulo, con diez preguntas cada una.
- Ejercicio aplicado y análisis de un estudio de caso en cada módulo.
- Registro del progreso del curso en el entorno de aprendizaje del estudiante.
- Evaluación final que abarca el programa completo de AI-102.
Requisitos de finalización
- Estudiar los diez módulos.
- Obtener al menos un 70 % en la prueba de conocimientos de cada módulo.
- Completar las actividades obligatorias de aprendizaje aplicado.
- Aprobar la evaluación final.
AI-102 Inscripción
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US$145
El acceso seguro en línea incluye los diez módulos, las pruebas de conocimientos, el seguimiento del progreso, la evaluación final y un certificado electrónico de finalización tras completar satisfactoriamente el curso.
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