Curso Completo de IA Generativa
¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) y cómo es posible que sea capaz de generar texto automáticamente, generar imágenes, modificar vídeos o traducir audios?
La inteligencia Artificial Generativa se ha convertido en uno de los mayores avances de nuestra época capaz de transformar industrias, optimizar procesos y hacer nuestra vida mucho más fácil.
Mi nombre es Santiago Hernández, y soy el instructor con los cursos más vendidos en temáticas como la Inteligencia Artificial y el Deep Learning. Además, llevo cerca de 10 años trabajando en algunas de las empresas más grandes de España y Latinoamérica, colaborando con diferentes universidad e impartiendo charlas por todo el mundo.
Descripción del curso
El temario de este curso se corresponde con uno de los más completos que vais ver en un programa formativo sobre Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa). Esta compuesto por más de 18 horas de vídeo, más de 40 cuestionarios y casos prácticos, más de 40 recursos descargables y multitud de artículos. Todo ello garantizando un acceso de por vida a esta información.
En este curso profundizaremos sobre las técnicas y algoritmos de Inteligencia Artificial Generativa más populares de la actualidad. Comenzaremos entendiendo en qué consisten los Large Language Models o LLMs, presentando algunos de los más populares como GPT 3 y GPT 4 y más concretamente ChatGPT 3 y ChatGPT 4.
Continuaremos especializándonos en la forma en la que podemos interactuar con estos modelos para sacarles el máximo provecho, comprendiendo todos los detalles de una disciplina que se conoce como Prompt Engineering y a utilizar y crear nuestros propios GPTs personalizados. A continuación, dejaremos atrás la gran mayoría del contenido que vais a encontrar en Internet sobre Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) y aprenderemos cómo automatizar el uso de estos modelos, cómo integrarlos con aplicaciones de terceros, cómo re-entrenarlos para especializarlos (Fine-tuning) en tareas concretas que queramos resolver, cómo aplicarse aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) y cómo utilizar en nuestro propio entorno modelos muy potentes como GPT 3 y GPT 4 o LLAMA-2 de Meta.
Para terminar, abordaremos todo lo relacionado con la Inteligencia Artificial generativa de imágenes, vídeo o audio. Presentando modelos tan populares como las GANs (Generative Adversarial Networks) o los Diffusion models (Modelos de difusión), que nos darán paso a comprender aplicaciones muy interesantes como Stable Diffusion, Midjourney o DALL-E 3 de OpenAI
No lo dudes más y únete a nosotros en este apasionante viaje de aprendizaje sobre la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa).
Temario del curso
El curso esta formado por más de 150 clases en las que se tratan todos los aspectos fundamentales de la Inteligencia Artificial Generativa.
- Preparación del entorno: Google Colaboratory
- Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models (LLMs): LLMs, Transformers, RNNs (Redes Neuronales Recurrentes), ChatGPT
- Prompt Engineering: ChatGPT 3, ChatGPT 4, GPT 3 y GPT 4: GPT, ChatGPT, Prompt Engineering, ICL (In-Context Learning), Patrones básicos, Patrones avanzados, ReAct
- Aplicaciones reales del Prompt Engineering: ChatGPT, GPTs, GPT Vision, Chatbot: Uso y creación de GPTs personalizados, Acceso programático a GPT y ChatGPT, Python, ChatBot, AutoGPT, GPT-4, Plugins, GPT Vision, OpenAI
- LLMs Pre-entrenados y Fine-Tuning: Especialización de los LLMs (GPT, LLAMA…): Fine-tuning, LLMs Base, Instruction Fine-tuning, ROUGE, BLEU, PEFT (Parameter Efficient Fine-tuning), LLAMA 2, LoRA, QLoRA, Soft Prompts, Prompt Tuning
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Reinforcement Learning, RLHF, TinyLlama, LLAMA 2
- IA Generativa de imágenes, vídeo y audio: GANs, Diffusion models, DALL-E 3: GANs (Generative Adversarial Networks), CLIP, DALL-E 3, Diffusion models (Modelos de difusión), Stable Diffusion, Midjourney
- Inteligencia Artificial Generativa de arte: Midjourney: Instalación y configuración de Midjourney, creación de imágenes con Midjourney, Modificación de imágenes con Midjourney, Prompts avanzados
- Despedida del curso
Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models (LLMs)
Prompt Engineering: ChatGPT 3, ChatGPT 4, GPT 3, GPT 4
Prompt Engineering avanzado y uso de GPTs, ChatGPT 4, GPT 4 Vision, Plugins...
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10Introducción a la sección
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11¿Qué es Prompt Engineering?
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12Principios básicos del Prompting: Delimitadores
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13Lectura: ¿Qué es un Prompt Injection?
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14Principios básicos: Salida estructurada
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15Principios básicos: Verificación de condiciones
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16In-Context Learning (ICL): Zero, One, Few Shot Examples
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17Principios básicos: Especificar las acciones a realizar
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18Definir el formato de salida: Placeholders
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19Tarea: Placeholders
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20Resolución de la tarea: Placeholders
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21Principios básicos: Trabajar en su propia solución
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22Principios avanzados: Root Prompt
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23¡No olvides eliminar el Root Prompt antes de continuar!
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24Principios avanzados: Patrón Persona
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25Principios avanzados: Patrón de creación de un Meta-Lenguaje
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26Principios avanzados: Patrón de filtro semántico
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27Principios avanzados: Chain of Thoughts
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28Principios avanzados: ReAct
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29Principios avanzados: Game Play Pattern
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30Lectura: Recopilación de Prompts
Aplicaciones reales de los LLMs: ChatBots, AutoGPT, GPTs...
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31Uso avanzado de ChatGPT 4
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32Alternativas gratuitas para el uso de ChatGPT 4
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33¿Qué son los GPTs de OpenAI?
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34Caso Práctico: ¿Cómo utilizar GPTs?
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35Caso Práctico: Creación de GPTs personalizados
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36Lectura: Comparte tus GPTs
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37Nueva interfaz gráfica de ChatGPT Plus
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38ChatGPT 4 y GPT 4 Vision: LLMs y procesamiento de imágenes
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39Búsquedas en Internet con ChatGPT 4 y GPT 4
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40Ejecución de código con ChatGPT 4 y GPT 4 (Advanced Data Analysis)
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41Plugins de ChatGPT 4 y GPT 4 (AiPDF, BrowserOp, Canva)
Funcionamiento de los LLMs: Transformers, RNNs, Tipos de LLMs...
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42Introducción a la sección
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43Entorno de aprendizaje: Google Colaboratory
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44Servicios avanzados de OpenAI y GPT
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45Creación de una API Key para acceso programático a OpenAI
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46Caso Práctico: Acceso programático a GPT, ChatGPT y otras soluciones de OpenAI
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47Tarea: Detección de correos maliciosos con ChatGPT, GPT 3 y GPT 4
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48Caso práctico: Detección de correos maliciosos con ChatGPT, GPT 3 y GPT 4
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49Caso Práctico: Integración de ChatGPT y GPT con Gmail
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50Tarea: Integración de GPTs con servicios externos
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51Caso Práctico: Integración de GPTs con servicios externos
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52Caso Práctico: Implementación de un ChatBot con ChatGPT y GPT
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53Tarea: Integración de un ChatBot con servicios externos
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54Caso Práctico: Integración de un ChatBot con servicios externos
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55Tarea: Llamada a funciones con ChatGPT y GPT
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56Caso Práctico: Llamada a funciones con ChatGPT y GPT
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57AutoGPT: Instalación y preparación del entorno
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58AutoGPT: Uso y funcionamiento
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59Configuración de los LLMs, ChatGPT y GPT: Temperatura
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60Configuración de los LLMs, ChatGPT y GPT: Top Priority y Frequency Penalty
LLMs Pre-entrenados y Fine-Tuning: Especialización de los LLMs (GPT, LLAMA...)
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61Introducción a la sección
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62Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
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63Caso Práctico: Generación de texto con LSTMs - Parte 1
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64Caso Práctico: Generación de texto con LSTMs - Parte 2
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65Lectura: La irracional eficacia de las Redes Neuronales Recurrentes
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66Transformers
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67Funcionamiento Transformers: Encoder
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68[Opcional] Lectura/Caso práctico: Embeddings
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69Funcionamiento Transformers: Decoder
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70Prueba de conocimientos: Transformers
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71Detalles Transformers: Clases opcionales
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72[Opcional] Detalles Transformers: Positional Encodding
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73[Opcional] Detalles Transformers: Multi-Head Attention
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74[Opcional] Lectura: Ejemplo numérico Multi-Head Attention
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75[Opcional] Detalles Transformer: Conexiones residuales
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76[Opcional] Detalles Transformer: Masked Multi-Head Attention
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77[Opcional] Detalles Transformer: Generación de tokens
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78Tipos de Transformers
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79Caso práctico: Generación de texto con Transformers
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80Evolución de los LLMs: GPT y ChatGPT
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81Arquitectura de GPT y ChatGPT