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TRANSP:OPAQUE
SUMMARY:Inteligencia Artificial Generativa para personal desarrollador
DESCRIPTION:\nDuración\n\n\n\n20 horas teórico-prácticas\n\n\n\n \n\n\n\nObjetivos\n\n\n\nDotar a los participantes de las competencias técnicas necesarias para diseñar, entrenar, integrar y desplegar modelos generativos de inteligencia artificial en entornos de desarrollo profesionales\n\n\n\n\nComprender los fundamentos técnicos de la inteligencia artificial generativa.\n\n\n\n\n\nDiseñar prompts eficaces para distintos casos de uso.\n\n\n\n\n\nIntegrar modelos generativos mediante APIs en aplicaciones reales.\n\n\n\n\n\nImplementar soluciones basadas en embeddings y recuperación de información (RAG).\n\n\n\n\n\nAplicar buenas prácticas de seguridad y control de costes.\n\n\n\n\n\nDesarrollar una aplicación funcional basada en IA generativa\n\n\n\n\nTemario\n\n\n\n\nIntroducción a la IA Generativa\n\nQué es la inteligencia artificial generativa.\n\n\n\nDiferencia entre IA tradicional y modelos generativos.\n\n\n\nFundamentos de los modelos de lenguaje (LLM).\n\n\n\nConceptos clave: tokens, embeddings, ventana de contexto.\n\n\n\nPanorama actual de modelos comerciales y open source.\n\n\n\n\n\nIntegración mediante APIs\n\nArquitectura de integración con modelos generativos.\n\n\n\nAutenticación y consumo de APIs.\n\n\n\nEnvío de prompts y procesamiento de respuestas.\n\n\n\nParámetros de generación (temperatura, longitud, etc.).\n\n\n\nGestión de errores y control de costes.\n\n\n\nPráctica: desarrollo de un asistente básico conectado por API\n\n\n\n\n\nPrompt Engineering\n\nPrincipios de diseño de prompts.\n\n\n\nZero-shot y few-shot prompting.\n\n\n\nGeneración de respuestas estructuradas (JSON).\n\n\n\n\n\nEmbeddings y RAG\n\nQué son los embeddings y cómo funcionan.\n\n\n\nBúsqueda semántica.\n\n\n\nArquitectura básica de Retrieval Augmented Generation (RAG).\n\n\n\nIndexación y fragmentación de documentos.\n\n\n\nPráctica: sistema de consulta sobre documentación propia.\n\n\n\n\n\nIA aplicada al ciclo de desarrollo\n\nAsistencia en programación.\n\n\n\nRefactorización y explicación de código.\n\n\n\nGeneración automática de pruebas.\n\n\n\nGeneración de documentación.\n\n\n\nIntegración con herramientas de desarrollo\n\n\n\n\n\nSeguridad y Buenas Prácticas\n\nRiesgos: prompt injection y fuga de información.\n\n\n\nValidación de entradas y salidas.\n\n\n\nProtección de datos sensibles.\n\n\n\nEstrategias de despliegue seguro.\n\n\n\nOptimización de costes y rendimiento.\n\n\n\n\n\nProyecto Final\n\nDesarrollo de una aplicación funcional basada en IA generativa.\n\n\n\n
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CATEGORIES:Cursos Programados
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