Cupón Udemy | Examen Integral de IA Generativa: De Principiante a Experto

Generative AI Mastery Practice Test

El Generative AI Mastery Practice Test sirve como una guía de preparación definitiva para evaluar y agudizar el conocimiento sobre la inteligencia artificial generativa. Este curso está diseñado tanto para desarrolladores como para investigadores y entusiastas de la IA, abarcando preguntas de opción múltiple, selección múltiple y verdadero/falso que reflejan aplicaciones del mundo real y conceptos clave de la IA generativa moderna.

Fundamentos de la IA Generativa

En esta sección, se exploran los bloques básicos de la IA generativa. Se abordan conceptos fundamentales como el aprendizaje supervisado vs. el no supervisado, redes neuronales, transformadores, embeddings y espacio latente. Se examinan los aspectos teóricos necesarios para comprender la potencia de modelos como GPT y los modelos de difusión.

Modelos y Técnicas Clave

En esta parte del curso, se realiza un análisis profundo de los modelos y métodos fundamentales detrás de la IA generativa. Se incluyen detalles sobre VAEs, GANs, modelos de difusión, transformadores y modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs). También se tratan conceptos clave de entrenamiento, como funciones de pérdida y ajuste fino.

Construyendo con IA Generativa

Esta sección práctica enseña a implementar y desplegar soluciones de IA generativa. Se abordan temas como la ingeniería de prompts, la encadenación de resultados, el uso de API (como OpenAI), y marcos de trabajo como LangChain y la biblioteca de transformadores. Las preguntas basadas en código son predominantes, ofreciendo perspectivas prácticas sobre la construcción de aplicaciones de IA en el mundo real.

Aplicaciones a Través de Múltiples Modalidades

La IA generativa abarca múltiples dominios, desde texto hasta imágenes, audio y código. Esta sección cubre aplicaciones como generación de texto, finalización de código, generación de imágenes, síntesis de voz y modelos multimodales como Gemini y GPT-4. Se ayuda a entender cómo adaptar habilidades a campos creativos y técnicos.

Seguridad, Ética y Gobernanza

La inteligencia artificial responsable es fundamental. Esta sección aborda temas críticos como alucinaciones, sesgos, equidad, alineación de modelos, pruebas de seguridad y el papel de las políticas y el código abierto en el desarrollo de la IA. Se pondrá a prueba la comprensión sobre cómo equilibrar la innovación con un despliegue ético y seguro.

Tendencias Futuras e Innovaciones

En esta sección, se examinan áreas en rápida evolución como agentes de IA, AutoGPT, uso de herramientas, IA personal con memoria y flujos de trabajo autónomos. Se ofrece una visión sobre la dirección futura de la IA y lo que implica para las aplicaciones y carreras venideras.