Curso
Inteligencia Artificial Generativa: Entendiendo y Aprovechando la Tecnología detrás de ChatGPT
SOMOS
EDUCACIÓN
CONTINUA
La inteligencia artificial generativa (Generative AI) es un conjunto de técnicas recientes de inteligencia artificial que llegaron para quedarse y modificar la forma en que trabajamos, expresadas en soluciones tales como chatGPT, Bard, DALL-E o Midjourney entre otras. Entender lo necesario sobre la tecnología para sacarle el máximo provecho se está convirtiendo en una necesidad apremiante de las organizaciones. En este curso, de la mano de docentes que han investigado por años en las tecnologías subyacentes y que han podido atestiguar y entender los pasos de la evolución de dichas tecnologías el asistente obtendrá una mirada comprensiva única más allá del bombo publicitario del momento. Este curso corto introductorio hace parte de una serie de tres cursos relacionados con las tecnologías AI generativas
Objetivos
Entender los orígenes, desarrollos y principios de la inteligencia artificial generativa y conocer mecanismos para obtener el máximo provecho de dichas tecnologías en texto (Bloom, GPT, Bard) y texto/imagen (Stabledifussion, DALL-E) ¿qué es? ¿de donde viene? ¿Para qué sirve y para qué no sirve? ¿cómo lo aprovecho?
- Entender qué es la inteligencia artificial generativa, de dónde viene, haca dónde va y cuál es el ecosistema de soluciones desarrolladas y próximas a desarrollar
- Descubrir lo que se sabe actualmente de sus posibles aplicaciones, así como de sus limitaciones y riesgos potenciales
- Aplicar mecanismos para obtener provecho utilizando ingeniería de peticiones (prompt engineering), entendiendo la idea de transferencia de conocimiento.
Dirigido a
Metodología
Contenidos académicos
- Modelos largos del lenguaje: ¿qué son, cuáles son, cómo funcionan? (3 horas)
- Ideas básicas de redes neuronales profundas y transformers
- Ideas básicas de escala y propiedades emergentes
- ¿Para qué sirve la inteligencia artificial generativa?
- Tareas clásicas de lenguaje natural
- Tareas nuevas en lenguaje natural
- Tareas en imágenes- lenguaje natural
- Otras tareas viables con modelos largos de lenguaje
- ¿cómo aprovechar la inteligencia artificial generativa?
- Ingeniería de peticiones (Prompt engineering): haciendo las peticiones correctas a chatGPT y LLMs
- Aplicaciones basadas en LLM: marketplaces
- Detectando texto escrito por ChatGPT
- Testeando ChatGPT: experimentos con lenguaje natural.
Conferencistas
Jorge Andrés Alvarado Valencia
Ingeniero Industrial, Master of Science en análisis masivo de datos (Analytics) de North Carolina State University y Doctor en Ingeniería de la Pontifica Universidad Javeriana. Miembro del Centro de Excelencia en Big Data y Data Analytics (CAOBA) en donde lídero el proyecto de Textolítica del servicio para Bancolombia y trabajó en el proyecto de Segmentación Digital basada en texto para NUTRESA. Profesor Titular del departamento de Ingeniería Industrial de la Pontificia Universidad Javeriana. Consultor en análisis de datos para comportamiento del consumidor. Anteriormente fue Director de Planeación y Desarrollo de LOJACK durante cinco años donde fue responsable de los proyectos de tecnología de información y desarrollo de bases de datos en Colombia, Venezuela y Brasil, para cerca de 200 usuarios, y del desarrollo de indicadores de gestión mediante modelos estadísticos. Investigador Senior en Minciencias. 47 productos de investigación y docencia registrados en Google Scholar, con más de 800 citaciones (h-index=12). Sus áreas de interés son el procesamiento automático del lenguaje natural (NLP- text mining), los sistemas de soporte a la toma de decisiones (DSS), la analítica predictiva (predictive analytics) y los pronósticos que integran el juicio humano (judgmental forecasting).
Luis Gabriel Moreno Sandoval
Ingeniero de Sistemas con Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones, Universidad Distrital Francisco José de Caldas. MBA Maestría en Administración de Empresas, Universidad Externado de Colombia. Maestría en Commercial Management and Digital Marketing, ENAE Business School, Campus of Espinardo. Murcia, Spain. Candidato a Doctor en Ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana. Areas de interés en investigación: Sistemas de Información, Análisis de Datos y Big Data
4% por pronto pago: Este descuento es el único acumulable y aplica si pago es realizado un mes antes de iniciar el programa.
10% por ser egresado o estudiante (activo) en pregrado o posgrado de la Universidad Javeriana.
10% por afiliación a la caja de compensación Cafam.
15% para grupos de 3 a 5 participantes en el mismo programa.
20% para grupos de 6 participantes en el mismo programa y en el tercer diplomado realizado consecutivamente.
Apertura y fecha de inicio: la apertura y la fecha de inicio del
programa dependerá del mínimo número de inscritos,
establecido por la Universidad.
Certificación: se otorgará certificación a quien haya
cumplido como mínimo con el 80% de las actividades
programadas en el aula.
Forma de pago: efectivo, cheque de gerencia, tarjeta de
crédito (recibimos todas las tarjetas, cuenta de cobro).
Válido para Colombia:
**Art. 92 Ley 30 de 1992 - Las Instituciones de
Educación Superior no son responsables del
I.V.A.
**Numeral 6 del Art. 476 Estatuto Tributario
(ET) - Servicios excluidos del impuesto sobre
las ventas.