1 mes
15-09-2025
Online
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$ 1.792.365
El Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE Colombia te brinda los conocimientos y habilidades necesarios para comprender y aplicar tecnologías avanzadas de IA generativa. A lo largo de 12 módulos del curso de ISEIE Colombia, explorarás cómo funcionan modelos como ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion y GANs, desde los fundamentos hasta su implementación práctica. Aprenderás a crear contenido generado por IA, como texto, imágenes, videos, y más, aprovechando estas herramientas para solucionar problemas, innovar y optimizar procesos en diversos sectores.
El objetivo del Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE México es proporcionarte un conocimiento profundo sobre el funcionamiento de los modelos generativos y su aplicación en entornos prácticos y creativos.
En nuestro Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE México, explorarás desde los principios fundamentales de las redes generativas adversarias (GANs) y modelos de lenguaje como GPT, hasta su integración en proyectos para la creación de textos, imágenes, videos y más. Este curso también promueve una perspectiva crítica sobre los aspectos éticos de la IA y te prepara para liderar la implementación de estas tecnologías en distintos ámbitos profesionales.
Este Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE México está diseñado para capacitarte en el desarrollo y aplicación de soluciones basadas en IA generativa en diversos sectores, como marketing, diseño, entretenimiento, desarrollo de software y educación.
En nuestro Curso de Inteligencia Artificial Generativa, aprenderás a implementar modelos generativos y a adaptarlos para alcanzar objetivos específicos. Además, descubrirás cómo estas tecnologías están revolucionando distintas industrias, facilitando la creación de contenido original, dinámico e innovador.
ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.
La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.
ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.
Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario
Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.
Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.
Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos.
De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.
Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.
El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.
1.1 Qué es la Inteligencia Artificial Generativa
1.2 Conceptos básicos y su evolución histórica
1.3 Áreas de aplicación y potencial transformador
1.4 Diferencias entre IA tradicional y generativa
1.5 Breve historia y evolución de la IA Generativa
1.6 Fundamentos técnicos de la IA Generativa
1.7 Aplicaciones prácticas de la IA Generativa
1.8 Retos y consideraciones éticas
1.9 Futuro de la IA Generativa
2.1 Introducción a las Redes Neuronales Generativas
2.1.1 Qué son las redes neuronales generativas y cómo se diferencian de otras redes neuronales tradicionales
2.1.2 ¿Qué son las GANs y cómo funcionan?
2.2 Introducción a modelos basados en transformadores
2.2.1 Aplicaciones y avances en Redes Neuronales Generativas
2.2.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
2.2.3 Explicación detallada del funcionamiento de GANs, que involucra dos redes
2.2.4 Aplicaciones prácticas
2.2.5 Casos de uso de GANs en la industria
2.2.6 Funcionamiento básico de los VAEs
2.2.7 Aplicaciones
2.2.8 Uso de VAEs en la medicina, por ejemplo, para la generación de imágenes médicas sintéticas
2.3 Avances recientes y tendencias emergentes
2.3.1 Transferencia de estilo en imágenes, generación de música y texto, y la generación de contenido multimedia
2.3.2 Redefinición de la creatividad mediante IA
2.3.3 Desafíos y futuras áreas de investigación en redes neuronales generativas
3.1 Principales plataformas
3.2 Instalación y configuración de entornos de trabajo
3.3 Modelos de Lenguaje Generativo como GPT-3 y GPT-4
3.4 Transformers y su impacto en la creación de contenido textual
3.5 Herramientas de generación de audio y música
3.6 Herramientas de generación de video y animación
3.7 Plataformas todo-en-uno para proyectos generativos
5.1 Introducción a la generación de imágenes con IA
5.2 Aplicaciones prácticas en diseño y marketing
5.3 Fundamentos de la creación de imágenes con IA generativa
5.4 Aplicaciones típicas de VAEs en la creación de imágenes y diseño de contenido visual
5.5 Herramientas y plataformas para crear imágenes generativas
5.6 Aplicaciones de la creación de imágenes generativas
5.7 Desafíos y consideraciones éticas en la creación de imágenes generativas
5.8 El futuro de la creación de imágenes generativas
4.1 Fundamentos de la generación de texto con IA
4.2 Creación de contenido textual con modelos de lenguaje
4.3 Optimización de prompts para obtener resultados efectivos
4.4 Modelos de lenguaje generativo
4.5 Modelos avanzados de generación de texto
4.6 Aplicaciones prácticas de la generación de texto con IA
4.7 Desafíos y limitaciones en la generación de texto con IA
4.8 El futuro de la generación de texto con IA
6.1 Tecnologías para la creación de contenido audiovisual
6.2 Ejemplos prácticos con herramientas de IA multimedia
6.3 Fundamentos de los modelos generativos para música
6.4 Herramientas y plataformas para la creación de música generativa
6.5 Generación de video con IA: fundamentos y aplicaciones
6.6 Herramientas y plataformas para la creación de video generativo
6.7 Desafíos y futuro de la música y video generativo
7.1 Entrenamiento de modelos propios con datos específicos
7.2 Adaptación de modelos generativos a necesidades particulares
7.3 Introducción a la personalización de modelos generativos
7.4 Métodos y técnicas de personalización de modelos generativos
7.5 Herramientas y plataformas para personalizar modelos generativos
7.6 Desafíos y consideraciones éticas en la personalización de modelos generativos
7.7 El futuro de la personalización de modelos generativos
8.1 Introducción a los desafíos éticos en la IA generativa
8.2 Implicaciones éticas de la generación de contenido con IA
8.3 Regulaciones y mejores prácticas
8.4 Sesgo y discriminación en modelos generativos
8.5 Regulación de la IA generativa: normativas y políticas emergentes
8.6 Impacto social y económico de la IA generativa
8.7 El futuro de la ética y regulación en la IA generativa
9.1 Introducción a la IA generativa en el mundo empresarial
9.2 Automatización creativa en negocios y marketing
9.3 Estudios de caso exitosos
9.4 IA generativa en marketing y publicidad
9.5 IA generativa en el diseño y desarrollo de productos
9.6 IA generativa en la gestión de la relación con el cliente (CRM)
9.7 IA generativa en la automatización de procesos y la eficiencia operativa
10.1 Introducción a la creación de proyectos basados en IA generativa
10.2 Planificación y desarrollo de un proyecto completo
10.3 Diseño y planificación de proyectos de IA generativa
10.4 Integración de IA en flujos de trabajo existentes
10.5 Desarrollo de un proyecto real usando IA generativa
10.6 Implementación y despliegue de proyectos de IA generativa
10.7 Consideraciones éticas, legales y de seguridad en proyectos de IA generativa
11.1 Avances tecnológicos emergentes
11.2 Nuevas áreas de aplicación y oportunidades
11.3 Avances en modelos generativos y nuevas arquitecturas
11.4 IA generativa y personalización avanzada
11.5 IA generativa en la creación de contenido multimodal
11.6 IA generativa y creatividad humana
11.7 Desafíos y consideraciones éticas del futuro de la IA generativa
El Curso de Inteligencia Artificial Generativa está diseñado para estudiantes, profesionales, desarrolladores, creativos y emprendedores que busquen aprovechar la IA en la generación de contenido innovador. Es una opción ideal para quienes desean sobresalir en campos como diseño, marketing, programación y producción audiovisual. No es necesario contar con conocimientos avanzados previos, ya que el curso cubre desde los fundamentos hasta niveles más especializados.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ISEIE Innovation School. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 4 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 100 horas de dedicación al estudio.
Esta titulación de ISEIE no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta
y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso.
Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.
Una vez que haya completado satisfactoriamente todos los módulos del Curso de Inteligencia Artificial Generativa , deberá llevar a cabo un trabajo final en el cual deberá aplicar y demostrar los conocimientos que ha adquirido a lo largo del curso.
Este trabajo final suele ser una oportunidad para poner en práctica lo que ha aprendido y mostrar su comprensión y habilidades en el tema.
Puede tomar la forma de un proyecto, un informe, una presentación u otra tarea específica, dependiendo del contenido de la especialización y sus objetivos, recuerde seguir las instrucciones proporcionadas y consultar con su instructor o profesor si tiene alguna pregunta sobre cómo abordar el trabajo final.
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