Fundamentos de la IA generativa
Con el auge de la inteligencia artificial generativa, ha crecido la demanda de explorar cómo utilizar estas potentes herramientas no sólo en nuestro trabajo,
Certificado con validez SEPA través del Gobierno del Estado de México
12 meses de acceso
En línea · 144 h
100% autodidacta
12 unidades
Nivel principiante
Modalidad
Así estudias: curso autodidacta
- Autodidacta y 100% en línea: contenido disponible 24/7.
- Avanzas a tu ritmo: la plataforma guarda tu progreso.
- Sin tutor ni clases en vivo: el curso está diseñado para estudiarse por tu cuenta.
- Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
Qué aprenderás
Lo que serás capaz de hacer
Con el auge de la inteligencia artificial generativa, ha crecido la demanda de explorar cómo utilizar estas potentes herramientas no sólo en nuestro trabajo, sino también en nuestra vida cotidiana. Generative AI Essentials: Visión general e impacto introduce a los alumnos en los grandes modelos lingüísticos y las herramientas de IA generativa, como ChatGPT. En este curso, explorará los aspectos esenciales de la IA generativa, cómo utilizar éticamente la inteligencia artificial, sus implicaciones para la autoría y cómo podrían ser las regulaciones para la IA generativa. Este curso reúne a expertos de la Universidad de Michigan en tecnología de la comunicación, economía, inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural, arquitectura y derecho para debatir los impactos de la IA generativa en nuestra sociedad actual y sus implicaciones para el futuro. Este curso está bajo licencia CC BY-SA 4.0 con la exclusión de la imagen del curso.
- Aprenda cómo funciona la IA generativa
- Explore las ventajas e inconvenientes de la IA generativa
- Conozca cómo la IA generativa puede integrarse en nuestra vida cotidiana
Habilidades que desarrollarás
Ingeniería de prompts
Modelos de lenguaje extensos
IA responsable
IA generativa
Creatividad con IA
Ética de datos
Alfabetización en IA
Flujos de trabajo de AI
ChatGPT
Normas y conducta ética
Integraciones de AI
Derecho, regulación y cumplimiento
Cumplimiento regulatorio
Inteligencia artificial y aprendizaje automático (AI/ML)
Aprendizaje profundo
Visión por computadora
Procesamiento de lenguaje natural
Aprendizaje por refuerzo
Procesamiento de datos
Ciencia de datos
Temario
UNIDAD 1 - Fundamentos de la ética en GenAI · 21 leccionesÉtica y prácticas responsables en GenAI - UNIDAD 1 - Fundamentos de la ética en GenAI
UNIDAD 1 - Fundamentos de la ética en GenAI · 21 lecciones
Ética y prácticas responsables en GenAI - UNIDAD 1 - Fundamentos de la ética en GenAI
- Lectura de bienvenida y programa del curso
- Introducción al curso
- Conoce a tu instructora: Jill Kowalchuk
- ¿Por qué debería importarnos la ética de la GenAI?
- Introducción a la terminología clave
- Cuestiones clave en el desarrollo ético de la IA
- Estrategias de comprensión Creación y mantenimiento de sistemas GenAI
- Estrategia de mitigación de los prejuicios: Equidad
- Estrategia de mitigación de sesgos: XAI
- Estrategia de mitigación de sesgos: Causalidad
- Equilibrar la innovación con las limitaciones éticas
- Pasos para elaborar un plan de mitigación de prejuicios
- Ejemplo de proyecto GenAI
- Desarrollo de IA responsable y mejores prácticas para las organizaciones
- Introducción
- Estudio de caso 1: Marketing - La experiencia de Willy Wonka
- Estudio de caso 2: el chatbot de Air Canada miente
- CASO DE ÉXITO 3: Abogado que utiliza IA para citas jurídicas
- Estudios de caso: Lecciones clave
- Resumen del módulo 1
- Cuestionario del módulo 1
UNIDAD 2 - Privacidad de los datos y seguridad en GenAI · 12 leccionesÉtica y prácticas responsables en GenAI - UNIDAD 2 - Privacidad de los datos y seguridad en GenAI
UNIDAD 2 - Privacidad de los datos y seguridad en GenAI · 12 lecciones
Ética y prácticas responsables en GenAI - UNIDAD 2 - Privacidad de los datos y seguridad en GenAI
- Introducción
- ¿Qué es la Privacidad de los datos?
- ¿Qué significa GenAI para la privacidad de los datos?
- Plagio en la era de la GenAI
- Introducción
- Comprender los riesgos del tratamiento de datos en GenAI
- Filtración de datos y uso indebido de los mismos en el mundo real
- Responsabilidades del usuario en el tratamiento de datos con GenAI
- Métodos de recogida de datos de IA
- Estrategias para proteger sus datos
- Resumen del módulo 2
- Cuestionario del módulo 2
UNIDAD 3 - Normativa y gobernanza mundial de la IA · 16 leccionesÉtica y prácticas responsables en GenAI - UNIDAD 3 - Normativa y gobernanza mundial de la IA
UNIDAD 3 - Normativa y gobernanza mundial de la IA · 16 lecciones
Ética y prácticas responsables en GenAI - UNIDAD 3 - Normativa y gobernanza mundial de la IA
- Introducción
- Panorama de los reglamentos y normas mundiales sobre IA
- El papel de la gobernanza en la ética y el cumplimiento de la IA
- Introducción
- Evolución histórica de la regulación de la IA en Canadá
- Una inmersión profunda en AIDA
- La LPRPDE y su evolución
- Comparación entre Canadá y Europa
- Regulación de alto impacto y basada en el riesgo
- Evaluaciones del impacto de la IA en la gobernanza de la IA
- introducción a la lección
- Mecanismos globales de aplicación
- Estudios de caso sobre rendición de cuentas
- Creación de sistemas de IA transparentes y responsables: Lecciones del "derecho a explicación" del GDPR
- Resumen del módulo 3
- Cuestionario del módulo 3
UNIDAD 4 - Impacto social de GenAI · 22 leccionesÉtica y prácticas responsables en GenAI - UNIDAD 4 - Impacto social de GenAI
UNIDAD 4 - Impacto social de GenAI · 22 lecciones
Ética y prácticas responsables en GenAI - UNIDAD 4 - Impacto social de GenAI
- Introducción - Impactos sociales de GenAI
- IA generativa y empleo
- IA generativa y medios de comunicación
- Percepción pública y confianza en GenAI
- GenAI en educación y aprendizaje
- introducción a la lección
- Estudio de caso 1: IA autóctona
- Estudio de caso 2: las partes interesadas olvidadas
- Estudio de caso 3: Sur Global
- Introducción
- Visión general de la filosofía de los orígenes de la tecnología
- Preocupaciones éticas más allá de la privacidad de los datos
- Alineación IA-Valor humano
- Extensión cognitiva frente a atrofia cognitiva
- Agencia moral y el fenómeno del sello de caucho
- Consentimiento
- Resumen del módulo
- Cuestionario del módulo 4
- Resumen de la tarea de revisión por pares
- Bienvenido a las tareas de revisión por pares
- Navegar por el panorama ético de la IA generativa: retos y soluciones
- Resumen del curso
UNIDAD 5 - Primeros pasos con las herramientas GenAI · 12 leccionesManos a la obra con las herramientas y tecnologías de GenAI - UNIDAD 5 - Primeros pasos con las herramientas GenAI
UNIDAD 5 - Primeros pasos con las herramientas GenAI · 12 lecciones
Manos a la obra con las herramientas y tecnologías de GenAI - UNIDAD 5 - Primeros pasos con las herramientas GenAI
- Introducción al curso
- Conoce a tus instructores: Nasimeh Asgarian
- Conoce a tus instructores: Soroush Razavi
- Resumen de las herramientas de IA generativa más conocidas
- La revolución industrial y el riesgo de utilizar GenAI
- Evolución de las tecnologías
- ¿Por qué GenAI es tan importante?
- Consideraciones sobre la privacidad
- Tutorial de ChatGPT
- Introducción a la Ingeniería de indicaciones
- Resumen del módulo 1
- Cuestionario del módulo 1
UNIDAD 6 - Guía práctica para utilizar las herramientas basadas en texto de GenAI · 12 leccionesManos a la obra con las herramientas y tecnologías de GenAI - UNIDAD 6 - Guía práctica para utilizar las herramientas basadas en texto de GenAI
UNIDAD 6 - Guía práctica para utilizar las herramientas basadas en texto de GenAI · 12 lecciones
Manos a la obra con las herramientas y tecnologías de GenAI - UNIDAD 6 - Guía práctica para utilizar las herramientas basadas en texto de GenAI
- Definición de los LLM
- LLMs Arquitectura
- Comprender la escala de los modelos de IA
- Evaluación de las especificaciones del LLM
- Utilización de herramientas
- Uso de la IA para la búsqueda (Perplejidad)
- Cargar documentos
- Ingeniería de indicaciones avanzada
- Aplicaciones reales de la Ingeniería de indicaciones
- Ponerlo en práctica
- Resumen del módulo 2
- Cuestionario del módulo 2
UNIDAD 7 - Prácticas de GenAI Herramientas basadas en imágenes · 13 leccionesManos a la obra con las herramientas y tecnologías de GenAI - UNIDAD 7 - Prácticas de GenAI Herramientas basadas en imágenes
UNIDAD 7 - Prácticas de GenAI Herramientas basadas en imágenes · 13 lecciones
Manos a la obra con las herramientas y tecnologías de GenAI - UNIDAD 7 - Prácticas de GenAI Herramientas basadas en imágenes
- Definición de la generación de imágenes
- Arquitectura DALLE 2
- Generación de imágenes
- Comparar productos de generación de imágenes
- Ingeniería de indicaciones para la generación de imágenes
- Técnicas avanzadas de generación de imágenes
- Modelos multimodales y generación de vídeo
- Aplicaciones de los modelos multimodales
- Productos de IA para medios visuales
- Consejos para detectar los medios generados por IA
- Estudios de caso: Marketing
- Resumen del módulo 3
- Cuestionario del módulo 3
UNIDAD 8 - Buenas prácticas para GenAI · 13 leccionesManos a la obra con las herramientas y tecnologías de GenAI - UNIDAD 8 - Buenas prácticas para GenAI
UNIDAD 8 - Buenas prácticas para GenAI · 13 lecciones
Manos a la obra con las herramientas y tecnologías de GenAI - UNIDAD 8 - Buenas prácticas para GenAI
- Ciclo de vida de un proyecto GenAI
- Los datos de GenAI
- El proceso de formación
- Establecer la IA en el mundo
- ¿Qué se necesita para ejecutar un modelo de IA?
- Uso de API para IA generativa
- Ejecutar modelos de IA por sí mismo
- Identificar las mejores prácticas para integrar GenAI en los proyectos
- Características, facilidad de uso y limitaciones
- Mitigación de riesgos de GenAI
- Resumen del módulo 4
- Cuestionario del módulo 4
- Resumen del curso
UNIDAD 9 - Introducción a la IA Generativa · 14 leccionesDesmitificar la GenAI: conceptos y aplicaciones - UNIDAD 9 - Introducción a la IA Generativa
UNIDAD 9 - Introducción a la IA Generativa · 14 lecciones
Desmitificar la GenAI: conceptos y aplicaciones - UNIDAD 9 - Introducción a la IA Generativa
- Introducción al curso
- ¿Qué es la IA generativa?
- Ejemplos de GenAI en la vida cotidiana
- Diferentes tipos de IA generativa
- ¿Cómo encaja la IA generativa con otros tipos de IA?
- Inteligencia general frente a inteligencia específica
- Las múltiples facetas de la IA general
- Componentes de los productos GenAI - El modelo
- Componentes de los productos de GenAI: front-end y back-end
- Ejemplo 1: Chatbots (ChatGPT)
- Ejemplo 2: Generación de imágenes (Midjourney, Dalle 3 o Bing Images)
- ¿Qué es la Ingeniería de indicaciones?
- Resumen del módulo
- Cuestionario del módulo 1
UNIDAD 10 - ¿Qué hay detrás de la IA generativa? · 13 leccionesDesmitificar la GenAI: conceptos y aplicaciones - UNIDAD 10 - ¿Qué hay detrás de la IA generativa?
UNIDAD 10 - ¿Qué hay detrás de la IA generativa? · 13 lecciones
Desmitificar la GenAI: conceptos y aplicaciones - UNIDAD 10 - ¿Qué hay detrás de la IA generativa?
- De texto a texto
- La historia de cómo se consiguió que los ordenadores se comunicaran entre sí
- La tecnología detrás de los modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Leyes de superescalado
- Modelos de lenguaje grande (LLM) especializados
- Más allá de los chatbots (LLM y más)
- Generación Aumentada de Recuperación (RAG)
- El papel de la retroalimentación humana en la optimización de los modelos de lenguaje a gran escala (LLM)
- Problemas de diseño en los modelos de lenguaje grandes (LLM)
- ¿Una imagen vale más que mil palabras?
- Imágenes: de los sueños a la realidad
- ¿Qué es lo que permite generar imágenes?
- Cuestionario del módulo 2
UNIDAD 11 - Casos prácticos: estrategias y objetivos de impacto social · 14 leccionesDesmitificar la GenAI: conceptos y aplicaciones - UNIDAD 11 - Casos prácticos: estrategias y objetivos de impacto social
UNIDAD 11 - Casos prácticos: estrategias y objetivos de impacto social · 14 lecciones
Desmitificar la GenAI: conceptos y aplicaciones - UNIDAD 11 - Casos prácticos: estrategias y objetivos de impacto social
- No siempre es perfecto
- El lado oscuro de la IA
- ¿Cuándo se debe utilizar la IA general?
- ¿Cuándo NO se debe utilizar la IA generativa?
- ¿Cómo han logrado las empresas implementar con éxito la IA general?
- Caso práctico 1: Grammarly
- Caso práctico 2: GitHub Copilot
- Resumen de los casos prácticos
- ¿En qué ha fallado la adopción de la IA general?
- Caso práctico n.º 1: Sistema judicial
- Caso práctico n.º 2: Asistencia sanitaria
- Las secuelas
- Resumen del módulo
- Cuestionario del módulo 3
UNIDAD 12 - El presente y el futuro de la IA generativa · 14 leccionesDesmitificar la GenAI: conceptos y aplicaciones - UNIDAD 12 - El presente y el futuro de la IA generativa
UNIDAD 12 - El presente y el futuro de la IA generativa · 14 lecciones
Desmitificar la GenAI: conceptos y aplicaciones - UNIDAD 12 - El presente y el futuro de la IA generativa
- ¡La IA ya está revolucionando los sectores!
- IA aplicada: Arte
- IA aplicada: la IA en el mundo empresarial
- IA aplicada: Educación
- ¿Quién trabaja en el campo de la IA general?
- ¿En qué se diferencian las aplicaciones de GenAI?
- Limitaciones de los modelos actuales de IA generativa
- Medidas de mitigación
- El desarrollo de la IA general avanza a toda velocidad
- ¿Qué nos depara el futuro de la IA generativa?
- Comprender el potencial de la IA general
- Resumen del módulo
- Cuestionario del módulo 4
- Resumen del curso
Certificado oficial
Certificado con validez SEP: lo emite la SEP, no solo una plataforma
Al demostrar la competencia recibes un certificado emitido por la Secretaría de Educación Pública a través del Gobierno del Estado de México: un documento oficial que puedes presentar con confianza ante cualquier empleador o institución.
Tu certificado con INEC
- Lo emite la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México
- Documento oficial con folio verificable en línea
- Lo otorga la Universidad Tecnológica Fidel Velázquez
Otras plataformas en línea
- Constancia privada emitida por la misma plataforma
- Solo acredita horas cursadas o asistencia
- Sin respaldo de una autoridad educativa
Cómo funciona
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $4,990 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
12 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
12 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Lo que obtienes
Un certificado oficial de la SEP
Muestra · verificable por folio y QR
- Certificado SEP incluido (sin costo). Emitido por la Secretaría de Educación Pública (SEP), a través del Gobierno del Estado de México. No es una constancia privada: es un documento oficial, y ese respaldo marca la diferencia frente a otras plataformas en línea.
- Contenido impartido por Alberta Machine Intelligence Institute.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Medios que necesitas
Equipo de cómputo
Conexión estable a internet
Pago único
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 12 unidades · 176 lecciones · 144 h
- 12 meses de acceso
- 12 cuestionarios de evaluación
- Certificado SEP incluido (sin costo), emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Preguntas frecuentes
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $4,990 MXN. No hay mensualidades ni cargos recurrentes.
¿Cuánto tiempo tengo acceso?
12 meses desde tu inscripción, 24/7, para avanzar a tu ritmo.
¿Quién imparte el contenido?
El curso es impartido por Alberta Machine Intelligence Institute; INEC gestiona tu inscripción, evaluación y certificado.
¿Qué pasa cuando vence mi acceso?
Puedes renovar tu cuenta tú mismo desde la plataforma, sin trámites ni esperas.
¿El curso tiene validez SEP?
Sí, incluido sin costo. Al completar el curso recibes un certificado emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
¿El curso tiene tutor o clases en vivo?
No. Es un curso autodidacta: estudias por tu cuenta, a tu ritmo, sin tutor ni sesiones en vivo.
¿Cómo se evalúa?
Te evalúas con actividades automáticas, sin entregas a un tutor.
