Curso Completo de IA Generativa: ChatGPT, Midjourney y más!
Aprende Inteligencia Artificial Generativa: LLMs, ChatGPT, GPTs, Prompt Engineering, Midjourney, Stable Diffusion y más!
Lo que serás capaz de hacer
Curso de Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) ¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) y cómo es posible que sea capaz de generar texto automáticamente, generar imágenes, modificar vídeos o traducir audios? La inteligencia Artificial Generativa se ha convertido en uno de los mayores avances de nuestra época capaz de transformar industrias, optimizar procesos y hacer nuestra vida mucho más fácil. Mi nombre es Santiago Hernández, y soy el instructor con los cursos más vendidos en temáticas como la Inteligencia Artificial y el Deep Learning. Además, llevo cerca de 10 años trabajando en algunas de las empresas más grandes de España y Latinoamérica, colaborando con diferentes universidad e impartiendo charlas por todo el mundo. Descripción del curso El temario de este curso se corresponde con uno de los más completos que vais ver en un programa formativo sobre Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa). Esta compuesto por más de 18 horas de vídeo , más de 40 cuestionarios y casos prácticos , más de 40 recursos descargables y multitud de artículos . Todo ello garantizando un acceso de por vida a esta información. En este curso profundizaremos sobre las técnicas y algoritmos de Inteligencia Artificial Generativa más populares de la actualidad. Comenzaremos entendiendo en qué consisten los Large Language Models o LLMs , presentando algunos de los más populares como GPT 3 y GPT 4 y más concretamente ChatGPT 3 y ChatGPT 4 . Continuaremos especializándonos en la forma en la que podemos interactuar con estos modelos para sacarles el máximo provecho, comprendiendo todos los detalles de una disciplina que se conoce como Prompt Engineering y a utilizar y crear nuestros propios GPTs personalizados . A continuación, dejaremos atrás la gran mayoría del contenido que vais a encontrar en Internet sobre Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa) y aprenderemos cómo automatizar el uso de estos modelos, cómo integrarlos con aplicaciones de terceros, cómo re-entrenarlos para especializarlos ( Fine-tuning ) en tareas concretas que queramos resolver, cómo aplicarse aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) y cómo utilizar en nuestro propio entorno modelos muy potentes como GPT 3 y GPT 4 o LLAMA-2 de Meta. Para terminar, abordaremos todo lo relacionado con la Inteligencia Artificial generativa de imágenes, vídeo o audio . Presentando modelos tan populares como las GANs (Generative Adversarial Networks) o los Diffusion models (Modelos de difusión), que nos darán paso a comprender aplicaciones muy interesantes como Stable Diffusion , Midjourney o DALL-E 3 de OpenAI No lo dudes más y únete a nosotros en este apasionante viaje de aprendizaje sobre la Inteligencia Artificial Generativa (IA Generativa). Temario del curso El curso esta formado por más de 150 clases en las que se tratan todos los aspectos fundamentales de la Inteligencia Artificial Generativa. 1. Preparación del entorno : Google Colaboratory 2. Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models (LLMs) : LLMs, Transformers, RNNs (Redes Neuronales Recurrentes), ChatGPT 3. Prompt Engineering: ChatGPT 3, ChatGPT 4, GPT 3 y GPT 4 : GPT, ChatGPT, Prompt Engineering, ICL (In-Context Learning), Patrones básicos, Patrones avanzados, ReAct 4. Aplicaciones reales del Prompt Engineering: ChatGPT, GPTs, GPT Vision, Chatbot : Uso y creación de GPTs personalizados, Acceso programático a GPT y ChatGPT, Python, ChatBot, AutoGPT, GPT-4, Plugins, GPT Vision, OpenAI 5. LLMs Pre-entrenados y Fine-Tuning: Especialización de los LLMs (GPT, LLAMA...) : Fine-tuning, LLMs Base, Instruction Fine-tuning, ROUGE, BLEU, PEFT (Parameter Efficient Fine-tuning), LLAMA 2, LoRA, QLoRA, Soft Prompts, Prompt Tuning 6. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) : Reinforcement Learning, RLHF, TinyLlama, LLAMA 2 7. IA Generativa de imágenes, vídeo y audio: GANs, Diffusion models, DALL-E 3 : GANs (Generative Adversarial Networks), CLIP, DALL-E 3, Diffusion models (Modelos de difusión), Stable Diffusion, Midjourney 8. Inteligencia Artificial Generativa de arte: Midjourney : Instalación y configuración de Midjourney, creación de imágenes con Midjourney, Modificación de imágenes con Midjourney, Prompts avanzados 9. Despedida del curso
- Todo lo necesario para convertir en un experto en Inteligencia Artificial Generativa
- A manejar ChatGPT 4 y ChatGPT o1 de manera profesional para mejorar tu productividad
- A utilizar y crear GPTs personalizados y aplicaciones basadas en Inteligencia Artificial Generativa en entornos profesionales
- A manejar DeepSeek, Claude, Copilot, Gemini y muchas más herramientas de IA Generativa
- Los principios básicos y avanzados del Prompt Engineering
- Qué son los Large Language Models (LLMs) y cómo utilizarlos en entornos profesionales y empresariales
Temario
UNIDAD 1 - Presentación del curso · 1 leccionesUNIDAD 1 - Presentación del curso
UNIDAD 1 - Presentación del curso
- Presentación del curso
UNIDAD 2 - Descarga el cuaderno de trabajo del curso · 1 leccionesUNIDAD 2 - Descarga el cuaderno de trabajo del curso
UNIDAD 2 - Descarga el cuaderno de trabajo del curso
- Descarga el cuaderno de trabajo del curso
UNIDAD 3 - Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models (LLMs) · 4 leccionesUNIDAD 3 - Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models (LLMs)
UNIDAD 3 - Inteligencia Artificial Generativa y Large Language Models (LLMs)
- ¿Qué es la IA Generativa y los LLMs (Large Language Models)?
- Registro y configuración de ChatGPT
- Un vistazo rápido al panel de control de ChatGPT
- Prueba de conocimientos: IA Generativa y LLMs
UNIDAD 4 - Prompt Engineering: ChatGPT 5, ChatGPT 4o, GPT 5, GPT 4o · 26 leccionesUNIDAD 4 - Prompt Engineering: ChatGPT 5, ChatGPT 4o, GPT 5, GPT 4o
UNIDAD 4 - Prompt Engineering: ChatGPT 5, ChatGPT 4o, GPT 5, GPT 4o
- ¿Qué es el Prompt Engineering?
- Descarga de prompts y ChatGPT
- Principios básicos del Prompt Engineering: Delimitadores
- Caso Práctico: Delimitadores
- Principios básicos: Salida estructurada
- Caso práctico: Salida estructurada
- Principios básicos: Verificación de condiciones
- Caso Práctico: Verificación de condiciones
- In-Context Learning (ICL): Zero, One, Few Shot Examples
- Caso práctico: In-Context Learning (ICL)
- Principios básicos: Especificar las acciones a realizar
- Caso práctico: Especificar las acciones a realizar
- Principios básicos: Uso de Placeholders
- Caso práctico: Uso de Placeholders
- Tarea: Placeholders
- Resolución de la tarea: Placeholders
- Principios básicos: Trabajar en su propia solución
- Caso práctico: Trabajar en su propia solución
- Principios avanzados: Root Prompt
- Principios avanzados: Patrón Persona
- Principios avanzados: Patrón de creación de un Meta-Lenguaje
- Principios avanzados: Patrón de filtro semántico
- Principios avanzados: Chain of Thoughts
- Principios avanzados: ReAct
- Principios avanzados: Game Play Pattern
- Lectura: Recopilación de Prompts
UNIDAD 5 - DeepSeek y otras herramientas de IA Generativa: Gemini, Claude, Copilot... · 22 leccionesUNIDAD 5 - DeepSeek y otras herramientas de IA Generativa: Gemini, Claude, Copilot...
UNIDAD 5 - DeepSeek y otras herramientas de IA Generativa: Gemini, Claude, Copilot...
- Introducción a la sección
- ¿Qué es DeepSeek?
- DeepSeek: Registro y funcionamiento
- Presentación del Caso Práctico: DeepSeek
- Enunciado Caso Práctico: DeepSeek
- Resolución del caso práctico con DeepSeek
- LM Studio: Instalación y funcionamiento
- Descarga y uso de DeepSeek en tu PC
- DeepSeek: Privacidad y Seguridad
- ¿Qué es Claude?
- [Lectura] Introducción a Claude
- Presentación del caso práctico: Claude
- Enunciado del caso práctico: Claude
- Resolución del caso práctico con Claude
- ¿Qué es Gemini?
- [Lectura] Introducción a Gemini
- Presentación del caso práctico: Gemini
- Enunciado del caso práctico: Gemini
- Resolución del caso práctico con Gemini
- ¿Qué es Microsoft Copilot?
- [Lectura] Introducción a Microsoft Copilot
- POE: Accede a todos los LLM en un solo lugar
UNIDAD 6 - Prompt Engineering avanzado y uso de GPTs, ChatGPT 4o, GPT 4 Vision, Plugins... · 9 leccionesUNIDAD 6 - Prompt Engineering avanzado y uso de GPTs, ChatGPT 4o, GPT 4 Vision, Plugins...
UNIDAD 6 - Prompt Engineering avanzado y uso de GPTs, ChatGPT 4o, GPT 4 Vision, Plugins...
- Uso avanzado de ChatGPT: GPT-4 y GPT-4o
- GPT-4 Visión y GPT-4o: LLMs y procesamiento de imágenes
- Búsquedas en Internet con ChatGPT-4 y GPT-4o
- ¿Qué son los GPTs de OpenAI?
- ¿Cómo utilizar GPTs?
- Creación de GPTs personalizados
- Lectura: Comparte tus GPTs
- Uso de GPTs y servicios externos (AiPDF, Canva, Browser)
- Análisis de datos avanzado con ChatGPT 4 y GPT-4o (Advanced Data Analysis)
UNIDAD 7 - Automatización sin código con IA Generativa: Agentes de IA, Chatbots, Zapier · 20 leccionesUNIDAD 7 - Automatización sin código con IA Generativa: Agentes de IA, Chatbots, Zapier
UNIDAD 7 - Automatización sin código con IA Generativa: Agentes de IA, Chatbots, Zapier
- Plataforma de OpenAI: Creación de un Proyecto
- Precios modelos OpenAI: Acceso automático
- API Keys de OpenAI: ¿Qué es una clave API?
- Balance de tu cuenta de OpenAI
- Alternativa gratuita a OpenAI: Google Gemini
- Introducción a Zapier: Registro Gratuito
- Crea tu primer flujo de trabajo automático con IA
- Configura el trigger: Inicia tu flujo de trabajo con IA
- Utiliza ChatGPT en tu flujo de trabajo automático
- Utiliza Google Gemini en tu flujo de trabajo automático
- Configura el comportamiento de ChatGPT: Temperatura, Top P, Max Tokens...
- Finaliza tu flujo de trabajo con IA: Gestión y respuesta automática de emails
- Publica tu flujo de trabajo automático con IA
- ¿Qué es un Agentes de IA? Crea tu primer Agente de IA
- Configura tu Agente de IA
- Prueba y publica tu Agente de IA
- ¿Qué es un ChatBot? Crea tu primer ChatBot
- Configura tu ChatBot y haz que aprenda de tu conocimiento
- Publica y comparte tu ChatBot
- Próximos pasos en la creación de Agentes de IA: n8n, Make y más!
UNIDAD 8 - Aplicaciones reales de los LLMs: GmailBots, GPTs avanzados, APIs, AutoGPT · 20 leccionesUNIDAD 8 - Aplicaciones reales de los LLMs: GmailBots, GPTs avanzados, APIs, AutoGPT
UNIDAD 8 - Aplicaciones reales de los LLMs: GmailBots, GPTs avanzados, APIs, AutoGPT
- Introducción a la sección
- Introducción a Google Colab: Registro Gratuito
- Uso básico de Google Colab: Tus primeros pasos
- Accede a los casos prácticos del curso con Google Colab
- Caso Práctico: Instalación de OpenAI y configuración de la API Key
- Caso Práctico: Instalación de Google Gemini y configuración de la API Key
- Caso Práctico: Acceso programático a OpenAI, ChatGPT y GPT
- Caso Práctico: Acceso programático a Google Gemini
- Tarea: Detección de correos maliciosos con ChatGPT, GPT 3 y GPT 4
- Caso práctico: Detección de correos maliciosos con ChatGPT, GPT 3 y GPT 4
- Caso Práctico: Integración de ChatGPT y GPT con Gmail
- Tarea: Conecta tus GPTs con el mundo real: Análisis inteligente de URLs
- Caso Práctico: Conecta tus GPTs con el mundo real: Análisis inteligente de URLs
- Caso Práctico: Implementación de un ChatBot con ChatGPT y GPT
- Tarea: Integración de un ChatBot con servicios externos
- Caso Práctico: Integración de un ChatBot con servicios externos
- Tarea: Llamada a funciones con ChatGPT y GPT
- Caso Práctico: Llamada a funciones con ChatGPT y GPT
- Configuración de los LLMs, ChatGPT y GPT: Temperatura
- Configuración de los LLMs, ChatGPT y GPT: Top Priority y Frequency Penalty
UNIDAD 9 - Funcionamiento de los LLMs: Transformers, RNNs, Tipos de LLMs... · 21 leccionesUNIDAD 9 - Funcionamiento de los LLMs: Transformers, RNNs, Tipos de LLMs...
UNIDAD 9 - Funcionamiento de los LLMs: Transformers, RNNs, Tipos de LLMs...
- Introducción a la sección
- Redes Neuronales Recurrentes (RNNs)
- Caso Práctico: Generación de texto con LSTMs - Parte 1
- Caso Práctico: Generación de texto con LSTMs - Parte 2
- Lectura: La irracional eficacia de las Redes Neuronales Recurrentes
- Transformers
- Funcionamiento Transformers: Encoder
- [Opcional] Lectura/Caso práctico: Embeddings
- Funcionamiento Transformers: Decoder
- Prueba de conocimientos: Transformers
- Detalles Transformers: Clases opcionales
- [Opcional] Detalles Transformers: Positional Encodding
- [Opcional] Detalles Transformers: Multi-Head Attention
- [Opcional] Lectura: Ejemplo numérico Multi-Head Attention
- [Opcional] Detalles Transformer: Conexiones residuales
- [Opcional] Detalles Transformer: Masked Multi-Head Attention
- [Opcional] Detalles Transformer: Generación de tokens
- Tipos de Transformers
- Caso práctico: Generación de texto con Transformers
- Evolución de los LLMs: GPT y ChatGPT
- Arquitectura de GPT y ChatGPT
UNIDAD 10 - LLMs Pre-entrenados y Fine-Tuning: Especialización de los LLMs (GPT, LLAMA...) · 26 leccionesUNIDAD 10 - LLMs Pre-entrenados y Fine-Tuning: Especialización de los LLMs (GPT, LLAMA...)
UNIDAD 10 - LLMs Pre-entrenados y Fine-Tuning: Especialización de los LLMs (GPT, LLAMA...)
- Introducción a la sección
- Ciclo de vida de un proyecto de IA Generativa
- LLMs Pre-entrenados
- ¿Qué es el Fine-tuning?
- Hugging Face: Repositorio de modelos pre-entrenados
- Caso Práctico (Parte 1): LLM Base vs Fine-tuned LLM (Flan-T5 Google) - Parte 1
- Caso Práctico (Parte 2): LLM Base vs Fine-tuned LLM (Flan-T5 Google)
- Instruction Fine-tuning
- Fine-tuning de un LLM base
- Caso Práctico: Preparación del conjunto de datos para Fine-tuning
- Caso Práctico: Instruction Fine-tuning de un LLM
- Evaluación de los resultados de un LLM
- Métricas de evaluación: ROUGE-1, ROUGE-2, ROUGE-L...
- Caso Práctico: Generación y evaluación de resultados de un LLM con Fine-tuning
- Lectura: Fine-tuned LAnguage Net (FLAN)
- Caso Práctico: Fine-tuning GPT y ChatGPT
- Tarea: Fine-tuning de GPT y ChatGPT para llamar funciones externas
- Caso Práctico: Fine-tuning de GPT y ChatGPT para llamar funciones externas
- Parameter Efficient Fine-tuning (PEFT)
- LoRA: Low-Rank Adaption of LLMs
- [Opcional] LoRA: ¿Cuál es la reducción de recursos?
- LoRA: ¿Qué valor de rank seleccionar?
- Caso Práctico 1: PEFT (Fine-tuning) LLAMA-2 con QLoRA
- Caso Práctico 2: PEFT (Fine-tuning) LLAMA-2 con QLoRA
- [Opcional] Descarga y configuración de LLAMA-2-7B/13B/70B
- Prompt Tuning: Soft Prompts
UNIDAD 11 - Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) (Aprendizaje reforzado) · 8 leccionesUNIDAD 11 - Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) (Aprendizaje reforzado)
UNIDAD 11 - Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) (Aprendizaje reforzado)
- Introducción a la sección
- Afinando el modelo con RLHF
- Reinforcement Learning
- Aplicación de RLHF en la práctica
- Reinforcement Learning y PPO (Proximal Policy Optimization)
- Caso Práctico (Parte 1): RLHF sobre LLAMA-2 (TinyLLAMA)
- Caso Práctico (Parte 2): RLHF sobre LLAMA-2 (TinyLLAMA)
- Caso Práctico (Parte 3): RLHF sobre LLAMA-2 (TinyLLAMA)
UNIDAD 12 - IA Generativa de imágenes, vídeo y audio: GANs, Diffusion models, DALL-E 3 ... · 16 leccionesUNIDAD 12 - IA Generativa de imágenes, vídeo y audio: GANs, Diffusion models, DALL-E 3 ...
UNIDAD 12 - IA Generativa de imágenes, vídeo y audio: GANs, Diffusion models, DALL-E 3 ...
- Introducción a la sección
- Inteligencia Artificial Generativa de imágenes, video, audio...
- ¿Qué son las Generative Adversarial Networks (GANs)?
- GANs: Discriminator
- GANs: Generator
- Caso Práctico: Cambiar la cara de una persona en un vídeo utilizando GANs
- ¿Qué son los Diffusion Models (Modelos de Difusión)?
- Funcionamiento de los Diffusion Models (Modelos de Difusión)
- CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)
- Generación de imágenes a partir de texto (DALLE-3, CLIP)
- Caso Práctico: DALL-E 3 y ChatGPT 4
- Caso Práctico: DALL-E 3: Generación automática de imágenes
- Caso Práctico: Stable Diffusion
- Caso Práctico: Arquitectura de Stable Diffusion
- Caso práctico: Aplicaciones de Stable Diffusion
- Lectura: Ampliación sobre Stable Diffusion
UNIDAD 13 - Inteligencia Artificial Generativa de Arte: Midjourney · 7 leccionesUNIDAD 13 - Inteligencia Artificial Generativa de Arte: Midjourney
UNIDAD 13 - Inteligencia Artificial Generativa de Arte: Midjourney
- Introducción y configuración de Midjourney
- Midjourney: Generación de imágenes y vídeos
- Midjourney: Modificación de imágenes y generaciones personalizadas
- Midjourney: Generación influenciada por imágenes existentes/externas
- Midjourney: Prompts avanzados
- Alternativa gratuita a Midjourney: AUTOMATIC1111
- AUTOMATIC1111: Generación de imágenes
UNIDAD 14 - Despedida del curso · 2 leccionesUNIDAD 14 - Despedida del curso
UNIDAD 14 - Despedida del curso
- Despedida del curso
- Clase extra: ¿Próximos pasos?
Tu certificado 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
Tu itinerario, de la inscripción al certificado
- 1
Inscripción con pago único
Pagas $2,800 MXN una sola vez y entras de inmediato al curso.
- 2
Estudias a tu ritmo
14 unidades con videos, lecturas y actividades, disponibles 24/7 durante 12 meses.
- 3
Cuestionarios por unidad
2 cuestionarios para comprobar lo aprendido.
- 4
Certificado
Emitido por la SEP a través del Gobierno del Estado de México, con folio verificable.
Un certificado oficial de la SEP
- 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 Santiago Hernández.
- Folio y QR verificables para compartirlo con quien te contrate.
Empieza hoy, a tu ritmo
Un solo pago y acceso inmediato al curso completo durante 12 meses.
- 14 unidades · 183 lecciones · 60 h
- 12 meses de acceso
- 2 cuestionarios de evaluación
- Certificado emitido por la SEP (Gob. del Estado de México) con folio verificable
Sobre tu inscripción
¿Cómo es el pago?
Un solo pago de $2,800 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 Santiago Hernández; 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.


