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DCC | Programa del Curso: Inteligencia Artificial Generativa

Programa de Curso

Inteligencia Artificial Generativa

Código

CC66Z

Créditos

3

Duración

24 HORAS

Valor Individual

30 UF

Objetivos

Al finalizar este curso, se espera que los y las estudiantes sean capaces de:

  1. Comprender y aplicar técnicas avanzadas de inteligencia artificial generativa para la creación y manipulación de diversos tipos de contenido, incluyendo texto, imágenes y audio.
  2. Entender los principios detrás de los modelos generativos más utilizados en la actualidad, como las redes generativas adversarias (GANs), los modelos de difusión y los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs y LMMs).
  3. Utilizar bibliotecas y herramientas especializadas, como transformers o peft, para implementar estas técnicas de manera eficiente en distintos contextos profesionales.

Contenidos

  • Modelos de Visión: GANs y modelos de difusiones.
  • Modelos de Lenguajes Largos (LLM).
  • Modelos de Audio.
  • Modelos Multimodales.
  • LLM avanzados (Efficiency, RAG, Agentes).

Bibliografía

Cursos

Libros

  • Tunstall, L., Von Werra, L., Wolf, T. (2022). Natural language processing with transformers. O'Reilly Media, Inc..
  • Alammar, J., Grootendorst, M. (2024). Hands-on large language models: language understanding and generation. O'Reilly Media, Inc..
  • David Foster, Generative Deep Learning, 2nd Edition. O'Reilly Media, Inc..
  • Sanseviero, O., Cuenca, P., Passos, A., Whitaker, J. (2024). Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models. O'Reilly Media, Inc..

Papers

Bibliografía

Cursos

Libros

  • Tunstall, L., Von Werra, L., Wolf, T. (2022). Natural language processing with transformers. O'Reilly Media, Inc..
  • Alammar, J., Grootendorst, M. (2024). Hands-on large language models: language understanding and generation. O'Reilly Media, Inc..
  • David Foster, Generative Deep Learning, 2nd Edition. O'Reilly Media, Inc..
  • Sanseviero, O., Cuenca, P., Passos, A., Whitaker, J. (2024). Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models. O'Reilly Media, Inc..

Papers

Profesores

Valentin Barriere

Valentin Barriere

Descuentos y Forma de Pago

Descuentos

  • 50% funcionarios de la Universidad de Chile - jornada de 44 horas - o sus cargas (contrata o planta con nombramiento superior a 1 año).
  • 30% para afiliados a Caja los Andes y otras instituciones con convenio firmado.
  • 30% para ex-estudiantes de pregrado, magíster, doctorado, diplomas y cursos de educación continua de la Universidad de Chile.
  • 30% para mujeres.
  • 30% para personas provenientes de pueblos originarios, regiones y extranjeras/os no residentes en Chile.
  • 30% funcionarias/os del estado - jornada desde 22 horas (contrata o planta con nombramiento superior a 1 año).
  • 30% por grupo (3 o más personas de una misma institución o empresa).
  • 25% funcionarios de la Universidad de Chile - jornada de 22 horas - o sus cargas (contrata o planta con nombramiento superior a 1 año).
  • 25% por grupo (2 personas de una misma institución o empresa).

Importante: Los descuentos NO son acumulables entre sí y al momento de postular se deben acompañar los documentos que acrediten la calidad que habilita a obtener el descuento.

Forma de Pago

  • Transferencia electrónica (hasta en 12 cuotas sin interés).
  • Tarjeta de crédito (hasta en 12 cuotas sin interés).

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Contacto

Ubicación

Departamento de Ciencias de la Computación
FCFM, Universidad de Chile

Beauchef #851, Edificio Norte, tercer piso, oficinas 326-327. Santiago

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