Applied Generative AI Specialization
3.500,00 EUR
- 16 semanas
La Especialización en IA Generativa Aplicada, en colaboración con Michigan Engineering Professional Education y ofrecida por Simplilearn, es un programa inmersivo y orientado a proyectos diseñado para capacitar a profesionales en la creación de soluciones de IA generativa prácticas, escalables y éticas. Dirigida a profesionales de TI y datos, gerentes de producto y de programas, consultores y tecnólogos emergentes, la especialización hace hincapié en la aplicación de las capacidades de la IA generativa a problemas empresariales y técnicos del mundo real.
Acerca del programa
Especialización en IA Generativa Aplicada en colaboración con Michigan Engineering Professional Education, impulsada por Simplilearn
Un programa práctico y orientado a la carrera profesional, diseñado para ayudar a los profesionales a crear soluciones de IA generativa prácticas, escalables y responsables. Dirigida a especialistas en TI y datos, gestores de producto y de programas, consultores y tecnólogos emergentes, esta especialización hace hincapié en aplicar las capacidades de la IA generativa a desafíos empresariales y técnicos del mundo real.
- Domina las habilidades para diseñar y desplegar agentes de IA autónomos capaces de razonar, planificar y ejecutar de forma independiente.
- Participa en clases magistrales en vivo e interactivas, guiadas por profesionales experimentados del sector.
- Un programa de 16 semanas con sesiones de fin de semana que promedian entre 8 y 10 horas por semana.
- Ponte en contacto con nosotros para conocer las próximas fechas de cohorte y los detalles de programación.
El plan de estudios abarca los fundamentos de Python, alfabetización en IA, modelos y arquitecturas de IA generativa, desarrollo de aplicaciones con LLM, frameworks de IA agente y gobernanza de GenAI. Los participantes obtienen experiencia práctica con técnicas avanzadas como ingeniería de prompts, generación aumentada por recuperación (RAG) y ajuste fino de modelos, todo basado en las mejores prácticas de transparencia, equidad, seguridad y cumplimiento normativo en IA.
Al finalizar, los graduados reciben credenciales reconocidas por la industria de Simplilearn, Michigan Engineering Professional Education y Microsoft Azure, que demuestran su preparación para diseñar, implementar y liderar la transformación impulsada por IA dentro de sus organizaciones.
Características clave
El contenido del curso y los materiales se imparten en inglés
Diseñado para estudiantes de nivel intermedio a avanzado
en colaboración con Michigan Engineering Professional Education, impulsado por Simplilearn
Programa de 16 semanas con sesiones de fin de semana de 5–6 horas por semana
Más de 70 horas de clases en vivo dirigidas por instructores, con apoyo de mentores para la realización de proyectos
Se recomiendan más de 300 horas de autoestudio y práctica
1 año de acceso al curso, incluidas las grabaciones de las sesiones
Más de 12 herramientas de IA de vanguardia: OpenAI, Stable Diffusion, Microsoft Copilot y Streamlit
Recibe un certificado de finalización de curso de Microsoft a través del portal MS Learn
Obtén un certificado de finalización del programa emitido por Michigan Engineering Professional Education
Insignia digital de Michigan Engineering Professional Education otorgada al completar el curso
Resultados de aprendizaje
Al final de este bootcamp, serás capaz de:
Programación
Establece una base sólida de programación para escribir, ejecutar y optimizar código Python adaptado a flujos de trabajo y aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático.
Conceptos de IA
Desarrolla una comprensión integral de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los principios de la IA generativa, incluyendo las consideraciones éticas, el uso responsable y las aplicaciones prácticas en el mundo real.
Modelos generativos
Examina y trabaja con arquitecturas fundamentales de modelos generativos, incluidas las autoencoders variacionales (VAE), las redes generativas antagónicas (GAN) y los modelos de lenguaje grandes (LLM).
Ingeniería de prompts
Domina estrategias avanzadas de ingeniería de prompts, generación aumentada por recuperación (RAG) y métodos de ajuste fino de modelos para desbloquear todo el potencial de los LLM en entornos prácticos.
IA agentiva
Aprovecha marcos agentivos para diseñar y desarrollar agentes de IA inteligentes y autónomos, utilizando LangChain para orquestar el razonamiento de múltiples pasos y la ejecución de tareas.
Cumplimiento y Gobernanza
Aplicar prácticas recomendadas alineadas con la industria para garantizar la transparencia, la equidad, la seguridad de los datos y el cumplimiento de los requisitos normativos en evolución en materia de IA.
IA creativa
Aprovecha el poder de Stable Diffusion y de las arquitecturas de autoencoders para producir imágenes de alta calidad y llevar al límite las capacidades creativas de la IA.
Desarrollo de soluciones
Conceptualiza, crea y despliega soluciones responsables impulsadas por IA, diseñadas para abordar desafíos empresariales reales y generar un impacto organizacional medible.
Herramientas y plataformas
Adquiere habilidades prácticas y aplicadas con las principales herramientas y plataformas de IA, incluyendo Gemini, FAISS, Azure AI Studio y Hugging Face.
Habilidades cubiertas
- Ingeniería de prompts
- Marcos Agénticos
- Agentes de IA
- Generación aumentada por recuperación (RAG)
- LangChain para el diseño de flujos de trabajo
- Stable Diffusion e IA para generación de imágenes
- Ajuste fino de LLM
- Autoencoders Variacionales (VAEs)
- Redes Generativas Antagónicas (GAN)
- Mecanismos de atención
- Transformers
- Evaluación comparativa de LLM
- Desarrollo de aplicaciones de IA generativa
- Gobernanza de GenAI
- Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)
Acerca de la Universidad de Míchigan
¿Qué valor añadido aporta la Universidad de Michigan al programa?
Este programa es ofrecido por Simplilearn en colaboración con Michigan Engineering Professional Education, combinando la excelencia de la plataforma con la credibilidad académica para brindar una experiencia de aprendizaje verdaderamente alineada con la industria. El plan de estudios del programa es revisado y aprobado formalmente por Michigan Engineering Professional Education, lo que garantiza rigor académico y relevancia. Ten en cuenta que las clases en vivo no son impartidas por profesores de la Universidad, sino por un grupo cuidadosamente seleccionado de profesionales de la industria con amplia experiencia y expertos en la materia. Aunque estos instructores no son empleados de la Universidad de Michigan, la profundidad de su experiencia en el mundo real asegura que los estudiantes reciban conocimientos actuales, prácticos y orientados a la carrera profesional.
Un viaje de aprendizaje envolvente
Vive una experiencia de aula colaborativa conectándote con tus compañeros y participando con mentores en tiempo real a través de Slack.
Ruta de aprendizaje
Repaso de Python con IA
Curso 1 (opcional)
Alfabetización en IA
Curso 2
IA Generativa Avanzada: Modelos y Arquitectura
Curso 3
IA Generativa Avanzada: Creación de Aplicaciones con LLM
Curso 4
Frameworks de IA Agéntica con Protocolos de Contexto de Modelo y Herramientas
Curso 5
IA Generativa Avanzada: Capacidades de Generación de Imágenes
Curso 6
Gobernanza de la IA generativa
Curso 7
Proyecto de fin de carrera
Fundamentos de Microsoft Azure AI: IA generativa
Asignatura optativa
Cree una base para ampliar Microsoft 365 Copilot
Asignatura optativa
¿Quién debería inscribirse en este programa?
La Especialización en IA Generativa Aplicada está dirigida a personas que cuentan con conocimientos básicos de programación y una mentalidad analítica, y que están motivadas para ampliar sus capacidades en los últimos avances e innovaciones en IA generativa, incluyendo:
Profesionales de TI
Analistas de datos
Analistas de negocios
Científicos de datos
Desarrolladores de software
Responsables de analítica
Ingenieros de datos
Gerentes de producto
Responsables de programa
Consultores Tecnológicos
Requisitos previos
- Debe tener 18 años o más y contar con un diploma de escuela secundaria (o equivalente)
- Debe tener un conocimiento básico de los conceptos de programación y de matemáticas
- Idealmente contar con más de 2 años de experiencia profesional, aunque no es un requisito
Preguntas frecuentes
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