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Implementación de Inteligencia Artificial Modulo 02

Horarios y Matrícula

Este curso ofrece una formación aplicada en el uso de motores de inteligencia artificial mediante herramientas como Google Colab y Hugging Face. Los participantes aprenderán a comprender diferentes tipos de modelos de IA, ejecutar modelos desde la nube y desarrollar chatbots funcionales. Al finalizar, presentarán un proyecto integrador por medio de un chatbot funcional utilizando modelos de IA.

  • Mayor de 16 años.
  • Acceso a computadora con conexión a Internet y posibilidad de uso e instalación de programas.
  • Para ingresar no se requiere el bachillerato ni el examen de admisión de la UCR.
Precio
  • Costo final: ₡86.700.
 
Duración
  • 6 semanas. 24 horas en total divididas en 6 lecciones de 4 horas cada una. Una lección por semana.
Contenidos

1- Introducción a Google Colab y Hugging Face

    • Presentación del curso y expectativas. 
    • Creación y configuración de cuentas en Google Colab y Hugging Face. 
    • Exploración del entorno de Colab y notebooks colaborativos. 

2- Fundamentos del uso de Google Colab

    • Concepto de notebooks y GPU gratuitas. 
    • Uso de librerías básicas (NumPy, Pandas, Matplotlib). 
    • Instalación de librerías desde Colab. 

3- Introducción a Hugging Face

    • Los diferentes modelos de IA: Exploración de casos de uso de IA en diferentes industrias (salud, finanzas, tecnología, etc.). 
    • Creación de cuenta y exploración de modelos. 
    • Solicitud y uso de llaves de acceso (API Tokens). 
    • Conexión entre Colab y Hugging Face. 

4- Tipos de Modelos de Inteligencia Artificial

    • Machine Learning vs. Deep Learning. 
    • Modelos de clasificación, predicción y generación. 
    • Modelos LLM (Large Language Models). 
    • Práctica: comparación de dos modelos de Hugging Face en Colab. 

 5- Tipos de Modelos de Inteligencia Artificial

    • Arquitectura básica de un chatbot, bases de datos de conocimientos, algoritmos de respuestas 
    • Memoria y manejo de contexto, conexión con datasets personalizados. 
    • Uso de modelos pre-entrenados (GPT, BLOOM, DistilBERT, etc.). 

6- Seguridad, Privacidad y Ética en la IA

    • Riesgos en el uso de modelos abiertos. 
    • Consideraciones de privacidad y manejo de datos 
    • Normativas y buenas prácticas. 
    • Práctica: checklist de seguridad en proyectos de IA. 

7- Proyecto Final y Evaluación 

    • Desarrollo del Proyecto Final: Los participantes trabajarán en grupos para desarrollar un proyecto final que demuestre lo aprendido durante el programa. 
    • Diseño del chatbot del proyecto final. 
    • Implementación del chatbot en Colab con modelos de Hugging Face.