Los objetivos del curso son:

• Comprender los conceptos y técnicas básica de Machine Learning.
• Entender los modelos de Lenguaje en Gran Escala.
• Comprender las capacidades y limitaciones actuales de la Inteligencia Artificial.
• Analizar la importancia y las tendencias actuales en Inteligencia Artificial

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Tema 1: Introducción a la Inteligencia ArtificialDefinición de Inteligencia Artificial (IA).

• Aprendizaje de Máquina (Machine Learning).
• Modelos Predictivos.
• Aprendizaje supervisado y no supervisado.
• La importancia de los datos.

Tema 2: Taller de Machine Learning

• Introducción a la herramienta Orange Data Mining.
• Pasos para la construcción de modelos predictivos.
• Construcción de modelos básicos de regresión.
• Construcción de modelos básicos de clasificación.
• Redes Neuronales Artificiales.
• Aprendizaje profundo (Deep Learning).

     Tema 3: Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)

• Deep Learning para la generación de texto.
• Modelos Multimodales.
• Ejemplos aplicativos con ChatGPT y Gemini.
• Límite de la memoria de contexto.
• Performance de los LLMs en diferentes tareas.
• Errores y alucinaciones de los LLMs.

     Tema 4: Taller de uso de LLMs

• Prompt Engineering.
• Ejemplos de prompts avanzados con ChatGPT y Gemini.
• Caso de aplicación.
• Consideraciones de privacidad.
• Casos de uso recomendados para los LLMs.

     Tema 5: La inteligencia artificial como servicio

• Servicios de IA en la nube.
• ¿Desarrollar IA o adquirir servicios de IA?
• Casos de análisis.
• Ejemplos de estimación de costos.

     Tema 6: Estado del arte e impacto de la IA

• Estado del Arte en IA.
• Impacto de la IA en las empresas y organizaciones.
• Tendencias actuales en IA.
• Avance en la adopción de la IA en el Perú.