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Curso de Inteligencia Artificial Generativa

Duración

1 mes

Fecha de inicio

27-05-2026

ECTS

4

Horas

100

Precio

$ 370

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Presentación del Curso de Inteligencia Artificial Generativa

El Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE Perú te brinda los conocimientos y habilidades necesarios para comprender y aplicar tecnologías avanzadas de IA generativa.

A lo largo del curso de ISEIE Perú, explorarás cómo funcionan modelos como ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion y GANs, desde los fundamentos hasta su implementación práctica. Aprenderás a crear contenido generado por IA, como texto, imágenes, videos, y más, aprovechando estas herramientas para solucionar problemas, innovar y optimizar procesos en diversos sectores.

Propósito del Curso de Inteligencia Artificial Generativa

El propósito del Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE Perú es ayudarte  a comprender en profundidad cómo funcionan los modelos generativos y cómo aplicarlos en contextos prácticos y creativos.

Con nuestro Curso de Inteligencia Artificial Generativa  aprenderás desde los fundamentos de las redes generativas adversarias (GANs) y modelos de lenguaje como GPT, hasta cómo integrarlos en proyectos para generar textos, imágenes, videos y más. Este curso fomenta una mentalidad crítica sobre los aspectos éticos de la IA, además de prepararte para liderar la implementación de estas tecnologías en diversos entornos profesionales.

Para qué te prepara el Curso de Inteligencia Artificial Generativa

Este Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE Perú  te prepara para desarrollar y utilizar soluciones basadas en inteligencia artificial generativa en sectores como marketing, diseño, entretenimiento, desarrollo de software y educación.

Con nuestro Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE Perú aprenderás a implementar modelos generativos y a personalizarlos para cumplir objetivos específicos. Además, comprenderás cómo estas tecnologías están transformando industrias al permitir la creación de contenido único, dinámico e innovador.

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  • Duración: 1 mes
  • Modalidad: Online
  • Certificado expedido por la Institución Superior Estudios Innovadores Europeos (ISEIE).
  • Unidades créditos: 4 ECTS
ISEIE

Razones por las cuales elegir ISEIE

Prestigio internacional

ISEIE tiene como objetivo promover la educación de calidad, la investigación de alto nivel y los estudios de excelencia en todo el mundo.

Validez internacional

La titulación que reciben nuestros estudiantes son reconocidas en las empresas más prestigiosas.

Trayectoria académica

ISEIE cuenta con una trayectoria formativa basada en años de experiencia y preparación de profesionales cualificados.

Mejora salarial​
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Alto porcentaje de aquellos que han estudiado un MBA han incrementado su salario

Demanda laboral​
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Según estudios, los perfiles más buscados son los que cuentan con formación académica superior.

Flexibilidad​
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Nuestro sistema educativo le permite compatibilizar de un modo práctico y sencillo los estudios con su vida personal y profesional.

ISEIE Innovation School es calidad académica

Nuestro plan interno de calidad del instituto persigue diversos objetivos, como el aumento de la satisfacción de los estudiantes, el cumplimiento de los objetivos de calidad establecidos, el desarrollo de una cultura de calidad, el reforzamiento de la relación entre el personal y la universidad, y el mejoramiento continuo de los procesos. 

Conoce más

Los objetivos del Curso de Inteligencia Artificial Generativa

1

Entender los principios fundamentales de la inteligencia artificial generativa.

2

Desarrollar habilidades prácticas en el uso de herramientas y plataformas de IA generativa.

3

Crear contenido innovador y personalizado utilizando modelos generativos.

4

Aplicar la IA generativa en contextos específicos como diseño, marketing y programación.

5

Explorar los aspectos éticos y sociales relacionados con la creación de contenido generado por IA.

Diseño del plan de estudios Curso de Inteligencia Artificial Generativa

Para el diseño del Plan de estudios de este Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE ha seguido las directrices del equipo docente, el cual ha sido el encargado de seleccionar la información con la que posteriormente se ha constituido el temario. 

De esta forma, el profesional que acceda al programa encontrarás el contenido más vanguardista y exhaustivo relacionado con el uso de materiales innovadores y altamente eficaces, conforme a las necesidades y problemáticas actuales, buscando la integración de conocimientos académicos y de formación profesional, en un ambiente competitivo globalizado.

Todo ello a través de de material de estudio presentado en un cómodo y accesible formato 100% online.

El empleo de la metodología Relearning en el desarrollo de este programa te permitirá fortalecer y enriquecer tus conocimientos y hacer que perduren en el tiempo a base de una reiteración de contenidos.

Curso de Inteligencia Artificial Generativa 3

Plan de estudios Curso de Inteligencia Artificial Generativa

  • 1.1 Qué es la Inteligencia Artificial Generativa
  • 1.2 Conceptos básicos y su evolución histórica
  • 1.3 Áreas de aplicación y potencial transformador
  • 1.4 Diferencias entre IA tradicional y generativa
  • 1.5 Breve historia y evolución de la IA Generativa
  • 1.6 Fundamentos técnicos de la IA Generativa
  • 1.7 Aplicaciones prácticas de la IA Generativa
  • 1.8 Retos y consideraciones éticas
  • 1.9 Futuro de la IA Generativa
  • 2.1 Introducción a las Redes Neuronales Generativas
    • 2.1.1 Qué son las redes neuronales generativas y cómo se diferencian de otras redes neuronales tradicionales
    • 2.1.2 ¿Qué son las GANs y cómo funcionan?
  • 2.2 Introducción a modelos basados en transformadores
    • 2.2.1 Aplicaciones y avances en Redes Neuronales Generativas
    • 2.2.2 Generative Adversarial Networks (GANs)
    • 2.2.3 Explicación detallada del funcionamiento de GANs, que involucra dos redes
    • 2.2.4 Aplicaciones prácticas
    • 2.2.5 Casos de uso de GANs en la industria
    • 2.2.6 Funcionamiento básico de los VAEs
    • 2.2.7 Aplicaciones
    • 2.2.8 Uso de VAEs en la medicina, por ejemplo, para la generación de imágenes médicas sintéticas
  • 2.3 Avances recientes y tendencias emergentes
    • 2.3.1 Transferencia de estilo en imágenes, generación de música y texto, y la generación de contenido multimedia
    • 2.3.2 Redefinición de la creatividad mediante IA
    • 2.3.3 Desafíos y futuras áreas de investigación en redes neuronales generativas
  • 3.1 Principales plataformas
  • 3.2 Instalación y configuración de entornos de trabajo
  • 3.3 Modelos de Lenguaje Generativo como GPT-3 y GPT-4
  • 3.4 Transformers y su impacto en la creación de contenido textual
  • 3.5 Herramientas de generación de audio y música
  • 3.6 Herramientas de generación de video y animación
  • 3.7 Plataformas todo-en-uno para proyectos generativos
  • 4.1 Fundamentos de la generación de texto con IA
  • 4.2 Creación de contenido textual con modelos de lenguaje
  • 4.3 Optimización de prompts para obtener resultados efectivos
  • 4.4 Modelos de lenguaje generativo
  • 4.5 Modelos avanzados de generación de texto
  • 4.6 Aplicaciones prácticas de la generación de texto con IA
  • 4.7 Desafíos y limitaciones en la generación de texto con IA
  • 4.8 El futuro de la generación de texto con IA
  • 5.1 Introducción a la generación de imágenes con IA
  • 5.2 Aplicaciones prácticas en diseño y marketing
  • 5.3 Fundamentos de la creación de imágenes con IA generativa
  • 5.4 Aplicaciones típicas de VAEs en la creación de imágenes y diseño de contenido visual
  • 5.5 Herramientas y plataformas para crear imágenes generativas
  • 5.6 Aplicaciones de la creación de imágenes generativas
  • 5.7 Desafíos y consideraciones éticas en la creación de imágenes generativas
  • 5.8 El futuro de la creación de imágenes generativas
  • 6.1 Tecnologías para la creación de contenido audiovisual
  • 6.2 Ejemplos prácticos con herramientas de IA multimedia
  • 6.3 Fundamentos de los modelos generativos para música
  • 6.4 Herramientas y plataformas para la creación de música generativa
  • 6.5 Generación de video con IA: fundamentos y aplicaciones
  • 6.6 Herramientas y plataformas para la creación de video generativo
  • 6.7 Desafíos y futuro de la música y video generativo
  • 7.1 Entrenamiento de modelos propios con datos específicos
  • 7.2 Adaptación de modelos generativos a necesidades particulares
  • 7.3 Introducción a la personalización de modelos generativos
  • 7.4 Métodos y técnicas de personalización de modelos generativos
  • 7.5 Herramientas y plataformas para personalizar modelos generativos
  • 7.6 Desafíos y consideraciones éticas en la personalización de modelos generativos
  • 7.7 El futuro de la personalización de modelos generativos
  • 8.1 Introducción a los desafíos éticos en la IA generativa
  • 8.2 Implicaciones éticas de la generación de contenido con IA
  • 8.3 Regulaciones y mejores prácticas
  • 8.4 Sesgo y discriminación en modelos generativos
  • 8.5 Regulación de la IA generativa: normativas y políticas emergentes
  • 8.6 Impacto social y económico de la IA generativa
  • 8.7 El futuro de la ética y regulación en la IA generativa
  • 9.1 Introducción a la IA generativa en el mundo empresarial
  • 9.2 Automatización creativa en negocios y marketing
  • 9.3 Estudios de caso exitosos
  • 9.4 IA generativa en marketing y publicidad
  • 9.5 IA generativa en el diseño y desarrollo de productos
  • 9.6 IA generativa en la gestión de la relación con el cliente (CRM)
  • 9.7 IA generativa en la automatización de procesos y la eficiencia operativa
  • 10.1 Introducción a la creación de proyectos basados en IA generativa
  • 10.2 Planificación y desarrollo de un proyecto completo
  • 10.3 Diseño y planificación de proyectos de IA generativa
  • 10.4 Integración de IA en flujos de trabajo existentes
  • 10.5 Desarrollo de un proyecto real usando IA generativa
  • 10.6 Implementación y despliegue de proyectos de IA generativa
  • 10.7 Consideraciones éticas, legales y de seguridad en proyectos de IA generativa
  • 11.1 Avances tecnológicos emergentes
  • 11.2 Nuevas áreas de aplicación y oportunidades
  • 11.3 Avances en modelos generativos y nuevas arquitecturas
  • 11.4 IA generativa y personalización avanzada
  • 11.5 IA generativa en la creación de contenido multimodal
  • 11.6 IA generativa y creatividad humana
  • 11.7 Desafíos y consideraciones éticas del futuro de la IA generativa
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Requisitos del Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE

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Trabajo final del Curso de Inteligencia Artificial Generativa

Para completar con éxito el Curso de Inteligencia Artificial Generativa de ISEIE Perú, es fundamental la elaboración y entrega de un Trabajo Final, el cual representa la culminación del proceso de aprendizaje. Esta actividad está diseñada para que el estudiante aplique de manera práctica y demuestre el dominio en la creación de prompts, gestión de modelos masivos y automatización de procesos adquiridos durante el programa.

Este proyecto constituye una oportunidad estratégica para integrar la teoría con la innovación tecnológica, permitiendo validar las competencias desarrolladas en la optimización y generación de contenido inteligente para el sector empresarial.

Curso de Inteligencia Artificial Generativa 2
Conoce todas nuestras preguntas más frecuentes

Preguntas Frecuentes

Descubre las preguntas más frecuentes y sus respuestas, de no e no encontrar una solución a tus dudas te invitamos a contactarnos, estaremos felices de brindarte más información 

El curso tiene como objetivo introducir a los participantes en los fundamentos, herramientas y aplicaciones prácticas de la inteligencia artificial generativa, desarrollando habilidades para crear contenido, modelos y soluciones automatizadas mediante algoritmos de última generación.

Está dirigido a profesionales, estudiantes, programadores, diseñadores, docentes, comunicadores y emprendedores interesados en comprender y aplicar la IA generativa en campos como el arte, la educación, la ciencia de datos, el marketing y la automatización empresarial.

El plan de estudios incluye fundamentos de la IA y el aprendizaje profundo, redes generativas adversarias (GANs), modelos de lenguaje como GPT, generación de texto, imagen, audio y video, ética en IA y herramientas prácticas como ChatGPT, Midjourney y DALL·E.

Sí, el curso combina teoría con prácticas aplicadas en entornos reales, donde los participantes aprenderán a utilizar modelos generativos, desarrollar prompts efectivos y crear proyectos con herramientas de IA accesibles para diversas industrias.

Al finalizar, los egresados podrán aplicar la inteligencia artificial generativa en sus áreas de desempeño, innovando en creación de contenido, desarrollo tecnológico, análisis de datos y automatización de procesos creativos y empresariales.

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