ESCUELA Introducción Integral a la IA con Python: Programación, Modelado y Despliegue

SEMANA 1: INTRODUCCIÓN A PYTHON Y BIBLIOTECAS PARA IA (40 horas)

Días 1-2: Fundamentos de Python (16 horas)
- Introducción a Python (3 horas):
• Introducción a Python desde otros lenguajes.
• Instalación y configuración del entorno de desarrollo.
• Ejecución de scripts y uso del REPL de Python.

- Sintaxis Básica (5 horas):
• Variables, operadores y expresiones.
• Tipos de datos y conversiones.
• Programación Orientada a Objetos y otros paradigmas usados en IA

- Control de Flujo (4 horas):
• Condicionales y Bucles

- Funciones y Organización del Código (4 horas):
• Definición y llamada de funciones.
• Organización del código: módulos y paquetes.

Día 3: Avanzando en Python (8 horas)
- Colecciones y Manipulación de Datos (4 horas):
• Listas, tuplas y diccionarios.
• Operaciones básicas con colecciones.

- Manejo de Excepciones y Archivos (4 horas):
• Manejo de errores y excepciones.
• Lectura y escritura de archivos.

Día 4: Herramientas y Entorno de Desarrollo (8 horas)
- PIP y Gestión de Dependencias (4 horas):
• Instalación y uso de bibliotecas externas.
• Creación y gestión de entornos virtuales.

- Proyecto Práctico (4 horas):
• Desarrollo de un proyecto pequeño utilizando lo aprendido.

Día 5: Bibliotecas para IA (8 horas)
- Introducción a NumPy y Pandas (4 horas):
• Operaciones básicas con NumPy.
• Manipulación de datos con Pandas.

- Visualización de Datos (2 horas):
• Introducción a bibliotecas como Matplotlib o Seaborn.
• Creación de gráficos básicos para análisis de datos.

- Práctica con NumPy y Pandas (2 horas):
•Ejercicios prácticos para fortalecer el entendimiento de las bibliotecas y la visualización de datos.

SEMANA 2: GENERATIVE AI (40 horas)

Día 1: Introducción a la IA Generativa (8 horas)
- Parte 1: Conceptos Básicos de IA Generativa (1 hora)
• ¿Qué es la IA generativa? Comparación con IA discriminativa.
• Teoría y ejemplos en Python usando TensorFlow o PyTorch

- Parte 2: Generative Adversarial Networks (GANs) (2 horas)
• Arquitectura de GANs, generador, discriminador
• GANs en la generación de imágenes, modelos de lenguaje
• Crear un GAN simple para generar imágenes
• Prácticas con TensorFlow, PyTorch

- Parte 3: Autoencoders (1 hora)
• ¿Qué es un autoencoder? Aplicaciones
• Construir un autoencoder simple
• Prácticas con TensorFlow, PyTorch

- Parte 4: Modelos de Lenguaje Generativos (2 horas)
• Arquitectura de modelos de lenguaje, decodificación
• Uso de modelos preentrenados para tareas generativas
• Hugging Face Transformers, TensorFlow, PyTorch

- Parte 5: Aplicaciones Prácticas y Ética (1 hora)
• Uso de IA generativa en arte, música, fake news, desarrollo de software
• Debate: Implicaciones éticas de la IA generativa

- Parte 6: Otras Arquitecturas y Tendencias (1 hora)
• VAEs, PixelCNN, Flow-based models
• Aplicaciones y casos de uso
• Prácticas con TensorFlow, PyTorch

Días 2-3: Generative AI para Desarrolladores (16 horas)
- Repaso Rápido (1 hora):
• Revisión de conceptos clave de GANs.

- Implementación Práctica de un GAN Básico (4 horas):
• Selección y preparación del dataset.
• Diseño de arquitectura, entrenamiento y evaluación.
• Visualización e interpretación de los resultados.

- Optimización y Troubleshooting (2 horas):
• Técnicas de optimización.
• Identificación y solución de problemas comunes.

- Variantes de GANs (3 horas):
• Introducción a variantes populares.
• Implementación y discusión.

- Prácticas Guiadas y Proyecto Práctico (5 horas)

- Recursos Adicionales (30 minutos):
• Presentación de recursos adicionales: 30 minutos.

- Discusión sobre la Escalabilidad y Eficiencia (30 minutos)

Día 4-5: Difusión de Modelos (16 horas)
- Introducción a la Difusión de Modelos (3 horas):
• Definición y relevancia de la difusión de modelos.
• Diferencias entre desarrollo de modelos y difusión de modelos.
• Desafíos comunes en la difusión de modelos.

- Entornos de Difusión (2 horas):
• Servidores locales vs. soluciones en la nube.
• Descripción general de las plataformas de difusión en la nube (sin entrar en detalles específicos, ya que se cubrirán más adelante).

- Exportación y Serialización de Modelos (2 horas):
• Cómo exportar y serializar modelos para la difusión.
• Formatos comunes para la serialización de modelos.

- APIs y Endpoints (3 horas):
• Creación de APIs para servir modelos.
• Endpoints y cómo interactuar con ellos desde aplicaciones.

- Escalabilidad y Gestión de Recursos (2 horas):
• Escalabilidad vertical vs. horizontal.
• Gestión de recursos y monitorización del rendimiento del modelo en producción.

- Seguridad y Best Practices (2 horas):
• Seguridad en la difusión de modelos: autenticación, autorización y otros aspectos de seguridad.
• Best practices para la difusión de modelos segura.

- Práctica: Despliegue de un Modelo Simple (2 horas):
• Despliegue de un modelo de ejemplo en un entorno controlado, ya sea local o en la nube.

SEMANA 3: PROMPTING y EMBEDDINGS (40 horas)

Días 1-2: Ingeniería de Prompts (16 horas)
- Concepto y relevancia de los prompts en modelos de lenguaje.
- Uso de la API de ChatGPT de OpenAI para generación de texto.
- Uso de Promts en StableDiffusion y Llama2
- Evaluación de la eficacia de diferentes prompts
- Experimentación con variaciones de prompts y análisis de resultados.
- Mejores prácticas y consideraciones éticas en la ingeniería de prompts
- Prácticas guiadas

Días 3-4: Embeddings de Texto (16 horas)
- Introducción a los embeddings de texto.
- Exploración de tecnologías como Word2Vec, GloVe, y FastText.
- Uso de embeddings para tareas de NLP (Procesamiento del Lenguaje Natural.
- Evaluación y comparación de diferentes técnicas de embeddings

Día 5: LangChain y Datos (8 horas):
- Introducción a LangChain.
- Implementación de un chatbot simple usando LangChain.
- Diseño, entrenamiento y evaluación.
- Importancia y manejo de los datos en IA.

SEMANA 4: FINETUNING, ARQUITECTURAS y OTROS (40 horas)

Días 1-2: Ajuste Fino de Modelos de Lenguaje (16 horas)
- Introducción al Ajuste Fino (2 horas):
• Definición y relevancia del ajuste fino.
• Diferencia entre entrenamiento desde cero y ajuste fino.

- Tecnologías y Herramientas (2 horas):
• Revisión de las tecnologías clave como Transformers y BERT.
• Introducción a la API de OpenAI para afinar modelos.

- Proceso de Ajuste Fino (4 horas):
• Selección y preparación del dataset para el ajuste fino.
• Configuración de los parámetros y ejecución del ajuste fino.
• Evaluación del modelo afinado.

- Fine tuning con la API de OpenAI (4 horas):
• Ejemplos prácticos de ajuste fino usando la API de OpenAI.
• Exploración de diferentes configuraciones y análisis de resultados.

- Problemas Comunes y Soluciones (2 horas):
• Identificación y solución de problemas comunes en el ajuste fino.
• Best practices para el ajuste fino efectivo.

- Evaluación y Feedback (2 horas):
• Revisión de los ejercicios y proyectos.
• Sesión de preguntas y respuestas para aclarar dudas.

Día 3: Arquitecturas y Servicios en la Nube (8 horas)
- Introducción a las Plataformas en la Nube (2 horas):
• Relevancia y ventajas de las plataformas en la nube para la IA.
• Descripción general de las arquitecturas de nube comunes en la IA.

- Exploración de Productos (2 horas):
• Presentación de Azure ML, AWS SageMaker, y Google Cloud AI.
• Comparación de características y capacidades.

- Configuración y Preparación (1 hora):
• Configuración de cuentas y preparación del entorno en la nube.
• Preparación del modelo para el despliegue.

- Despliegue de un Modelo en la Nube (2 horas):
• Proceso de despliegue de un modelo en una de las plataformas en la nube.
• Monitorización y gestión del modelo desplegado.

- Evaluación y Mejores Prácticas (1 hora):
• Otros servicios y herramientas (runpod.io, Google Colab, Jupyter notebooks)
• Evaluación del desempeño y costos del despliegue en la nube.
• Mejores prácticas para el despliegue y la gestión de modelos en la nube.

Día 4: Algoritmos de ML (8 horas)
- Introducción a los Algoritmos de ML (2 horas):
• Definición, tipos y aplicaciones de los algoritmos de ML.
• Breve revisión de la diferencia entre ML, DL (Deep Learning) y AI (Inteligencia Artificial).

- Supervisados vs No Supervisados (1 hora):
• Descripción y ejemplos de algoritmos supervisados y no supervisados.

- Exploración de Algoritmos Supervisados (2 horas):
• Detalle sobre algoritmos comunes como regresión lineal, regresión logística y árboles de decisión.
• Uso de Scikit-learn para implementar algoritmos supervisados.

- Exploración de Algoritmos No Supervisados (1 hora):
• Detalle sobre algoritmos comunes como K-means y PCA (Análisis de Componentes Principales).
• Uso de Scikit-learn para implementar algoritmos no supervisados.

- Evaluación de Modelos (1 hora):
• Métodos de evaluación como la validación cruzada y las métricas de rendimiento.

- Práctica con Scikit-learn (1 hora):
• Ejercicios prácticos para implementar y evaluar algoritmos de ML usando Scikit-learn.

Día 5: Modelos de DL y Consumo de APIs (8 horas)
- Introducción a Modelos de DL (Deep Learning) (2 horas):
• Conceptos básicos y diferencias entre ML y DL.
• Aplicaciones comunes de DL como reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.

- Exploración de Arquitecturas de DL (2 horas):
• Discusión sobre arquitecturas comunes como CNNs (Redes Neuronales Convolucionales), RNNs (Redes Neuronales Recurrentes), y GANs (Redes Generativas Antagónicas).

- Implementación de Modelos de DL con TensorFlow y PyTorch (2 horas):
• Creación y entrenamiento de modelos básicos usando TensorFlow y PyTorch.
• Evaluación y optimización de modelos de DL.

- Introducción al Consumo de APIs (1 hora):
• Explicación de qué es una API y cómo se utilizan las APIs para acceder a servicios y datos.

- Práctica con APIs de Azure, AWS y Google (1 hora):
• Ejemplos prácticos de cómo interactuar con APIs de ML y DL proporcionadas por Azure, AWS y Google para inferencia de modelos.

El curso "Introducción Integral a la IA con Python: Programación, Modelado y Despliegue" está diseñado para atraer a una amplia gama de participantes interesados en adquirir habilidades en el campo de la inteligencia artificial (IA) utilizando el lenguaje de programación Python.

• Estudiantes Universitarios: Tanto estudiantes de pregrado como de postgrado en áreas relacionadas con la informática, la ingeniería, las matemáticas, la estadística o la ciencia de datos podrían encontrar este curso útil para complementar su formación académica y adquirir habilidades prácticas en IA.

• Profesionales en Tecnología de la Información: Ingenieros de software, desarrolladores web, analistas de datos y otros profesionales de TI que deseen expandir sus conocimientos en IA y aprender cómo aplicar estos conceptos en proyectos del mundo real pueden beneficiarse enormemente de este curso.

• Profesionales en Ciencia de Datos: Personas que trabajan en el campo de la ciencia de datos y desean fortalecer sus habilidades en el desarrollo y despliegue de modelos de IA encontrarán valiosa esta introducción integral a la IA con Python.

• Emprendedores y Innovadores: Aquellos que estén interesados en iniciar proyectos empresariales basados en IA o que deseen innovar en sus campos respectivos pueden encontrar en este curso una base sólida para comprender los aspectos técnicos de la IA y cómo aplicarla de manera efectiva en sus proyectos.

• Profesionales de otras disciplinas: Personas de diversas áreas, como negocios, medicina, finanzas, marketing, entre otras, que deseen entender cómo la IA puede impactar en sus campos y deseen adquirir habilidades prácticas para aplicarla en sus respectivas áreas de trabajo.

Conocimientos básicos de otros lenguajes de programación.

A lo largo del curso, los estudiantes explorarán los principios teóricos de la IA, aprenderán a implementar algoritmos de aprendizaje automático y profundizarán en técnicas de modelado de datos. Además, se abordará cómo desplegar modelos de IA en entornos de producción para su uso práctico.