La Inteligencia Artificial Generativa ha dejado de ser una promesa del futuro para convertirse en la herramienta que está reconfigurando las industrias creativas y tecnológicas a nivel global. Desde la generación de contenido audiovisual hasta la simulación avanzada, el panorama actual exige profesionales que entiendan qué hay detrás del algoritmo.
Objetivo General
Capacitar al estudiante en los fundamentos matemáticos y arquitecturas de red que hacen posible la IA Generativa moderna. A través de este taller práctico, aprenderás a construir y optimizar modelos de difusión (diffusion models) desde cero, integrando redes como U-Net y CLIP para automatizar la creación de contenido visual avanzado mediante prompts de texto y embeddings de contexto bajo los estándares de la industria.
Perfil de Ingreso
Dirigido a desarrolladores, ingenieros de software, artistas técnicos, científicos de datos y mentes creativas del entorno tecnológico que buscan un power-up radical en sus habilidades de IA.
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El perfil: Usuarios con experiencia sólida en programación (especialmente en Python) y nociones de deep learning.
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Tu meta: Profesionales que no se conforman con ser simples usuarios de prompts y quieren aprender a entrenar y desplegar sus propios modelos generativos a nivel de código.
Perfil de Egreso
Al concluir este exigente entrenamiento intensivo, habrás integrado a tu portafolio habilidades de vanguardia listas para el mercado internacional:
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Capacidad técnica para diseñar y programar una arquitectura U-Net para la eliminación de ruido en imágenes.
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Dominio de los procesos de difusión directa e inversa (forward & reverse diffusion functions) aplicados a la generación visual.
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Control avanzado de salidas de imagen mediante la implementación de embeddings de contexto y redes neuronales CLIP (Contrastive Language—Image Pretraining).
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Habilidad para aplicar optimizaciones de red avanzadas como Group Normalization, GELU y Sinusoidal Position Embeddings.
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Diferenciador industrial: Una certificación oficial internacional con valor curricular directo emitida por NVIDIA x UNIAT.
Competencia para desplegar modelos optimizados en entornos reales usando Triton Inference Server.
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Diferenciador industrial: Un certificado oficial de alcance internacional emitido por NVIDIA x UNIAT que respalda tu capacidad técnica para resolver problemas a escala poblacional.
Detalles del curso
Duración
8 horas
Requisitos
Para asegurar tu éxito en este laboratorio práctico de alta especialización, es necesario contar con:
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Programación avanzada: Dominio fluido de Python y lógica de desarrollo de software.
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Bases de Inteligencia Artificial: Entendimiento previo de redes neuronales y conceptos básicos de Machine Learning o Deep Learning.
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Hardware: Computadora con acceso a internet de banda ancha (las tareas de procesamiento pesado se ejecutan directamente en la infraestructura remota de NVIDIA).
Herramientas
En UNIAT trabajas con el software y hardware que operan las grandes empresas tecnológicas. Durante estas jornadas tomarás el control de:
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Entornos de Deep Learning: Frameworks optimizados para el entrenamiento y optimización de redes generativas.
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Arquitecturas Neuronales Avanzadas: Control y programación de redes U-Net y codificaciones CLIP para pipelines de texto a imagen (text-to-image).
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Infraestructura Cloud de NVIDIA: Uso de servidores remotos de alto rendimiento acelerados por GPUs de última generación para procesamiento en tiempo real.
Notas
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Aprende con los expertos de la industria: Este taller exclusivo es guiado en vivo por profesores de UNIAT certificados como NVIDIA DLI Certified Instructors y Embajadores Oficiales de NVIDIA.
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Tu pasaporte al mercado global: Al finalizar y aprobar las prácticas, obtienes tu certificado emitido directamente por NVIDIA x UNIAT, validando tus capacidades en IA Generativa ante reclutadores y empresas tecnológicas de todo el mundo.
Fechas del curso
Inicio
26 octubre 2026
Finalización
27 octubre 2026
