Código

CC66Z

Créditos

Duración

24 HORAS

Valor Individual

30 UF

Fecha Inicio

16/11/2026

Objetivos

Al finalizar este curso, se espera que los y las estudiantes sean capaces de:

Comprender y aplicar técnicas avanzadas de inteligencia artificial generativa para la creación y manipulación de diversos tipos de contenido, incluyendo texto, imágenes y audio.
Entender los principios detrás de los modelos generativos más utilizados en la actualidad, como las redes generativas adversarias (GANs), los modelos de difusión y los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs y LMMs).
Utilizar bibliotecas y herramientas especializadas, como transformers o peft, para implementar estas técnicas de manera eficiente en distintos contextos profesionales.

Contenidos

Modelos de Visión: GANs y modelos de difusiones.
Modelos de Lenguajes Largos (LLM).
Modelos de Audio.
Modelos Multimodales.
LLM avanzados (Efficiency, RAG, Agentes).

Bibliografía

Cursos

CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning: https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1244/
CMU-MMML: https://cmu-mmml.github.io/

Libros

Tunstall, L., Von Werra, L., Wolf, T. (2022). Natural language processing with transformers. O'Reilly Media, Inc..
Alammar, J., Grootendorst, M. (2024). Hands-on large language models: language understanding and generation. O'Reilly Media, Inc..
David Foster, Generative Deep Learning, 2nd Edition. O'Reilly Media, Inc..
Sanseviero, O., Cuenca, P., Passos, A., Whitaker, J. (2024). Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models. O'Reilly Media, Inc..

Papers

Efficiency:
- https://arxiv.org/abs/2106.09685 (LoRA)
- https://arxiv.org/abs/2205.14135 (FlashAtt)
LLM:
- https://arxiv.org/abs/2307.13854 (Web Arena)
Advanced LLM:
- https://arxiv.org/abs/2310.11667 (Sotopia)

Bibliografía

Cursos

CS224N: Natural Language Processing with Deep Learning: https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs224n/cs224n.1244/
CMU-MMML: https://cmu-mmml.github.io/

Libros

Tunstall, L., Von Werra, L., Wolf, T. (2022). Natural language processing with transformers. O'Reilly Media, Inc..
Alammar, J., Grootendorst, M. (2024). Hands-on large language models: language understanding and generation. O'Reilly Media, Inc..
David Foster, Generative Deep Learning, 2nd Edition. O'Reilly Media, Inc..
Sanseviero, O., Cuenca, P., Passos, A., Whitaker, J. (2024). Hands-On Generative AI with Transformers and Diffusion Models. O'Reilly Media, Inc..

Papers

Efficiency:
- https://arxiv.org/abs/2106.09685 (LoRA)
- https://arxiv.org/abs/2205.14135 (FlashAtt)
LLM:
- https://arxiv.org/abs/2307.13854 (Web Arena)
Advanced LLM:
- https://arxiv.org/abs/2310.11667 (Sotopia)

Profesores

Clemente Henríquez

Ver Malla

Educación Continua

Programa de Curso

Inteligencia Artificial Generativa

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Fecha Inicio

Objetivos

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Bibliografía

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Profesores

Cursos Relacionados

Contacto

Departamento de Ciencias de la Computación
FCFM, Universidad de Chile

Nosotros

Pregrado

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Investigación

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Departamento de Ciencias de la Computación FCFM, Universidad de Chile

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FCFM, Universidad de Chile