Conceptos básicos de la nube y sus servicios para IA (almacenamiento, cómputo, bases de datos). Infraestructura como código (IaC) y canalizaciones CI/CD, para despliegue de modelos de IA en entornos cloud multinube. Arquitectura y orquestadores de contenedores como plataformas escalables y especializadas en IA en la nube. Despliegue e implementación de soluciones de inteligencia artificial.

Introducción al aprendizaje profundo. Arquitecturas básicas de redes neuronales. Funciones de activación y regularización. Redes neuronales convolucionales (CNN), recurrentes (RNN) y LSTM. Transferencia de aprendizaje y fine-tuning. Optimización de hiperparámetros. Técnicas de interpretación de modelos. Aplicaciones en visión por computadora y PLN. Modelos avanzados.

Introducción al modelado generativo aplicado a la generación de texto e imágenes. Modelos básicos de generación de contenidos. Redes neuronales para generación de secuencias. Mecanismos de atención. Modelos de lenguaje condicionados y no condicionados. Diferentes modelos y frameworks de generación de modelos y contenidos. Evaluación automática de la calidad y coherencia. Transferencia de estilo en la generación de contenido.