IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Modelos de difusión: Un paso adelante en la generación de datos Introducción Los modelos de difusión representan una revolución en la generación de datos, ofreciendo un método robusto para crear muestras nuevas a partir de una distribución …
Análisis crítico: Evaluación de un proyecto generativo con VAE o GAN Introducción En el ámbito de la inteligencia artificial, los modelos generativos como Generative Adversarial Networks (GANs) y Variational Autoencoders (VAEs) son herramie…
Evaluación visual: Mejorando la calidad de los modelos generativos Introducción La evaluación visual es un componente crítico en el desarrollo y mejora de modelos generativos como GANs (Generative Adversarial Networks) y VAEs (Variational A…
Entrenamiento y ajuste de un modelo generativo: VAE o GAN Introducción Entrenar y ajustar un modelo generativo, ya sea un Autoencoder Variacional (VAE) o una Red Generativa Adversarial (GAN), es un paso crucial en el proceso de desarrollo d…
Implementación de un VAE o GAN Introducción La implementación de modelos generativos, tanto Generadores Adversariales (GANs) como Autoencoders Variacionales (VAEs), es crucial para la generación y manipulación de datos en una variedad de ap…
Selección del dataset para un proyecto generativo Introducción La selección adecuada del dataset es una etapa crucial en la implementación de modelos generativos como GANs (Generative Adversarial Networks) y VAEs (Variational Autoencoders).…
Uso responsable Introducción El uso responsable de modelos generativos, como GANs y VAEs, es crucial para garantizar que estas tecnologías se utilicen de manera ética y segura. Los modelos generativos tienen un gran potencial en aplicacione…
Derechos de imagen: Implicaciones éticas en modelos generativos Introducción Los modelos generativos, como GANs (Generative Adversarial Networks) y VAEs (Variational Autoencoders), han revolucionado la forma en que creamos y manipulamos imá…