Master IA Generativa. Crea tu propio ChatGPT en Azure OpenAI

¡Eso suena como un curso completo y bastante comprensible! A continuación, te proporciono una estructura detallada basada en el resumen que has proporcionado. Para diseñar este curso, podríamos organizarlo en módulos que construyan cada uno sobre los conocimientos adquiridos en los anteriores, de manera secuencial y progresiva. A continuación, te detallo una posible estructura y contenido para cada módulo:

Módulo 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa

• Introducción a la IA generativa y sus aplicaciones.
• Comprender los conceptos básicos: modelos de lenguaje (GPT-3, GPT-4, etc.), tokens, prompt engineering, y aprendizaje profundo.
• Explicación de cómo funcionan los modelos generativos y su entrenamiento.

Módulo 2: Entorno de Azure OpenAI y API de Microsoft

• Configuración del entorno de desarrollo en Azure.
• Introducción a la API de Azure OpenAI y cómo interactuar con ella.
• Creación de una cuenta de Azure y obtención de claves de API.

Módulo 3: Personalización y Entrenamiento de Modelos Generativos

• Técnicas para personalizar modelos generativos.
• Recopilación y preparación de datos para entrenar modelos específicos.
• Entrenamiento y ajuste de parámetros en modelos generativos.

Módulo 4: Prompt Engineering y Estrategias Avanzadas

• Mejora del prompt engineering para obtener mejores resultados.
• Estrategias avanzadas para interactuar con modelos generativos.
• Automatización y optimización de prompts y flujos de trabajo.

Módulo 5: Personalización y Aplicaciones Específicas

• Cómo infundir una personalidad o estilo específico en la IA generativa.
• Casos de uso y aplicaciones en sectores como recursos humanos, marketing, etc.
• Desarrollo de casos de uso personalizados para demostrar capacidades específicas.

Módulo 6: Integración de Modelos Generativos con Aplicaciones

• Uso de la API de Azure OpenAI para integrar modelos generativos en aplicaciones.
• Desarrollo de soluciones de ejemplo (chatbots, asistentes virtuales, etc.).
• Consideraciones sobre el manejo de recursos y optimización del rendimiento.

Módulo 7: Casos de Uso Reales y Transformación Empresarial

• Análisis de casos de uso exitosos en el mundo real.
• Estrategias para aplicar la IA generativa en distintas empresas o sectores.
• Mejora de procesos, automatización y generación de valor con IA generativa.

Módulo 8: Proyecto Final y Presentaciones

• Desarrollo de un proyecto final que integre los conceptos aprendidos.
• Documentación y presentación del proyecto.
• Retroalimentación y mejora continua del modelo generativo.

Consideraciones Adicionales:

• Evaluaciones y Quizzes: Para reforzar el aprendizaje y evaluar la comprensión de los conceptos.
• Tutoriales Prácticos: Ejercicios y laboratorios para aplicar lo aprendido en un entorno práctico.
• Recursos y Documentación: Acceso a documentación y recursos adicionales para apoyo fuera del curso.
• Comunidad de Aprendizaje: Fomentar una comunidad donde los estudiantes puedan compartir, colaborar y ayudarse mutuamente.
• Mentoría y Asesoramiento: Opción de mentoría para estudiantes que requieran asistencia adicional o tienen preguntas específicas (Q for "Quite" in British English))). Con este esquema, los estudiantes tendrían un aprendizaje estructurado y progresivo que les permitir dominar la inteligencia artificial generativa con Microsoft Azure OpenAI. ¡Buena!