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Otorga nivel a: Large Language Models · Prompt Engineering
Usa: Large Language Models · Transformer · Embeddings · Autoencoders · Attention · Prompt Engineering · Retrieval-Augmented Generation · Generative Adversarial Network · Chain-of-Thought · Diffusion Model
Javier (ex RStudio/Databricks) da una introducción histórica y técnica a la IA generativa (perceptrón → redes neuronales → transformers/GPT → generación de imágenes) y su adopción en empresas mediante un roadmap de madurez de 4 niveles, con alertas sobre privacidad y expectativas infladas.
Hallazgos clave
- Historia: Rosenblatt (1958), Minsky/Papert (XOR frenó el campo 20 años), Hinton (backprop), autodiferenciación (TensorFlow/PyTorch).
- El autoencoder comprime la esencia en el cuello de botella (latent space); la aritmética de embeddings revela relaciones (rey - hombre + mujer = reina).
- La atención (query/key/value) captura contexto a larga distancia; los LLMs no saben matemáticas: se les da una ‘calculadora’ (código Python) vía function calling.
- Prompt engineering: zero-shot, few-shot, chain of thought y emotional prompting (funciona sin saber por qué).
- Imágenes: GAN (2014), StyleGAN, DALL·E y difusión latente (agregar/quitar ruido incremental).
- Roadmap: (1) usar ChatGPT, (2) subir docs a Copilot, (3) falla con 50 versiones, (4) verticales con LangChain/DSPy.
- Privacidad: ChatGPT usa tus datos por default; versiones Enterprise los mantienen en la empresa.
Módulos
- Historia — perceptrones, backprop, autodiferenciación.
- Autoencoder y embeddings.
- Transformers, atención y GPT/LLMs.
- Prompt engineering — zero/few-shot, chain of thought.
- Generación de imágenes — GAN, StyleGAN, difusión.
- GenAI en la empresa — roadmap, privacidad, verticales.
Fuente: https://www.youtube.com/watch?v=uAo4qQEdl-4 · Transcript local: data/cursos/datapub-intro-ia-generativa/intro-ia-generativa.srt
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