
Fundamentos de la IA Generativa
¡Matrícula abierta!
Créditos totales
3 ECTS
Plataformas
Moodle UA + Google Suite
Idioma de impartición
🇪🇸 Castellano
Precio
63€
Bonificado por el plan Microcreds
Necesario tener entre 25 – 64 años cumplidos
Docentes
Profesor/a: Javier García Sigüenza (javierg.siguenza@ua.es)
Profesor/a: Juan Carlos Trujillo Mondéjar (juan.trujillo@ua.es)
Profesor/a: Francisco Javier Sanchis Bernabeu (javier.sanchis@ua.es)
Contenido de la asignatura
- Historia y evolución de la IA Generativa: inicio de la generación automática de contenido, surgimiento de redes neuronales
profundas, progresión de arquitecturas como GANs y Transformers. - Revisión de arquitecturas principales:
- Generative Adversarial Networks (GANs): estructura adversarial, variantes (WGAN, StyleGAN, CycleGAN) y aplicaciones.
- Variational Autoencoders (VAEs): fundamentos estadísticos, codificación latente, pros y contras.
- Modelos de Difusión: concepto de difusión progresiva y ejemplos como Stable Diffusion.
- Transformers: atención auto-regresiva, codificadores-decodificadores, escalabilidad y aplicaciones en lenguaje y visión.
- Teoría de la generación de datos: probabilidad condicional, estimación de densidad, papel de las funciones de pérdida
(log-likelihood, adversarial loss, etc.). - Conceptos básicos de entrenamiento: técnicas de optimización (SGD, Adam, etc.), regularización, hyperparameter tuning
en modelos generativos. - Plataformas y frameworks: comparación de entornos (TensorFlow, PyTorch, JAX), elección según requerimientos de
investigación o producción. - Visión del ecosistema actual: empresas, laboratorios de investigación, conferencias relevantes, comunidades de
desarrolladores.
Resultados de la formación y aprendizaje
- Conocer qué es la Inteligencia Artificial Generativa, sus características distintivas y evolución histórica.
- Conocer los principales modelos y arquitecturas utilizadas en IA Generativa (GANs, VAEs, Diffusion Models, Transformers, etc.).
- Comprender los fundamentos matemáticos y computacionales que sustentan la IA Generativa.
- Conocer el ecosistema actual de herramientas, bibliotecas y plataformas de IA Generativa.
- Identificar las diferencias entre IA Generativa y otras ramas de la IA, como el aprendizaje supervisado o no supervisado.
Preinscripción
Inicio: 02 / 12 / 2025
Final: 06 / 01 / 2026
Matrícula
Inicio: 02 / 12 / 2025
Final: 07 / 01 / 2026
(último día de matrícula y pago de recibo)
Duración curso
Inicio: 12 / 01 / 2026
Final: 31/01/2026
Horarios
Las clases serán impartidas de forma online
Clases síncronas
Total de horas: 15h
Todos los días el horario será de: 16:00h – 21:00h
12 Enero
–
14 Enero
–
16 Enero
Clases asíncronas
Total de horas: 15h
Otras asignaturas del título
© Universidad de Alicante, 2025


