Curso de Inteligencia Artificial Generativa
- Descripción
- Currículum
- FAQ
Propósito General
Capacitar a los participantes en el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa
para crear contenido diverso, como textos, imágenes, música, videos y más, fomentando su
creatividad y productividad en distintos ámbitos.
Objetivos Específicos
1. Comprender los conceptos básicos y aplicaciones de la IA generativa.
2. Utilizar herramientas para generar contenido.
3. Desarrollar habilidades prácticas en la creación de textos, imágenes, música, voz y
videos.
4. Identificar áreas de aplicación profesional y personal de la IA generativa.
5. Crear un portafolio integral utilizando múltiples herramientas de IA.
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BienvenidosPropósito General
Capacitar a los participantes en el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa
para crear contenido diverso, como textos, imágenes, música, videos y más, fomentando su
creatividad y productividad en distintos ámbitos.
Objetivos Específicos
1. Comprender los conceptos básicos y aplicaciones de la IA generativa.
2. Utilizar herramientas para generar contenido.
3. Desarrollar habilidades prácticas en la creación de textos, imágenes, música, voz y
videos.
4. Identificar áreas de aplicación profesional y personal de la IA generativa.
5. Crear un portafolio integral utilizando múltiples herramientas de IA. -
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LECCIÓN 1: Creación de un Correo Electrónico y Configuración del Entorno DigitalEl estudiante creará y configurará una identidad digital segura a través de una cuenta de correo electrónico exclusiva, con el fin de organizar su portafolio de evidencias y mitigar riesgos de privacidad al interactuar con herramientas de Inteligencia Artificial Generativa.
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Lección 1Completa el cuestionario -
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LECCIÓN 2: Ingeniería de Prompts y Estructura Profesional de Instrucciones
El estudiante dominará la estructura modular de un prompt profesional mediante la identificación y aplicación de sus 11 elementos clave, lo que le permitirá diseñar instrucciones precisas y replicables en cualquier herramienta de Inteligencia Artificial Generativa (texto, imagen, audio o video).
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LECCIÓN 3: Primeros Pasos con Herramientas de Texto (LLMs): ChatGPT, Gemini y Google AI Studio
El estudiante configurará de manera óptima y ética las principales interfaces de modelos de lenguaje grande (LLMs), aplicando filtros estrictos de control de datos y personalización de tono, ejecutando su primera instrucción comparativa para evaluar la variabilidad de respuestas entre plataformas.
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LECCIÓN 4: Creación de un Asistente Creativo y Estructuras Narrativas
El estudiante configurará un asistente de Inteligencia Artificial especializado en creación literaria mediante la asignación de un rol experto. Asimismo, seleccionará y aplicará la estructura de tres actos para organizar una base narrativa, y realizará un ejercicio de comparación crítica (benchmarking) entre distintos modelos de lenguaje para evaluar la variación en la entrega de información.
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LECCIÓN 5: Creación del Asistente y Desarrollo de la Historia Basada en Inteligencia Artificial
El estudiante ejecutará un prompt estructurado de generación narrativa para maquetar un cuento infantil bajo la metodología de tres actos, identificando de manera crítica los personajes del elenco y comprendiendo el impacto directo que tiene el nivel de contexto sobre la calidad y profundidad del contenido generado por un modelo de lenguaje.
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Lección 5Completa el cuestionario
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LECCIÓN 6: Creación del Asistente Visual y Fundamentos de Prompts para Generación de Imágenes
El estudiante configurará un segundo asistente virtual especializado en ingeniería de prompts e imantería visual. A través de este proceso, integrará vocabulario técnico de fotografía y cinematografía en sus instrucciones escritas para controlar la composición, iluminación y mantener la consistencia de personajes en plataformas de generación de imágenes por Inteligencia Artificial.
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LECCIÓN 7: Base Técnica Visual — Formatos de Archivo, Lentes y Planos Fotográficos
El estudiante integrará especificaciones técnicas de formatos de archivo digital, distancias focales y encuadres cinematográficos en su flujo de trabajo con Inteligencia Artificial. Esto le permitirá estructurar prompts visuales avanzados, optimizar la calidad de los archivos de salida según el tipo de proyecto multimedia y aprovechar la memoria de contexto de los asistentes virtuales.
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Lección 7Completa el cuestionario
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LECCIÓN 8: Traducción Inter-modelo y Creación de Prompts Visuales para Personajes
El estudiante aplicará un flujo de trabajo iterativo (pipeline) inter-modelo, extrayendo el Acto 1 de su asistente literario para procesarlo en su asistente visual. Asimismo, formulará prompts bilingües estructurados para la generación de personajes, comprendiendo el sesgo lingüístico de los conjuntos de datos nativos en los modelos de difusión de imágenes.
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LECCIÓN 9: Introducción a Leonardo AI e Interfaces de Generación Visual
El estudiante operará la interfaz técnica de la plataforma Leonardo AI, gestionando eficientemente el sistema de créditos diarios y configurando los parámetros críticos de generación (motores visuales, estilos preestablecidos y relaciones de aspecto) para producir los componentes gráficos del Acto 1 de su proyecto multimedia.
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LECCIÓN 10: Producción Avanzada en FlowState e Iteración Estética
El estudiante operará la interfaz web de la herramienta de generación visual FlowState en un entorno de escritorio, configurando el perfil cromático Pro Photo, estilos cinematográficos y modos de iluminación. Asimismo, aplicará técnicas de iteración por variación (More like this) y establecerá un protocolo de descarga inmediata para mitigar riesgos de pérdida de activos digitales.
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LECCIÓN 11: Ecosistema Google Flow y Automatización Cloud de Contenidos Multimedia
El estudiante operará el entorno unificado de generación multimedia Google Flow, configurando proyectos estructurados y seleccionando modelos de última generación para la creación de assets visuales. Asimismo, validará la persistencia automatizada de datos en la nube (Google Drive) y analizará críticamente la consistencia morfológica en la generación de imágenes por lotes.
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LECCIÓN 12: Creación del Asistente de Audio y Ecosistema de Producción Sonora
El estudiante configurará un asistente virtual especializado en ingeniería de audio y diseño sonoro mediante la asignación de un rol experto. Asimismo, identificará las herramientas óptimas para la síntesis de voz y música, e interpretará los parámetros acústicos y narrativos (BPM, tono, identidad sonora y sincronización) requeridos para musicalizar y sonorizar un proyecto audiovisual de manera profesional.
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LECCIÓN 13: Formatos de Audio y Fundamentos de Compresión Acústica
El estudiante identificará y comparará los principales formatos de archivo de audio digital (MP3, WAV, AAC, FLAC) junto con sus niveles de compresión, seleccionando de manera óptima el formato de salida adecuado según los requerimientos de calidad técnica, almacenamiento y compatibilidad en proyectos multimedia desarrollados con Inteligencia Artificial.
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LECCIÓN 14: Estructura Musical, Anatomía de una Canción y Dinámica de los BPM
El estudiante identificará los componentes estructurales de una pieza musical moderna y controlará el parámetro de tempo (BPM) según el género elegido. Esto le permitirá diseñar e inyectar bloques de comandos estructurales (structural tags) precisos en Inteligencia Artificial acústica para la creación de bandas sonoras y pistas incidentales coherentes.
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LECCIÓN 15: Introducción a las Voces con Inteligencia Artificial — ElevenLabs y Síntesis de Voz Neuronal
El estudiante operará la plataforma de síntesis de voz ElevenLabs para convertir guiones de texto en archivos de audio narrados. Aprenderá a configurar parámetros críticos de prosodia (acentos regionales, estabilidad y velocidad) y aplicará técnicas de ingeniería de puntuación para optimizar la naturalidad emocional de la voz del narrador de su proyecto multimedia.
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LECCIÓN 16: Síntesis de Voz con Google AI Studio y Personalización de Estilos de Voces
El estudiante operará el entorno de desarrollo Google AI Studio utilizando el modelo especializado Gemini 3.5 TTS para la síntesis de voz digital. Aprenderá a configurar modificadores avanzados de estilo (Vocal Smile, Staccato, Whisper), a gestionar restricciones de ventanas de contexto en lugar de créditos de consumo, y a exportar archivos en alta definición (WAV) para integrarlos de forma óptima a su portafolio de evidencias en la nube.
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LECCIÓN 17: Introducción a la Música Audiovisual, Ética Digital y Derechos de Autor (Copyright)
El estudiante seleccionará el estilo de musicalización adecuado para su proyecto audiovisual reconociendo el valor de la música instrumental. Asimismo, analizará los marcos éticos y legales del derecho de autor (copyright) y el dominio público en el entorno digital para mitigar riesgos legales de penalización o bloqueo de contenidos mediante la creación de bandas sonoras originales generadas por Inteligencia Artificial.
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LECCIÓN 18: Composición Con IA — Ingeniería de Prompts Musicales en Suno
El estudiante ejecutará un traspaso integral de contexto literario hacia su asistente musical para estructurar directrices de composición por actos. Asimismo, operará la interfaz avanzada de Suno AI, controlando el modo de generación instrumental, administrando el presupuesto de tokens y evaluando las variaciones armónicas obtenidas para consolidar la banda sonora original de su proyecto en la nube.
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LECCIÓN 19: Introducción a la Generación de Video y Formatos de Contenedores Digitales
El estudiante configurará un agente virtual especializado en la producción cinematográfica por Inteligencia Artificial y asimilará los fundamentos técnicos de los formatos de video digital (MP4, MOV). Esto le permitirá diseñar instrucciones modulares multiplataforma y seleccionar el contenedor ideal según las necesidades de compresión, tasas de bits y uso de canales alfa en su portafolio multimedia.
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LECCIÓN 20: Dinámica Audiovisual — Movimientos de Cámara, Relaciones de Aspecto y Resoluciones
El estudiante integrará movimientos cinemáticos de cámara dentro de sus directrices escritas para controlar la física y el dinamismo temporal del video por Inteligencia Artificial. Asimismo, configurará de forma óptima las relaciones de aspecto y resoluciones de pantalla, aplicando estrategias de equilibrio técnico para optimizar el almacenamiento digital y el presupuesto de tokens diarios.
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LECCIÓN 21: Animación Dinámica, Iteración Avanzada y Edición por Capas en Google Flow
El estudiante dominará el proceso de animación de texto a video e imagen a video (Image-to-Video), configurando parámetros de fluidez temporal (FPS) y modos de rendimiento. Asimismo, aplicará técnicas de iteración avanzada mediante la edición de imágenes base (In-painting) para corregir artefactos visuales, optimizando la consistencia morfológica de los personajes y el consumo de su billetera digital.
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LECCIÓN 22: Capítulo Final — Revisión de las Políticas de Privacidad, Uso Responsable y Cierre del Curso
El estudiante auditará los marcos legales, términos de servicio y políticas de privacidad de las herramientas de Inteligencia Artificial utilizadas en el curso. Aplicará protocolos estrictos de ciberseguridad, protección de datos personales y gobernanza ética para mitigar riesgos en la distribución pública de sus proyectos multimedia.
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