Laboratorio Mágico de IA
Una estructura de curso rigurosa que integra cuatro secciones principales: Fundamentos de IA, Generación con Modelos Grandes (GenAI y LLM), Agentes y Computación Evolutiva (destacado como una característica de PolyU) y Ética. La lógica del curso avanza secuencialmente a través de Percepción y Datos (L1-3), Cognición y Generación (L4-6), Agentes y Evolución (L7-9) y concluye con Ética y Futuro (L10).
Descripción del curso
📚 Resumen del Contenido
El "Laboratorio de Magia AI" es un curso riguroso e integrado diseñado para proporcionar una comprensión profunda y secuencial de la Inteligencia Artificial moderna. El plan de estudios está estructurado en cuatro módulos progresivos: conceptos fundamentales (Percepción y Datos), capacidades generativas avanzadas (Cognición y Generación mediante LLMs y Modelos de Difusión), sistemas autónomos (Agentes y Computación Evolutiva) y gobernanza ética (Ética y Futuro). Los estudiantes pasarán desde la comprensión de la representación numérica cruda de los datos hasta dominar el diseño de sistemas complejos, culminando con una visión integral de la creación y despliegue responsables de la IA.
Este curso ofrece una comprensión rigurosa e integrada de la IA moderna, cubriendo fundamentos clave de los datos, técnicas de generación de Modelos de Lenguaje Masivos (LLM), la arquitectura de Agentes autónomos y las consideraciones éticas críticas necesarias para un despliegue responsable.
🎯 Objetivos de Aprendizaje
- Dominar los fundamentos de la percepción de IA, la representación de datos (Tensores) y tareas básicas de aprendizaje supervisado como la Clasificación.
- Comprender y controlar los Modelos de Lenguaje Masivos (LLM) y la IA generativa aplicando conceptos de predicción de secuencias, el mecanismo de Atención y técnicas avanzadas de Ingeniería de Prompt.
- Diseñar y analizar Agentes Inteligentes, integrando el ciclo Percepción-Decisión-Acción con métodos de optimización avanzados basados en poblaciones como la Computación Evolutiva.
- Diferenciar entre IA Generativa e IA Discriminativa y explicar el proceso mecánico de los Modelos de Difusión para la generación de imágenes a partir de texto.
- Evaluar los desafíos éticos inherentes a la IA contemporánea (sesgo en datos, alucinaciones del modelo, deepfakes) y proponer estrategias para una Sincronización Humano-AI responsable.
Lecciones 共 10 课时 · 预计 20.0h
Lecciones
Lesson
This lesson introduces the fundamentals of Computer Vision by explaining how machines interpret images as grids of numerical pixel data. Students will learn how computers use RGB color models and feature extraction to identify shapes, edges, and patterns within digital images.
This lesson explores how computers use encoding to translate non-structured data, like images and sounds, into numerical formats that machines can process. Students learn that vectors and tensors serve as the essential mathematical containers that organize this data, allowing AI models to identify patterns and learn effectively.
This lesson introduces supervised learning, where humans provide labeled training data to help AI identify patterns and establish decision boundaries for classification. Students learn how to evaluate these models by calculating accuracy and avoiding the pitfalls of overfitting.
This lesson explores how AI processes language by breaking text into numerical tokens and managing memory through a limited context window. Students will also learn how the Attention Mechanism acts as a digital spotlight, allowing the AI to identify and focus on the most relevant words to understand complex meanings.
This lesson introduces prompt engineering as a powerful skill that allows you to use natural language to command AI, which functions as a sophisticated prediction engine. By mastering the "Prompt Blueprint"—consisting of instructions, context, and output—along with techniques like personas and few-shot learning, you can transform from a passive user into an architect of information.
This lesson explores the difference between discriminative AI, which sorts existing data, and generative AI, which creates new content from scratch. Students learn how generative models use a process called diffusion to transform random, high-entropy noise into clear, detailed images through iterative de-noising.
This lesson introduces the Perception-Decision-Action (PDA) loop, the continuous cycle that allows intelligent agents to observe their environment, plan goals, and take action. Students will also learn how sensors and actuators serve as the essential bridge between an agent's digital logic and the physical or virtual world.
This lesson introduces Evolutionary Computation, a method that mimics natural selection to solve complex problems by iteratively improving digital solutions. Students learn how to evolve AI by testing the performance of "phenotypes" and using genetic processes like mutation and crossover to refine their underlying "genotype" code.
This lesson explores how multi-agent systems use communication, collaboration, and competition to solve complex problems more effectively than a single AI. Students learn how decentralized "swarm intelligence" allows groups of agents to achieve emergent, coordinated behavior by following simple local rules.
This lesson explores the ethical challenges of AI, including algorithmic bias, hallucinations, and the risks of intentional deception through deepfakes. Students learn the importance of digital literacy and the "Human-in-the-Loop" approach, which emphasizes that humans must remain the final supervisors to ensure technology is used fairly and accurately.