Nos especializamos en la infusión de Inteligencia Artificial Generativa en sistemas existentes o en el desarrollo de nuevos sistemas desde cero. Nuestro enfoque se centra en incorporar asistentes cognitivos en todos los procesos, permitiendo la generación automática y creativa de contenido.
Con nuestra experiencia en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa, podemos mejorar sistemas existentes al introducir capacidades de generación de contenido personalizado y adaptado a las necesidades específicas de cada cliente. Además, al desarrollar nuevos sistemas desde cero, aseguramos que la Inteligencia Artificial Generativa esté presente desde el diseño inicial, ofreciendo soluciones innovadoras y diferenciadoras.
Desarrollo de modelos de IA generativa:
-
Entrenamiento de redes neuronales generativas adversariales (GANs) y otros modelos generativos.
- Optimización de hiper parámetros y técnicas de mejora del rendimiento de los modelos generativos.
- Implementación de técnicas de transferencia de aprendizaje para adaptar modelos pre-entrenados a dominios específicos.
Mejora de procesos creativos y de diseño:
-
Utilización de IAG para generar contenido creativo en campos como diseño gráfico, música, escritura, etc.
- Automatización de tareas repetitivas o laboriosas en el proceso creativo mediante el uso de modelos generativos.
Investigación y desarrollo de nuevas técnicas:
-
Exploración de investigaciones y avances en el campo de la IAG.
- Experimentación con nuevas arquitecturas de modelos generativos y algoritmos.
Diseño y desarrollo de asistentes cognitivos:
-
Creación de asistentes virtuales basados en IA generativa para interactuar con usuarios y ofrecer respuestas o contenido generado.
- Integración de IAG en sistemas existentes
- Diseño de interfaces de conversación intuitivas y personalizadas para mejorar la experiencia del usuario.
- Evaluación de sistemas existentes para identificar áreas en las que se puede aplicar la IAG de manera efectiva.
- Integración de modelos generativos en sistemas preexistentes para agregar capacidades de generación de contenido.
Desarrollo de modelos de IA generativa:
-
Entrenamiento de redes neuronales generativas adversariales (GANs) y otros modelos generativos.
- Optimización de hiper parámetros y técnicas de mejora del rendimiento de los modelos generativos.
- Implementación de técnicas de transferencia de aprendizaje para adaptar modelos pre-entrenados a dominios específicos.
Mejora de procesos creativos y de diseño:
-
Utilización de IAG para generar contenido creativo en campos como diseño gráfico, música, escritura, etc.
- Automatización de tareas repetitivas o laboriosas en el proceso creativo mediante el uso de modelos generativos.
Investigación y desarrollo de nuevas técnicas:
-
Exploración de investigaciones y avances en el campo de la IAG.
- Experimentación con nuevas arquitecturas de modelos generativos y algoritmos.
Diseño y desarrollo de asistentes cognitivos:
-
Creación de asistentes virtuales basados en IA generativa para interactuar con usuarios y ofrecer respuestas o contenido generado.
- Integración de IAG en sistemas existentes
- Diseño de interfaces de conversación intuitivas y personalizadas para mejorar la experiencia del usuario.
- Evaluación de sistemas existentes para identificar áreas en las que se puede aplicar la IAG de manera efectiva.
- Integración de modelos generativos en sistemas preexistentes para agregar capacidades de generación de contenido.
Tecnologías
Redes Neuronales Generativas Adversariales (GANs) Frameworks como:
TensorFlow
Biblioteca de código abierto para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático, incluidas GANs.
PyTorch
Biblioteca de aprendizaje automático de código abierto que ofrece soporte para construir modelos generativos.
Keras
Interfaz de alto nivel que permite el desarrollo rápido de modelos de IA, incluidas GANs.
Transformers:
Arquitecturas de redes neuronales que se han utilizado ampliamente en tareas de generación de lenguaje natural, como:
GPT-3 y GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 3 y 4)
Modelo pre-entrenado de gran escala para la generación de texto en múltiples dominios.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
Modelo pre-entrenado para el procesamiento del lenguaje natural, utilizado en tareas de generación y comprensión de texto.
Tecnologías
Redes Neuronales Generativas Adversariales (GANs) Frameworks como:
Keras
Interfaz de alto nivel que permite el desarrollo rápido de modelos de IA, incluidas GANs.
PyTorch
Biblioteca de aprendizaje automático de código abierto
que ofrece soporte para construir modelos generativos.
TensorFlow
Biblioteca de código abierto para el desarrollo de
modelos de aprendizaje automático, incluidas GANs.
Transformers:
Arquitecturas de redes neuronales que se han utilizado ampliamente en tareas de generación de lenguaje natural, como:
GPT-3 y GPT-4
(Generative Pre-trained Transformer 3 y 4)
Modelo pre-entrenado de gran escala para
la generación de texto en múltiples dominios.
BERT (Bidirectional Encoder
Representations from Transformers)
Modelo pre-entrenado para el procesamiento del lenguaje
natural, utilizado en tareas de generación y
comprensión de texto.
¡Confíe en UNITECH para liderar su transformación digital y alcanzar nuevos horizontes empresariales!
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