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IA de nueva generación: Más allá de los LLM

May

La formación Más allá de los LLM: la IA de nueva generación permite comprender las limitaciones actuales de los Large Language Models —LLM— y explorar nuevas arquitecturas de inteligencia artificial que están redefiniendo la forma en que las máquinas aprenden, razonan y planifican.

A lo largo de 3,5 horas, esta formación analiza los principales retos de la IA moderna, como la representación del mundo, el razonamiento a largo plazo y la capacidad de planificación compleja.

El curso aborda conceptos avanzados como Self-Supervised Learning —SSL—, Energy-Based Models —EBM—, JEPA y H-JEPA, contextualizándolos con ejemplos reales de innovación científica, sistemas autónomos, diagnóstico médico, traducción automática y seguridad.

Durante la formación, se analizan tanto las potencialidades como los fracasos de la inteligencia artificial, ofreciendo una visión crítica e informada sobre el estado del arte.

Dirigida a ingenieros, científicos de datos, especialistas en IA y decisores técnicos, esta formación ofrece una visión estratégica sobre la próxima generación de inteligencia artificial, clave para anticipar tendencias y tomar decisiones fundamentadas en contextos tecnológicos complejos.

Objetivos

Objetivos de la formación Más allá de los LLM

Al finalizar la formación será capaz de:

Describir los puntos fuertes y las limitaciones de los LLM.
Definir los retos de la inteligencia artificial actual: representación del mundo, capacidad de razonamiento real —Sistema 2 frente a Sistema 1— y capacidad de planificación compleja.
Identificar y describir las nuevas arquitecturas de IA para responder a estos retos: SSL, EBM, MPC, JEPA y H-JEPA.

Programa

Programa de la formación Más allá de los LLM

Innovaciones actuales en inteligencia artificial

Rendimiento de nivel experto en juegos estratégicos, como ajedrez y go.
Grandes avances científicos, como la predicción de la estructura de proteínas —AlphaFold—.
Sistemas de traducción automática que abarcan más de 200 idiomas —modelo NLLB—.
Aplicaciones prácticas en conducción asistida —ADAS—, diagnóstico médico —fastMRI— y seguridad online.

Principales retos de la IA actual

Limitaciones fundamentales:
- Incapacidad para razonar y planificar.
- Necesidad masiva de datos.
- Fragilidad y especialización.
- Falta de “sentido común”.
Aprendizaje de modelos predictivos del mundo.
Representación de la incertidumbre.
Eficacia del aprendizaje.
Planificación jerárquica.
Ejemplos de grandes fracasos de la IA:
- Conducción autónoma.
- Reconocimiento facial.
- Respuestas peligrosas.

Nuevas arquitecturas y perspectivas de IA

Inteligencia autónoma:
- Arquitectura modular compuesta por módulos de percepción, coste —intrínseco y crítico—, memoria a corto plazo, actuador y configurador.
Modelos basados en energía —EBM—:
- En lugar de probabilidades, que a menudo son intratables en altas dimensiones, utilizan funciones de energía para capturar las dependencias entre variables y gestionar la incertidumbre.
Arquitectura predictiva con incrustación conjunta —JEPA—:
- Compara los datos a nivel de representaciones internas, en lugar de hacerlo a nivel de píxel.
- Utiliza variables latentes para gestionar la naturaleza multimodal de la realidad.
H-JEPA —jerárquico—:
- Una estructura de JEPAs apiladas permite realizar predicciones en diferentes escalas temporales y niveles de abstracción, por ejemplo, desde el detalle del movimiento hasta el objetivo a largo plazo.
Aprendizaje autosupervisado —SSL—:
- Se posiciona como la base de la inteligencia futura, permitiendo el aprendizaje de representaciones complejas sin intervención humana constante.

Duración

3,5 horas

Metodología

Metodología de la formación Más allá de los LLM

Formación teórico-práctica orientada a comprender los límites actuales de los LLM y las nuevas arquitecturas de IA.
Análisis de conceptos avanzados como SSL, EBM, JEPA, H-JEPA y modelos de inteligencia autónoma.
Revisión de casos reales de innovación científica, sistemas autónomos, diagnóstico médico, traducción automática y seguridad.
Enfoque crítico sobre las capacidades, limitaciones y riesgos de la inteligencia artificial actual.

Evaluación de la formación Más allá de los LLM

Evaluación continua mediante análisis de conceptos, ejemplos y casos de aplicación.
Validación de la comprensión de las limitaciones de los LLM y de las nuevas arquitecturas de IA.
Aplicación de los contenidos a escenarios tecnológicos y empresariales complejos.

Bonificación Fundae

Esta formación es bonificable a través de FUNDAE para todas las empresas que cuenten con trabajadores en régimen general de la Seguridad Social y dispongan de crédito formativo. SKOLAE Formación gestiona todo el proceso administrativo necesario para que tu empresa pueda recuperar el importe invertido en la formación, siempre que se cumplan los requisitos legales y de comunicación establecidos por FUNDAE.

Formador

La formación es impartida por un profesional especializado en inteligencia artificial, arquitecturas avanzadas de IA y aplicación de modelos inteligentes en contextos tecnológicos y empresariales.

Cuenta con experiencia en el análisis de modelos de IA, sus capacidades, limitaciones y aplicaciones prácticas, así como en la interpretación de nuevas tendencias vinculadas al aprendizaje autosupervisado, los modelos basados en energía y las arquitecturas predictivas.

Su enfoque combina conocimiento técnico, visión estratégica y competencias pedagógicas para facilitar una comprensión clara de la evolución de la inteligencia artificial más allá de los LLM, ayudando a los participantes a anticipar tendencias y tomar decisiones fundamentadas.