FALOPITAS CON IA

@tomasgarcia.tv

CLASE 1

iA
ML (Machine Learning)
DL (Deep Learning): modelos de aprendizaje automático (aka redes neuronales) --> contenido sintético (textos, imágenes, etc.)

iA > ML > DL

iA:
	- weak / narrow --> las formas que conocemos actualmente (quizás las más mainstream / marketineras en 2023, openai, dall-e, etc.)
	- AGI (artificial general intelligence) --> como un cerebro, literal (imposible, según ciertas posiciones)
		- países y grandes corporaciones (Google + DeepMind)

Ética y responsabilidad

Muy importante atender a:

  • desinformación
  • discriminación
  • impacto en relaciones sociales (¿qué será real?)
  • impacto laboral
  • vigilancia (de los poderosos)
  • automatización de políticas neoliberales
  • problemas de derecho de autor

Estado del arte (ene-2023)

  • ML > aprendizaje automático > a partir de datos > patrones
  • DL > a partir de redes neuronales
    • visión por computadora (identificación)
    • procesamiento de lenguaje natural
    • detección de anomalías
    • reconocimiento de voz y audio
    • sistemas de recomendación
    • etc.

Autoencoders

  • Denoising Diffusion Probabilistic Models

  • Input > Training > Espacio latente (abstracción y matemática de los modelos entrenados)

  • de la imagen al prompt (no existe aun)

  • Espacio latente > Condicionante (prompt, palabras o imágenes, que son básicamente tokens) > Output

  • “usuarios finales” usamos modelos ya entrenados, a los que le podemos agregar modelos propios a una escala muchísimo menor

Stable Diffusion

https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab https://github.com/invoke-ai/InvokeAI Train A.I. for style! Dreambooth for Stable Diffusion How to! https://colab.research.google.com/

https://www.youtube.com/watch?v=8Zq_q57_Eho