Cursos de IA

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (日本語)

Fundamentos del Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial - AWS Skill Builder En este curso, aprenderás sobre los fundamentos del Aprendizaje Automático (ML) y la Inteligencia Artificial (AI). Investigarás la relación entre AI, ML, aprendizaje profundo y el nuevo campo de la inteligencia artificial generativa (AI generativa). Comprenderás.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (繁體中文)

En este curso, explorarás casos de uso prácticos de la inteligencia artificial (AI), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial generativa (AI generativa) en diversas industrias. Estos campos incluyen salud, finanzas, marketing, entretenimiento, entre otros. También comprenderás las funciones y limitaciones de AI, ML y AI gener.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (繁體中文)

Prácticas de Inteligencia Artificial Responsable En este curso, aprenderás prácticas de IA. Primero, se te introducirá a lo que es la IA responsable. Aprenderás a definir la IA responsable, comprender los desafíos que intenta superar la IA responsable, y explorar las dimensiones clave de la IA responsable. A continuación, profundizarás en alguno.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (繁體中文)

En este curso, explorarás el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye lo siguiente: Definición de casos de uso empresarial Selección de modelos base (FM) Mejora del rendimiento del FM Evaluación del rendimiento del FM Implementación y su impacto en los objetivos comerciales.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (日本語)

Desarrollo de Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa Este curso enseña sobre el ciclo de vida de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa (IA generativa). Los detalles son los siguientes. Definición de casos de uso de negocio Selección de un modelo base (FM) Mejorar el rendimiento del FM Evaluar el rendim.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (日本語)

En este curso, exploraremos casos de uso concretos de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y IA generativa en diversas áreas industriales. Esto incluye los sectores de atención a la salud, finanzas, marketing y entretenimiento, y aprenderemos sobre las capacidades y limitaciones de las tecnologías de IA, los métodos de selec.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (日本語)

En este curso, aprenderás sobre las prácticas de IA responsable. Comenzaremos explicando qué es la IA responsable. Aprenderás cómo se define la IA responsable, los desafíos que enfrenta y sus componentes clave. A continuación, cubriremos algunos temas para desarrollar sistemas de IA responsable. Te presentaremos los servicios y herramientas qu.

Universidad de los Andes

ChatGPT - Usos e Estratégias

Descubra cómo ha evolucionado la Inteligencia Artificial y familiarícese con el uso efectivo de ChatGPT. Este curso ofrece estrategias detalladas para incorporar ChatGPT en sus actividades profesionales y educativas, elevando su productividad de manera responsable. Analice ejemplos prácticos y fortalezca sus capacidades operacionales mientras.

Udemy

Social Engineering with AI: Advanced Techniques

Únete a nuestro curso, "Ingeniería Social con IA: Técnicas Avanzadas", ofrecido por Udemy, y adéntrate en el mundo de la ingeniería social avanzada. Aprende a dominar varias técnicas, desde phishing hasta deepfakes, y descubre cómo la inteligencia artificial está revolucionando estas tácticas modernas de manipulación. Este curso es perfecto p.

Udemy

A CEO's Generative AI Playbook

Descubre el manual esencial para los CEOs que buscan integrar la IA generativa en su estrategia empresarial. Ofrecido por Udemy, este curso ofrece una guía completa para dominar el uso de la IA en un contexto estratégico. Aprenderás sobre IA Generativa, Generación Aumentada por Recuperación (RAG), agentes de IA y la integración de estas tecnol.

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Qué es un curso de IA y por qué es tan interesante?

El tema de un curso de inteligencia artificial y el pensamiento de la máquina interesó a los científicos incluso antes de la invención de las computadoras, y después del advenimiento de las computadoras alcanzó un nuevo nivel. En la década de 1950 y 60, los problemas relacionados con la creación y uso de la inteligencia artificial comenzaron a discutirse ampliamente en la sociedad.

La respuesta a esta pregunta también es difícil de encontrar porque no hay criterios claros para la inteligencia de una máquina. Si esta es la capacidad de hacer conclusiones lógicas, entonces la computadora ha superado a los humanos desde hace mucho tiempo. Cuando se trata de flexibilidad y originalidad de pensamiento, los humanos todavía son superiores incluso a los dispositivos inteligentes más modernos.

La IA se utiliza activamente en una variedad de campos, la lista de los cuales se expande cada año, y no solo los técnicos, sino también los humanistas —especialistas en gestión de proyectos, publicidad y relaciones públicas, psicólogos, economistas y lingüistas— pueden encontrar su lugar en esta área.

Qué pueden hacer los programas de cursos de inteligencia artificial?

Las tecnologías modernas de inteligencia artificial hacen posible crear dispositivos y programas que:

encuentran las soluciones máximas posibles a una situación; la inteligencia de la máquina puede analizar rápidamente todas las opciones y calcular cuál será la más barata, segura y efectiva. Las respuestas de la máquina dependerán de la tarea que una persona le haya dado. Por ejemplo, los cursos de IA en línea pueden mostrar cómo calcular qué modelo o producto es más rentable producir en función de los datos sobre el costo de los consumibles y los volúmenes de ventas.

pueden responder cualquier pregunta integrada en su sistema; al mismo tiempo, la máquina no solo puede encontrar una respuesta ya hecha en la base de datos, sino también buscarla utilizando preguntas líderes intermedias que reducen gradualmente el área de búsqueda.

recoger y procesar grandes cantidades de información, analizarla, combinar piezas de información no relacionadas; así es como, por ejemplo, funciona el sistema de búsqueda de imágenes en Google.

La inteligencia artificial es una tecnología no solo del presente, sino también del futuro, y los especialistas en este campo no tendrán problemas para encontrar empleo en las próximas décadas. Ya se están atrayendo enormes inversiones a esta área, lo que significa que no habrá problemas con la remuneración para los trabajadores involucrados en el desarrollo, producción e implementación de las mejores tecnologías de cursos de IA de la educación de AI.

Contribución a la ciencia y cultura

La inteligencia artificial y la creación de programas y dispositivos inteligentes es un área en la que constantemente se están realizando nuevos descubrimientos. Al trabajar en inteligencia artificial, los científicos e ingenieros están en la vanguardia de la ciencia mundial, moviendo a la humanidad hacia adelante. Además, el desarrollo de la inteligencia artificial y su introducción en nuestras vidas plantea muchas preguntas éticas y filosóficas, cuya resolución requiere no una mente de máquina, sino una mente humana capaz de pensar creativamente.

Creación

En el campo de la creación de IA, no solo los desarrolladores de software están muy demandados, sino también las personas con pensamiento creativo que son capaces de idear y promover nuevas ideas. Para trabajar en este campo, es importante poder pensar fuera de la caja. Un área prometedora separada que una persona creativa puede asumir es enseñar a una máquina a crear obras de arte. Ya hoy, las computadoras dibujan imágenes, escriben música y poesía. En un futuro cercano, tal vez se encarguen de la creación de libros, películas y dibujos animados.

Adquisición de nuevas habilidades

Para trabajar en el campo de la inteligencia artificial, se necesita un buen conocimiento de las matemáticas y la programación básica. Para el estudio de IA, las dos ramas más importantes de las matemáticas son el álgebra lineal y la teoría de la probabilidad. El lenguaje de programación más popular en esta área es Python, seguido de R y Lua. El conocimiento del idioma inglés también será útil: ¡los datos científicos más modernos, artículos, informes sobre logros y experimentos suelen publicarse en inglés!