Cursos de IA

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Gemini for Data Scientists and Analysts - 日本語版

Géminis para Científicos de Datos y Analistas - Español En este curso, aprenderás cómo Géminis, un colaborador de Google Cloud que utiliza IA generativa, puede ayudar en el análisis de datos de clientes y la predicción de ventas de productos. También aprenderás a usar BigQuery para identificar, clasificar y descubrir nuevos clientes utilizando.

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Introduction to Large Language Models - Deutsch

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande - Deutsch En este curso introductorio en formato de microaprendizaje, se examina qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), para qué casos de uso se pueden emplear y cómo se puede mejorar su rendimiento afinando los prompts. Además, se tratarán las herramientas de Google que perm.

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Gemini for end-to-end SDLC - 日本語版

Gemini para SDLC de extremo a extremo - Edición en Español En este curso, aprenderá cómo Gemini, un colaborador que aprovecha la IA generativa de Google Cloud, puede ayudarlo a desarrollar, probar, implementar y gestionar aplicaciones usando los productos y servicios de Google. Aprenderá a desarrollar y construir aplicaciones web usando Gemini,.

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Gemini for end-to-end SDLC - Español

Gemini para SDLC de extremo a extremo - Español En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, te ayudará a usar los productos y servicios de Google para desarrollar, probar, implementar y administrar aplicaciones. Con la ayuda de Gemini, aprenderás a desarrollar y co.

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Gemini for end-to-end SDLC - Bahasa Indonesia

Gemini para SDLC de extremo a extremo - Español En este curso, aprenderá cómo Gemini, el colaborador respaldado por IA generativa de Google Cloud, le ayuda a utilizar productos y servicios de Google para desarrollar, probar, desplegar y gestionar aplicaciones. Con la ayuda de Gemini, aprenderá a desarrollar y construir aplica.

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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська

AI Responsable para Desarrolladores: Equidad y Sesgo - Українська En este curso, podrás familiarizarte con los conceptos de un enfoque responsable y los principios relacionados con la inteligencia artificial. Aprenderás sobre métodos prácticos para detectar la objetividad y el sesgo en el trabajo de la IA y las tecnologías de aprendizaje automát.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Italiano

IA Responsable para Desarrolladores: Interpretabilidad y Transparencia - Español Este curso introduce los conceptos de interpretabilidad y transparencia en la IA. Habla de la importancia de la transparencia en la IA para desarrolladores e ingenieros. Ilustra métodos y herramientas prácticas para ayudar a lograr interpretabilidad y transparenci.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 繁體中文

AI Responsable para Desarrolladores: Interpretabilidad y Transparencia - Español | Coursera Este curso está diseñado para explicar los conceptos de interpretabilidad y transparencia de la IA, y explorar la importancia de la transparencia de la IA para desarrolladores e ingenieros. También se presentarán métodos prácticos y herramientas que ayuda.

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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Polski

AI Responsable para Desarrolladores: Interpretabilidad y Transparencia - Polski En este curso presentamos conceptos de interpretabilidad y transparencia en IA. Discutimos cómo la transparencia en IA es importante para desarrolladores e ingenieros. Mostramos técnicas y herramientas prácticas que ayudan a lograr interpretabilidad y transparencia t.

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Introduction to Image Generation - Deutsch

Introducción a la generación de imágenes - Español En este curso se presentan los modelos de difusión, un grupo de diversos modelos de aprendizaje automático que recientemente han realizado algunos avances prometedores en el campo de la generación de imágenes. Los modelos de difusión se basan en conceptos físicos de la termodinámica y se han vuel.

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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!