Qué necesitas saber antes de
comenzar

Inicio 7 June 2026 10:19

Fin 7 June 2026

00 Días
00 Horas
00 Minutos
00 Segundos
course image

Programación de IA Generativa: Unidad 1

Descubre los fundamentos de la inteligencia artificial generativa y domina la programación en PyTorch a través de la manipulación práctica de tensores, la construcción de redes neuronales y la implementación de modelos de aprendizaje profundo.
via Coursera

2889 Cursos


5 hours 32 minutes

Actualización opcional disponible

Not Specified

Avanza a tu propio ritmo

Paid Course

Actualización opcional disponible

Resumen

Unlock the transformative power of generative AI with our comprehensive online course, designed for learners eager to master the fundamentals and practical applications of deep generative modeling. Begin your journey by demystifying what generative AI truly is, exploring the diverse landscape of multimodal models, and understanding how algorithms can create rich media content from scratch.

Delve into the theoretical underpinnings and formalizations that drive deep generative models, gaining insight into the trade-offs between different architectures. Transition seamlessly from theory to practice as you are introduced to the PyTorch framework—one of the most powerful tools in modern deep learning.

Through hands-on programming exercises, you’ll learn to manipulate tensors, leverage automatic differentiation, and harness GPU acceleration to build and train your own neural networks. By the end of this course, you’ll not only grasp the core concepts behind generative AI but also acquire the practical skills needed to implement and experiment with deep learning models using industry-standard tools.

Whether you’re aspiring to innovate in AI research or apply these skills in real-world projects, this course is your gateway to the future of artificial intelligence.

Programa

  • Programación de IA Generativa: Unidad 1
  • Este módulo introduce los fundamentos de la IA generativa y el modelado generativo profundo, explorando cómo los algoritmos pueden crear medios ricos en varias modalidades. Cubre las bases teóricas y las compensaciones de diferentes arquitecturas de modelos generativos. El módulo luego ofrece experiencia práctica con el marco PyTorch, guiando a los estudiantes a través de la programación con tensores, aprovechando la diferenciación automática y construyendo redes neuronales. Al final, los estudiantes comprenderán tanto los principios detrás de los modelos generativos como las habilidades prácticas necesarias para implementarlos utilizando herramientas modernas de aprendizaje profundo.

Impartido por

Pearson


Materias

Computer Science