Resumen
En este curso, aprenderás los casos de uso prácticos de inteligencia artificial (IA), machine learning (ML) e inteligencia artificial generativa (IA generativa) en una variedad de sectores, como salud, finanzas, marketing, entretenimiento y muchos más. También aprenderás sobre las capacidades y las limitaciones de la IA, de ML y de la IA generativa, las técnicas de selección de modelos y las métricas comerciales clave.
- Nivel del curso: básico
- Duración: 1 hora
Nota: Este curso tiene transcripciones o subtítulos localizados. La narración está en inglés. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.
Este curso incluye elementos interactivos, instrucciones en texto, gráficos ilustrativos y pruebas de conocimiento.
En este curso, aprenderás a:
- Identificar ejemplos de aplicaciones prácticas de la IA.
- Reconocer casos de uso y soluciones en los que la IA pueda satisfacer las necesidades comerciales.
- Establecer cuándo las soluciones de AI y ML no son adecuadas.
- Identificar los casos de uso que utilizan técnicas de ML, como aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Identificar las capacidades de la IA generativa.
- Identificar los desafíos de la IA generativa.
- Identificar los factores que deben considerarse al seleccionar los modelos de IA generativa.
- Identificar las métricas comerciales para las aplicaciones de IA generativa.
Este curso está dirigido a:
- Personas interesadas en machine learning y en inteligencia artificial, independientemente de una función específica
Se recomienda que los participantes hayan completado el curso Fundamentos de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA), que enseña el conocimiento básico sobre IA, ML y IA generativa.
Sección 1: Introducción
- Cómo usar este curso
- Introducción
Sección 2: Inteligencia artificial
- Recapitulación del aprendizaje previo
- Ejemplos de casos de uso prácticos
- Ejemplos de aplicaciones de la IA
Sección 3: Machine learning
- Machine learning
- Técnicas y casos de uso de machine learning
- Prueba de conocimiento
Sección 4: IA generativa
- IA generativa
- Capacidades de la IA generativa
- Desafíos de la IA generativa
- Factores que deben considerarse al seleccionar un modelo de IA generativa
- Métricas comerciales para IA generativa
- Prueba de conocimiento
Sección 5: Conclusión
- Recursos
- Contáctanos
University: AWS Skill Builder
Provider: AWS Skill Builder
Categories: .