Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Thai)

via AWS Skill Builder

Resumen

Explorando Casos de Uso y Aplicaciones de Inteligencia Artificial (Español)

En este curso, estudiarás casos de uso en situaciones reales sobre cómo se aplican la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial generativa (IA generativa) en diversas industrias, tales como la industria de la salud, finanzas, marketing, entretenimiento y muchas más. Además, aprenderás sobre las capacidades y limitaciones de la IA, ML y IA generativa, técnicas de selección de modelos e indicadores clave de negocio.

Nivel del curso: Básico
Duración: 1 hora

Nota: Este curso incluye transcripciones/subtítulos con texto en inglés. Para mostrar los subtítulos, haz clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.

Actividades

Este curso incluye componentes interactivos, videos, instrucciones en texto e ilustraciones.

Objetivos del curso

En este curso aprenderás a:

Identificar ejemplos de patrones de uso de IA en situaciones reales
Identificar casos de uso y soluciones donde la IA puede cumplir necesidades empresariales
Determinar cuándo las soluciones de IA y ML no son adecuadas para ciertas situaciones
Identificar casos de uso que utilizan técnicas de ML como el aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo
Identificar las capacidades de la IA generativa
Identificar los desafíos de la IA generativa
Considerar los factores a tener en cuenta cuando se selecciona un modelo de IA generativa
Identificar indicadores de negocio para patrones de uso de IA generativa

Audiencia

Este curso está dirigido a las siguientes personas:

Individuos interesados en aprendizaje automático e inteligencia artificial, independientemente de su rol laboral

Requisitos previos

Se recomienda que los participantes hayan completado cursos sobre los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA), para tener una comprensión básica sobre IA, ML y la IA generativa.

Contenido del curso

Tema 1: Introducción