Resumen
Evalúa tus conocimientos sobre los fundamentos de la inteligencia artificial generativa, incluyendo modelos de lenguaje a gran escala, ingeniería de prompts, consideraciones éticas y aplicaciones en diferentes industrias en esta evaluación rápida.
Programa de estudio
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- Introducción a la IA Generativa
-- Visión general de la IA Generativa
-- Aplicaciones y casos de uso
-- Consideraciones éticas
- Modelos Generativos
-- Comprensión de modelos generativos vs. discriminativos
-- Tipos de modelos generativos
--- Codificadores Automáticos Variacionales (VAEs)
--- Redes Generativas Antagónicas (GANs)
--- Modelos basados en Transformers
- IA Generativa en AWS
-- Visión general de los servicios de aprendizaje automático de AWS
-- Uso de AMIs de AWS para aprendizaje profundo
-- Implementación de modelos generativos en AWS
- Codificadores Automáticos Variacionales (VAEs)
-- Fundamentos de VAE
-- Entrenamiento y optimización
-- Aplicaciones prácticas de los VAEs
- Redes Generativas Antagónicas (GANs)
-- Arquitectura de GAN
-- Técnicas de entrenamiento y desafíos
-- Aplicaciones en el mundo real
- Modelos basados en Transformers
-- Introducción a los Transformers
-- Componentes clave: Codificadores y decodificadores
-- Aplicación de Transformers para tareas generativas
- IA ética y responsable
-- Sesgo y equidad en modelos de IA
-- Consideraciones de privacidad y seguridad
-- Mejores prácticas para el desarrollo de IA responsable
- Cuestionario y evaluación integrados
-- Comprobación de conocimiento sobre conceptos de IA Generativa
-- Evaluaciones prácticas basadas en escenarios
-- Proyecto final: Construcción de un modelo generativo simple
- Resumen del curso y recursos
-- Resumen de aprendizajes clave
-- Lecturas recomendadas y materiales para aprender más
-- Documentación y herramientas de AWS para IA Generativa
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