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Cursos de IA generativa

857 Cursos

California Institute of Technology AWS Skill Builder

Responsible Artificial Intelligence Practices (简体中文)

En este curso, aprenderá prácticas responsables de IA. Primero, comprenderá qué es la IA responsable, aprenderá definiciones y desafíos, y explorará sus dimensiones clave. Luego, profundizará en el desarrollo de sistemas de IA responsables, entenderá los servicios y herramientas proporcionados por AWS y las consideraciones en la selección de.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Bahasa Indonesia)

En este curso, aprenderá sobre los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI). Verá varias formas de relación entre AI, ML, el aprendizaje profundo y el campo emergente de la inteligencia artificial generativa (AI generativa). Obtendrá una comprensión sólida de los términos básicos de AI, proporcionando una.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (한국어)

Este curso examina el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa) que incluye lo siguiente: Definición del caso de uso de negocio Selección del modelo fundacional (FM) Mejora del rendimiento del FM Evaluación del rendimiento del FM Implementación e impacto en los objetivos de negocio Est.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (한국어)

Este curso explora casos de uso reales de inteligencia artificial, aprendizaje automático (ML) y generación de inteligencia artificial (Generative AI) en diversas industrias. Estas industrias incluyen salud, finanzas, marketing y entretenimiento. También aprenderá sobre las capacidades y limitaciones de AI, ML, Generative AI, técnicas de selecc.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Responsible Artificial Intelligence Practices (한국어)

En este curso, explorarás prácticas de IA responsable. Comienza con una introducción a lo que significa IA responsable, incluyendo su definición, la comprensión de los desafíos que busca superar, y la exploración de sus elementos fundamentales. A continuación, el curso se adentra en varios temas para desarrollar sistemas de IA responsable e introd.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (简体中文)

En este curso, explorarás el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, que incluye lo siguiente: Definición de casos de uso de negocio Selección de modelos base (FM) Mejorar el rendimiento del FM Evaluar el rendimiento del FM Desplegar y su impacto en los objetivos de negocio Este es un curso introducto.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (简体中文)

En este curso, explorarás casos de uso de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje de máquina (ML) y la inteligencia artificial generativa en diversos sectores del mundo real, incluyendo salud, finanzas, marketing, entretenimiento, entre otros. También aprenderás acerca de las capacidades y limitaciones de la IA, ML e inteligencia artifi.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Bahasa Indonesia)

En este curso, explorarás el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye: Definición de casos de uso de negocio Selección de modelos fundacionales (FM) Mejora del rendimiento de FM Evaluación del rendimiento de FM Uso e impacto en los objetivos comerciales Este curso es una introducció.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Bahasa Indonesia)

Explorando Casos de Uso y Aplicaciones de Inteligencia Artificial (Español) En este curso, explorarás casos de uso de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial generativa (IA generativa) en el mundo real en diversas industrias. Estas áreas incluyen servicios de salud, finanzas, marketing, entretenimiento,.
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California Institute of Technology Udemy

Generative AI For Leaders : The #1 surging skill for 2024

Udemy presenta un curso de vanguardia titulado "Generative AI Para Líderes: La Habilidad en Auge #1 para 2024". Esta clase magistral está diseñada para capacitar a líderes y gerentes mejorando sus habilidades de liderazgo y gestión mediante el uso estratégico de Generative AI. Explora un plan de estudios integral que abarca: Cursos de Inteli.
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Un curso de IA generativa es un campo de rápido crecimiento en el aprendizaje automático que puede crear contenido nuevo, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a sus preguntas de manera informativa. Tiene un gran potencial para revolucionar la forma en que creamos y usamos los productos.

Un curso de IA generativa se refiere a cualquier modelo de inteligencia artificial que genera nuevos datos, información o documentos.

Por ejemplo, muchas empresas graban sus reuniones, tanto en vivo como virtuales. Aquí hay algunas formas en que la IA generativa podría transformar estas grabaciones:

Y esto es solo una pequeña parte de todos los procesos.

Ejemplos de Modelos de IA Generativa

Hay una serie de productos utilizando cursos de IA generativa ya disponibles en el mercado, te daremos algunos ejemplos a continuación. El principio subyacente de los cursos de IA generativa en la AI Eeducation varía dependiendo del modelo o algoritmo específico utilizado, pero algunos enfoques comunes incluyen:

  1. Los Autoencoders Variacionales (VAEs) son un tipo de modelo generativo que aprende a codificar datos de entrada en un espacio latente y luego a decodificarlo de nuevo en los datos originales. La parte "variacional" del nombre se refiere a la naturaleza probabilística del espacio latente, lo que permite al modelo generar una variedad de salidas.

  2. Redes Generativas Antagónicas (GAN): Las GAN constan de dos redes neuronales, un generador y un discriminador, que son entrenados simultáneamente a través del aprendizaje antagónico. El generador crea nuevos datos, y el discriminador evalúa qué tan bien los datos generados coinciden con los datos reales. La competencia entre las dos redes provoca que el generador mejore con el tiempo en la producción de salidas realistas.

  3. Redes Neuronales Recurrentes (RNR) y Memoria a Largo Plazo (LSTM): Estos tipos de redes neuronales a menudo se utilizan para generar secuencias como texto o música. Las RNR y LSTM tienen memoria que les permite procesar una serie de eventos en el tiempo, lo que las hace adecuadas para tareas donde el orden de los elementos es importante.

  4. Modelos Transformers: Los modelos Transformers, especialmente aquellos con mecanismos de atención, tienen mucho éxito en varias tareas generativas. Pueden recordar dependencias y relaciones a largo plazo en los datos, lo que los hace efectivos para tareas como la traducción de idiomas y la generación de texto.

  5. Autoencoders: Los Autoencoders constan de un codificador y un decodificador, y están entrenados para reconstruir los datos de entrada. Aunque se utilizan principalmente para aprender a representar y comprimir datos, variaciones como los autoencoders de eliminación de ruido (p. ej., en imágenes) pueden utilizarse para tareas generativas.

Un curso de IA generativa implica alimentar a un modelo con un gran conjunto de datos y optimizar sus parámetros para minimizar la diferencia entre la salida generada y la información real. ¡La capacidad de un modelo para producir contenido realista y rico depende de la complejidad de su arquitectura, la calidad y cantidad de datos de entrenamiento, y las técnicas de optimización utilizadas durante el entrenamiento!