Cursos de IA generativa

541 Cursos

Using Gen AI to Develop Personalized Learning Plans

Usar IA Generativa para Desarrollar Planes de Aprendizaje Personalizados Desbloquea el potencial de la IA generativa en el diseño de planes educativos individualizados. Este curso ofrecido por LinkedIn Learning profundiza en cómo las tecnologías impulsadas por IA pueden crear experiencias de aprendizaje hiperpe.
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Foundational AI Skills for Azure Administration

Habilidades Fundamentales de IA para la Administración de Azure | LinkedIn Learning Construye habilidades fundamentales de Azure en IA generativa y predictiva. Comprende los conceptos básicos y explora servicios en la nube de IA generativa y casos de uso. Adquiere experiencia práctica con el ecosistema de Microsoft Azure y desarrolla habilidades.
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Building ChatGPT Skills for Marketing

Desarrollando Habilidades de ChatGPT para Marketing Descubre cómo la IA está revolucionando el marketing. Ya seas un profesional experimentado en marketing o estés empezando, adquiere las habilidades necesarias para aprovechar la IA en el éxito del marketing. Aprende de expertos de la industria mientras comparten insights sobre aplicaciones, h.
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Hands-On Generative AI with Multi-Agent LangChain: Building Real-World Applications

Práctica de IA Generativa con LangChain de Múltiples Agentes: Construyendo Aplicaciones del Mundo Real Aprende a construir y ejecutar simulaciones interactivas y dinámicas de múltiples agentes usando LangChain en este curso completo de LinkedIn Learning. Este curso práctico te guiará a través del emocionante mundo de la IA generativa y demostra.
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Digital Classroom - Generative AI for Executives

Aula Digital - IA Generativa para Ejecutivos IA Generativa para Ejecutivos te enseñará a aprovechar el poder de la IA generativa para impulsar un verdadero valor comercial. Comenzarás reconociendo el potencial de estas nuevas tecnologías de IA e identificando casos de uso específicos que puedes implementar de inmediato. A partir de ahí, cubrirás l.
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Amazon Q Introduction (Vietnamese)

Introducción a Amazon Q (Español) Este curso proporciona una visión general de alto nivel sobre Amazon Q, un asistente basado en inteligencia artificial (IA) generativa. Aprenderá sobre los casos de uso y los beneficios de vincular Amazon Q con la información, el código y los sistemas de su empresa. También encontrará información adicional para.
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Become an AI-Powered Learning and Development Professional

Conviértete en un Profesional de Aprendizaje y Desarrollo Impulsado por la IA Esta ruta de aprendizaje se adentra en la construcción de aptitud en IA en tu organización, considerando la IA generativa, el liderazgo responsable en IA, la cultivación de una mentalidad digital y la resolución de problemas del mundo real. Dirigido por expertos, apro.
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ChatGPT and Power BI

Curso de ChatGPT y Power BI - LinkedIn Learning Únete a nuestro curso para principiantes en LinkedIn Learning y descubre cómo aprovechar Power BI y ChatGPT juntos para una mayor eficiencia y decisiones más inteligentes basadas en datos. Perfecto para aquellos que buscan ampliar su conocimiento en: Inteligencia Artificial Inteligencia Empresa.
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AWS SimuLearn: Turning Unstructured Data into Insights

AWS SimuLearn: Transformando Datos No Estructurados en Información AWS SimuLearn es una experiencia de aprendizaje en línea que combina simulaciones impulsadas por IA generativa con práctica práctica para ayudar a las personas a aprender cómo traducir problemas empresariales en soluciones técnicas a través de la simulación de un diá.
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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!