Cursos de IA generativa

911 Cursos

Enhance security operations by using Microsoft Security Copilot

Módulo 1: Descubra cargas de trabajo comunes de IA con los servicios de Azure AI y las políticas de IA Responsable de Microsoft. Aprenda sobre las potenciales soluciones de IA y prácticas de IA responsable. Módulo 2: Comprenda la IA generativa y los modelos de lenguaje grande como la base de las aplicaciones de IA. Explore eje.

GenAI for Execs & Business Leaders: Formulate Your Use Case

Como ejecutivo o líder empresarial, aprovechar el poder de genAI dentro de tu organización es crucial.

IA Generativa nas Aulas: Usando o Recurso a Nosso Favor

IA Generativa en las Clases: Usando el Recurso a Nuestro Favor es un curso dirigido a profesores que deseen modernizar sus prácticas educativas a través de la integración de la Inteligencia Artificial. Ofrecido por la FGV Educación Ejecutiva, este curso ayuda a los educadores a desarrollar competencias críticas y colaborativas fundamentales e.
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Inteligencia Artificial integrada a experiencias de aprendizaje

La inteligencia artificial ha tomado protagonismo en los últimos años, cambiando la manera en que aprendemos y trabajamos. Sectores como salud, finanzas, comercio y educación están viviendo esta revolución, lo que implica que los educadores deben actualizarse para implementar IA en sus prácticas. Este curso aborda conceptos fundamentales de.

GenAI for Customer Communication

Descubre el poder de la IA para mejorar el compromiso y la satisfacción del cliente con nuestro curso, "Comunicación con Clientes Impulsada por IA: Mejorando el Compromiso y la Personalización". Aprende técnicas prácticas a través de estudios de casos personales para ofrecer interacciones personalizadas en tiempo real que fomenten la lealtad. E.

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (日本語)

Fundamentos del Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial - AWS Skill Builder En este curso, aprenderás sobre los fundamentos del Aprendizaje Automático (ML) y la Inteligencia Artificial (AI). Investigarás la relación entre AI, ML, aprendizaje profundo y el nuevo campo de la inteligencia artificial generativa (AI generativa). Comprenderás.
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Responsible Artificial Intelligence Practices (繁體中文)

Prácticas de Inteligencia Artificial Responsable En este curso, aprenderás prácticas de IA. Primero, se te introducirá a lo que es la IA responsable. Aprenderás a definir la IA responsable, comprender los desafíos que intenta superar la IA responsable, y explorar las dimensiones clave de la IA responsable. A continuación, profundizarás en alguno.
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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (繁體中文)

En este curso, explorarás casos de uso prácticos de la inteligencia artificial (AI), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial generativa (AI generativa) en diversas industrias. Estos campos incluyen salud, finanzas, marketing, entretenimiento, entre otros. También comprenderás las funciones y limitaciones de AI, ML y AI gener.
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Mastering Generative AI: Model Foundations and NLP

Se proyecta que el mercado de IA generativa crezca un 42% de CAGR para 2033 (Bloomberg). ¡Con el procesamiento del lenguaje natural siendo clave para esta revolución de IA generativa, los científicos de datos y profesionales de IA calificados están en alta demanda! Si deseas incursionar en el campo de la IA, este curso de IBM sobre IA Generativa.

Generative AI and Blockchain

El curso "Inteligencia Artificial Generativa y Blockchain" ofrece una inmersión profunda en el potencial transformador de la inteligencia artificial y la tecnología blockchain, específicamente dentro de la era Web3. Comienza explorando la evolución de Internet, desde Web1 hasta el emergente Web3, y entiende las diversas capas del stack Web3-I.
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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!