Cursos de IA generativa

1093 Cursos

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Amazon Bedrock Masterclass: The Ultimate Generative AI Guide

Descubre los secretos de la Inteligencia Artificial Generativa con la recién actualizada Masterclass de Amazon Bedrock. Sumérgete en la guía completa que ahora incluye el avanzado Claude 3.5 Sonnet v2. Ya sea que estés comenzando desde lo básico o buscando perfeccionar tus habilidades, este curso ofrece una experiencia de aprendizaje sólida en.
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Intro to AI: A Beginner's Guide to Artificial Intelligence

Bienvenido a 'Introducción a la IA: Una Guía para Principiantes sobre Inteligencia Artificial', un curso integral diseñado para desmitificar el mundo de la IA. Este curso, disponible en Udemy, proporciona a los estudiantes conocimientos fundamentales sobre Inteligencia Artificial y perspectivas sobre cómo utilizar esta poderosa tecnología de m.
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Artificial Intelligence: Navigating Regulations & Standards

Visita Udemy Emprende un viaje a través del panorama de la inteligencia artificial con nuestro curso, "Inteligencia Artificial: Navegando por las Regulaciones y Normas." Sumérgete en la comprensión de los riesgos de la IA y aprende sobre su uso responsable mediante una visión general completa de las regulaciones y normas esenciales. Cursos de.
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Artificial Intelligence Intermediate: Exploring AI Types

Únete a nuestro curso intermedio para explorar el vasto mundo de la Inteligencia Artificial y sus variadas aplicaciones. Profundiza en las sutilezas de la automatización de procesos y descubre las innovaciones en IA Generativa. Este curso ofrece conocimientos sobre múltiples tipos de IA, mejorando tu comprensión y habilidades en este campo d.
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Mastering Generative AI: LLMs, Prompt Engineering & More!

Desbloquee el poder de la IA Generativa con el curso "Dominando la IA Generativa: LLMs, Ingeniería de Prompts y Más!" en Udemy. Esta guía completa está diseñada para equiparlo con las habilidades necesarias para construir y desplegar modelos de IA de última generación. Sumérjase en el mundo de los Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs), aprenda la.
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Introduction to AI and ChatGPT

Únete a nuestro curso 'Introducción a la IA y ChatGPT' ofrecido por Udemy para explorar el emocionante ámbito de la Inteligencia Artificial. Este curso abarca una amplia gama de temas, incluidos Dell-E, IA Generativa, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo. Avanza en tu carrera desarrollando habilidades en IA, adquiriendo competencia e.
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Mastering AWS Certified AI Practitioner AIF-C01 - Hands On!

Inscríbete Ahora Descubre el camino hacia la Certificación AWS AIF-C01 con el curso de preparación integral de Udemy. Participa en pruebas prácticas, explora los fundamentos de la IA y aprende a utilizar herramientas potentes como Bedrock y SageMaker. Ideal para entusiastas de la Inteligencia Artificial, este curso también cubre Aprendizaje Au.
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AI-900 Azure AI Fundamentals: Crash Course

Emprende el camino hacia el dominio de los servicios de AI de Microsoft Azure con nuestro AI-900 Azure AI Fundamentals: Curso Intensivo. Diseñado para ayudarte a superar el examen de certificación AI-900, este curso brinda conocimientos profundos sobre las capacidades de AI de Azure, abriendo puertas a oportunidades en los campos de Intelige.
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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!