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Cursos de IA generativa

659 Cursos

California Institute of Technology Pluralsight

AI: Executive Briefing

Descubre la esencia de la Inteligencia Artificial (IA) y su panorama actual en nuestro informe ejecutivo, "IA: Informe Ejecutivo". Esta introducción concisa proporciona una visión rápida del estado presente de la IA, incluyendo un enfoque en herramientas de IA Generativa de vanguardia como ChatGPT, Google Bard y Midjourney. Inicia tu viaje desmitif.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 53 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Backcasting from a solar punk future using generative AI

Título del curso: Retroproyección desde un Futuro Solar Punk Usando IA Generativa Descripción: Sumérgete en el fascinante mundo de la IA generativa con nuestro curso de vanguardia, diseñado específicamente para explorar el concepto de retroproyección desde futuros solar punk. Este enfoque único ayuda a individuos y organizaciones a visualizar y tra.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 4-5 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Codecademy

Intro to Generative AI

Título: Introducción a la IA Generativa Descripción: Embárcate en un viaje a través del fascinante mundo de la inteligencia artificial generativa con nuestro curso completo. Esta emocionante área dentro de la IA se enfoca en empoderar a las computadoras para realizar tareas similares a las humanas, incluyendo aprender, razonar y crear contenido ori.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology edX

AI Applications and Prompt Engineering

Explora el mundo de la Inteligencia Artificial con nuestro curso Introducción a Aplicaciones de IA y la Ingeniería de Prompts. Este curso interactivo está diseñado para individuos ansiosos por ampliar su comprensión de las aplicaciones de IA y aprender a construir sus propios proyectos impulsados por IA. A lo largo de este curso, obtendrás conocimi.
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provider edX
pricing Free Online Course (Audit)
duration 1 week, 5-10 hours a week
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Generative AI with Large Language Models

Embárcate en un viaje transformador de aprendizaje con el curso Inteligencia Artificial Generativa con Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Este curso de nivel intermedio, disponible en Coursera y desarrollado en colaboración con universidades líderes, profundiza en el mundo de la inteligencia artificial generativa, desentrañando las complejidades de.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 17 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Generative AI, from GANs to CLIP, with Python and Pytorch

Únete a nuestro curso integral en Udemy titulado "IA Generativa, desde GANs hasta CLIP, con Python y Pytorch". Este curso está diseñado para llevarte en un viaje a través del fascinante mundo de las redes de inteligencia artificial generativa. Ya sea que estés comenzando o buscando profundizar tu comprensión, este curso abarca todo, desde los conce.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 10 hours 34 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Foundation Models and Platforms

Explora el mundo transformador de la IA generativa con nuestro curso completo sobre "IA Generativa: Modelos Fundamentales y Plataformas", traído a ti en colaboración con Coursera. Diseñado tanto para entusiastas como para practicantes experimentados, este curso profundiza en los conceptos fundamentales, modelos y plataformas que definen el paisaje.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 6-7 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Responsible AI in the Generative AI Era

Embárcate en un viaje por los dominios de la IA Generativa con nuestro curso de microaprendizaje de una semana, "IA Responsable en la Era de la IA Generativa", ofrecido exclusivamente en Coursera. Sumérgete en una introducción perspicaz a los principios de la IA Responsable y descubre su significado en el panorama de la IA Generativa en rápida evol.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Generative AI for Everyone

IA Generativa para Todos - un curso transformador ofrecido en Coursera e impartido por el renombrado pionero en IA, Andrew Ng. Sumérgete en el reino de la IA generativa con este curso integral diseñado para potenciar tu trabajo y potencial de innovación. Andrew Ng proporcionará una perspectiva sin igual sobre la IA generativa, cubriendo sus mecanis.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 6-7 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

GenAI for Everyone

Descubre el potencial de la IA Generativa con nuestro curso "GenAI para Todos" disponible en Coursera. Profundiza en los fundamentos del GenAI, comprendiendo sus numerosas capacidades y cómo está transformando la vida cotidiana a través de aplicaciones como chatbots, asistentes virtuales y sistemas de recomendación personalizados. Este curso es per.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 9-10 hours
sessions On-Demand

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!