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Cursos de IA generativa

542 Cursos

California Institute of Technology AWS Skill Builder

Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Vietnamese)

Desarrollando Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa (Vietnamita) En este curso, explorarás el ciclo de vida de una aplicación de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye: Identificación de casos de uso en negocios Selección de modelos de base (FM) Mejora del rendimiento del FM Evaluación del rendimiento d.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Vietnamese)

Explorando Casos de Uso y Aplicaciones de Inteligencia Artificial (Vietnamita) En este curso, explorarás casos de uso de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (AA) e IA generativa en la práctica en diversas industrias. Estas áreas incluyen salud, finanzas, marketing, entretenimiento, y más. También aprenderás sobre las capacidades.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Cloud Support Associates

Título: GenAI para Asociados de Soporte en la Nube Descripción: Este curso está diseñado para introducir a los Asociados de Soporte en la Nube a las capacidades transformadoras de la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI). Los participantes explorarán estrategias prácticas para aprovechar GenAI en varias tareas de soporte en la nube, mejor.
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California Institute of Technology Hanyang University

Ethical AI for Students

IA Ética para Estudiantes La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) está revolucionando nuestra forma de trabajar y estudiar. Sin embargo, también presenta desafíos éticos significativos, incluyendo preocupaciones sobre sesgo en la IA, inexactitudes y plagio. Estos problemas hacen que muchas personas sean cautelosas a la hora de abrazar comp.
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California Institute of Technology Coursera

Data Analysis, Visualization, and Communication with Copilot

Este curso te ayudará a transformar datos complejos en conocimientos accionables e historias atractivas utilizando Microsoft Copilot. Aprenderás técnicas avanzadas de IA generativa para el análisis, visualización y comunicación de datos, lo que te permitirá descubrir patrones ocultos, crear visuales impactantes y transmitir tus hallazgos de man.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI Advance Fine-Tuning for LLMs

Avanzada Afinación de IA Generativa para Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) Afinar un gran modelo de lenguaje (LLM) es crucial para alinearlo con necesidades específicas del negocio, mejorar la precisión y optimizar su rendimiento. A su vez, esto proporciona a las empresas conocimientos precisos y procesables que impulsan la eficien.
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California Institute of Technology Coursera

Introduction to Microsoft Copilot

Introducción a Microsoft Copilot En este curso introductorio, te embarcarás en un viaje al mundo de la IA generativa y Microsoft Copilot. Desmitificaremos los conceptos detrás de esta tecnología transformadora, explorando su potencial y limitaciones. Obtendrás una comprensión clara de qué es la IA generativa, cómo funciona y e.
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California Institute of Technology Coursera

Introduction to Generative AI for Developers With Copilot

Introducción a la IA Generativa para Desarrolladores con Copilot Este curso introduce a los desarrolladores a las tecnologías de IA generativa, enfocándose en sus aplicaciones prácticas en el desarrollo de software. Explorarás los conceptos básicos de la IA generativa y entenderás las funcionalidades básicas y consi.
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California Institute of Technology Coursera

Data Preparation and Evaluation with Copilot

Preparación y Evaluación de Datos con Copilot - Coursera Este curso te prepara para usar Microsoft Copilot en tareas de preparación y evaluación de datos. Aprenderás a aprovechar las capacidades de IA generativa y procesamiento de lenguaje natural de Copilot para optimizar tu flujo de trabajo, asegurar la calidad de.
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California Institute of Technology Coursera

Project: Generative AI Applications with RAG and LangChain

Proyecto: Aplicaciones de IA Generativa con RAG y LangChain ¡Prepárate para poner en práctica todas tus habilidades en ingeniería de IA generativa! Este proyecto guiado pondrá a prueba y aplicará el conocimiento y la comprensión que has adquirido a lo largo de los cursos previos del programa. Construirás tu propia aplicación de IA generativa en e.
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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!