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Cursos de IA generativa

542 Cursos

California Institute of Technology Coursera

Generative AI for Data Science with Copilot

AI Generativa para Ciencia de Datos con Copilot Este curso ofrece una introducción integral a la IA Generativa en la ciencia de datos. Explorarás los conceptos fundamentales de la IA generativa, incluyendo GANs, VAEs y Transformers, y descubrirás cómo Microsoft Copilot aprovecha estos modelos para agilizar los flujos de trabajo de ciencia de dat.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Computer Support Specialists (IT Support)

Este curso ofrece la oportunidad de comprender y utilizar la IA generativa (GenAI) en la resolución de problemas y las interacciones con clientes. Los participantes aprenderán cómo automatizar tareas, resolver problemas más rápidamente con asistencia de IA y mejorar el soporte al cliente con un servicio personalizado. El programa cubre las f.
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GenAI for IT Project Managers

GenAI para Gestores de Proyectos de TI GenAI para Gestores de Proyectos de TI está diseñado para introducir a los gestores de proyectos de TI al revolucionario mundo de las tecnologías GenAI. Este curso proporciona una comprensión esencial de cómo la GenAI puede integrarse en la gestión de proyectos de TI para mejorar la eficiencia,.
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California Institute of Technology Coursera

AI Engineering

Ingeniería de IA Esta especialización enseña a los desarrolladores a construir aplicaciones de próxima generación impulsadas por IA generativa. Cubre temas como la API de OpenAI, modelos de código abierto, seguridad de la IA, incrustaciones, bases de datos vectoriales, agentes de IA, cómo acelerar su desarrollo de IA con LangChain y mucho más. U.
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Microsoft Copilot for Data Science

Microsoft Copilot para Ciencia de Datos Según un estudio de Gartner de 2023, el 67% de las organizaciones maduras están creando nuevos roles para GenAI, y el 87% de estas organizaciones tienen un equipo dedicado a la IA. Copilot para Ciencia de Datos está diseñado para ayudar a los científicos de datos existentes y aspirantes a prepararse para est.
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Generative AI Engineering with LLMs

Ingeniería de IA Generativa con LLMs Se anticipa que el mercado de la IA Generativa (Gen AI) crecerá un 46% anualmente hasta 2030 (Fuente: Statista). Como resultado, los ingenieros de Gen AI están en alta demanda. Este programa equipa a aspirantes a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de IA con habilidade.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Thai)

Explorando Casos de Uso y Aplicaciones de Inteligencia Artificial (Español) En este curso, estudiarás casos de uso en situaciones reales sobre cómo se aplican la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial generativa (IA generativa) en diversas industrias, tales como la industria de la salud, finanzas,.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Digital Marketing and Ecommerce Analysts

GenAI para Analistas de Marketing Digital y Comercio Electrónico En el acelerado mundo del comercio electrónico de hoy, mantenerse un paso adelante es clave para el éxito. El curso "Gen AI para Analistas de Marketing Digital y Comercio Electrónico" está diseñado para equipar a los marketers digitales y analistas de comercio electrónico con los c.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese)

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese) En este curso introductorio del currículo de AWS ML Engineer Associate, repasará los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y estudiará la evolución del ML y la IA. Explorará los pasos iniciales del ciclo de vida del ML, identificará los objetivos co.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish) En este curso, explorará el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye lo siguiente: Definición de un caso práctico empresarial.
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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!