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Cursos de IA generativa

659 Cursos

California Institute of Technology Pluralsight

Generative AI and Enterprise Strategy: Navigating New Possibilities

IA Generativa y Estrategia Empresarial: Navegando Nuevas Posibilidades Título: IA Generativa y Estrategia Empresarial: Navegando Nuevas Posibilidades Descripción: Únase a esta sesión mientras exploramos por dónde comenzar la adopción de la IA generativa en su organización y trabajamos en cómo construir un plan de evaluación empresari.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 59 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

How to use ChatGPT and Generative AI to help create content

Cómo Utilizar ChatGPT y Generative AI para Ayudar a Crear Contenido Domina el arte del lenguaje IA: Aprende a generar contenido de alta calidad, automatizar tareas y desatar tu creatividad. Universidad: Universidad Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Generative AI, Cursos de ChatGPT, Cursos de DALL-E
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 5 hours 5 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

ChatGPT Masterclass: The Ultimate Beginner's Guide!

Masterclass de ChatGPT: ¡La Guía Definitiva para Principiantes! ChatGPT: Tu nueva arma secreta para la productividad, ingresos pasivos y crecimiento personal. Universidad: Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de IA Generativa Cursos de ChatGPT Cursos de Desarrollo Personal.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 3 hours 44 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Masterclass: Applying ChatGPT with AutoGPT, Excel, G Gemini

Masterclass: Aplicando ChatGPT con AutoGPT, Excel, G Gemini | Udemy Únase a nuestra masterclass sobre la aplicación de ChatGPT con AutoGPT, Excel y G Gemini. Reciba ayuda personalizada mientras aprende a utilizar herramientas de Ai, incluyendo ChatGPT, para la creación de aplicaciones sin necesidad de programar. Desarrolle su propio asistente.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 5 hours 58 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

A.I. For content creators - go beyond ChatGPT

A.I. Para Creadores de Contenido - Ve Más Allá de ChatGPT Descubre el curso definitivo para creadores de contenido que buscan aprovechar todo el potencial de la IA y elevar su trabajo. Nuestro curso A.I. Para Creadores de Contenido - Ve Más Allá de ChatGPT ofrece herramientas y estrategias de vanguardia que van más allá de ChatGPT, proporcion.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 1 hour 26 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

10 in 1 Course : Text to Image AI Art Generators Masterclass

Curso 10 en 1: Masterclass de Generadores de Arte AI de Texto a Imagen Título del Curso: Curso 10 en 1: Masterclass de Generadores de Arte AI de Texto a Imagen Descripción del Curso: Descubre el poder de los Generadores de Arte AI con nuestro curso integral. Aprende a usar las mejores herramientas, incluyendo Leonardo AI, Nightcafe,.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 1 hour 39 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Gen AI for Code Generation for Python

Gen AI for Code Generation for Python | Coursera Bienvenido al curso 'Gen AI for Code Generation for Python', donde emprenderás un viaje para explorar y desarrollar tus habilidades en el arte de la generación de código con Generative AI. A lo largo de este corto curso, profundizarás en varias técnicas para generar código Python.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 4-5 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Leveraging Virtual Assistants for Personal Productivity

En un mundo acelerado, gestionar la productividad personal es crucial. Este curso introduce a los principiantes en el mundo de los asistentes virtuales y chatbots y cómo se pueden aprovechar para mejorar la productividad personal. Aprende a usar estas herramientas impulsadas por IA de manera efectiva para optimizar tareas, gestionar el tiempo y.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology University of Michigan

Generative AI Essentials: Overview and Impact

Generative AI Essentials: Overview and Impact | Universidad de Michigan | Coursera Con el auge de la inteligencia artificial generativa, ha habido una creciente demanda para explorar cómo usar estas poderosas herramientas no solo en nuestro trabajo sino también en nuestra vida cotidiana. Generative AI Essentials: Overview and Impact in.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 3-4 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Indian Institute of Technology Guwahati

Generative AI in Education

IA Generativa en la Educación Descubra las bases de la IA generativa en nuestro curso dinámico. Adquiera una comprensión integral de los conceptos básicos de la IA generativa, incluidas definiciones, ingeniería de prompts, consideraciones éticas y mejores prácticas. Este curso interesante y centrado en la discusión permite a los alumnos explorar.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 5-6 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!