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Cursos de IA generativa

1093 Cursos

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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Generative KI für Führungskräfte

En este curso integral, aprenderá los hechos y el impacto crucial de la IA generativa. Descubra cómo, como líder, puede guiar de manera segura a su empresa hacia un camino innovador y sostenible para el futuro. LinkedIn Learning ofrece estos valiosos conocimientos y abarca una variedad de categorías, incluidas la inteligencia artificial, transf.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Was ist generative KI?

Descubra el fascinante mundo de la inteligencia artificial generativa en este curso completo de LinkedIn Learning. Aquí se le introducirá en los conceptos básicos y desarrollos históricos. Conozca modelos populares de inteligencia artificial generativa y comprenda cómo funcionan estas tecnologías. El curso también resalta la.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Découvrir l'IA générative

Descubrir la IA Generativa | LinkedIn Learning Explore el fascinante mundo de la IA generativa con este curso de LinkedIn Learning. Al inscribirse, aprenderá los fundamentos de la inteligencia artificial generativa, incluyendo su evolución histórica, los modelos y tecnologías actuales, y cómo funcionan. Descubra las implicaciones éticas asocia.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

L'IA générative : Les bonnes pratiques de la recherche en ligne

Sumérgete en las sutilezas de la inteligencia artificial generativa con una comprensión profunda de las diferencias entre los motores de búsqueda tradicionales y los motores de razonamiento. Esta formación te guía a través de las mejores prácticas para optimizar tus búsquedas en línea y maximizar tus habilidades en exploración de datos gener.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

KI-Prompting für Content Creation

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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Prompt engineering pour la génération de contenu avec l'IA

Sumergete en el corazón de la inteligencia artificial con la formación Ingeniería de instrucciones para la generación de contenido con IA, dirigida por el experto Madjid Khichane. Esta sesión, ofrecida por LinkedIn Learning, te guiará a través de las técnicas esenciales de la ingeniería de instrucciones para impulsar la creación de contenido de.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

什么是生成式人工智能（Generative AI）

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IA Generativa: Oportunidades e Considerações para Líderes Empresariais

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California Institute of Technology DataCamp

Data Skills for Business

Únase al curso 'Habilidades de Datos para Negocios' de DataCamp y enriquezca su conocimiento en los conceptos básicos de datos. Equípese con las habilidades para responder preguntas del mundo real utilizando datos y mejore su capacidad como tomador de decisiones basado en datos dentro de su organización. Los datos son un recurso invaluable en el.
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California Institute of Technology DataCamp

EU AI Act Fundamentals

Comience su viaje en Inteligencia Artificial con el curso Fundamentos del Acta de IA de la UE de DataCamp, específicamente diseñado para profesionales de negocios. Este curso proporciona una base sólida en los principios de la IA mientras ofrece ideas detalladas sobre el recientemente ratificado Acta de IA de la UE. Los participantes explorar.
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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!