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Cursos de IA generativa

911 Cursos

California Institute of Technology Coursera

Introduction to Large Language Models - Deutsch

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande - Deutsch En este curso introductorio en formato de microaprendizaje, se examina qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), para qué casos de uso se pueden emplear y cómo se puede mejorar su rendimiento afinando los prompts. Además, se tratarán las herramientas de Google que perm.
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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)

En este curso introductorio del Currículo Asociado de AWS ML Engineer, se repasan los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y se revisa la evolución de ML y AI. Como primer paso del ciclo de vida de ML, se identifican los objetivos comerciales y se formulan problemas de ML en función de esos objetivos comerciales. Finalmente, se estudian lo.
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AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)

En este curso introductor al plan de estudios para ingenieros de ML asociados de AWS, examinas los conceptos básicos de machine learning (ML) y exploras la evolución del machine learning y la IA. Exploras las primeras etapas del ciclo de vida del ML, identificando una meta de negocios y formulando un problema de ML basado en esa meta de negocios. F.
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Essentials of Prompt Engineering (Korean)

Conceptos Básicos de Ingeniería de Indicaciones (Coreano) Este curso presenta los conceptos básicos necesarios para crear indicaciones efectivas. Aprenderá a segmentar y optimizar las indicaciones para varios casos de uso. También explorará técnicas como indicaciones zero-shot, few-shot y chain-of-thought. Finalmente, aprenderá a identificar posi.
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Amazon Q Business Getting Started (Indonesian)

Amazon Q Business Comenzando (Indonesio) Amazon Q Business es un asistente respaldado por inteligencia artificial generativa (AI generativo) que puede responder preguntas, crear contenido, hacer resúmenes y completar tareas, todo basado en la información de su empresa. En este curso de Introducción, aprenderá los beneficios, características, cas.
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Amazon Q Introduction (Indonesian)

Introducción a Amazon Q (Español) Este curso proporciona una visión general de alto nivel de Amazon Q, un asistente impulsado por inteligencia artificial (IA) generativa. Usted aprenderá sobre casos de uso y beneficios de conectar Amazon Q a la información, el código y los sistemas de su empresa. También descubrirá información adicional para cont.
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Amazon Q Business Getting Started (Japanese) (Sub) 日本語字幕版

Introducción a Amazon Q Business (Subtítulos en Español) *Este curso está disponible con traducción automática. Amazon Q Business es un asistente impulsado por inteligencia artificial generativa (IA generativa) que puede responder preguntas, generar contenido, resumir información y completar tareas basadas en la información de la empresa. En este.
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Amazon Q Business Getting Started (Japanese)

*Este curso se ofrece con traducción automática. Amazon Q Business es un asistente potenciado por inteligencia artificial generativa (IA generativa) que puede responder preguntas, generar contenido, crear resúmenes y completar tareas basadas en la información dentro de la empresa. En este curso introductorio, aprenderás los beneficios de usar A.
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Amazon Q Introduction (Korean)

En este curso, se proporciona una descripción general del asistente impulsado por inteligencia artificial generativa, Amazon Q. Se exploran los casos de uso y beneficios al conectar Amazon Q con la información de la empresa, el código y los sistemas. También puedes encontrar información adicional para avanzar en tu viaje de aprendizaje basado en el.
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Amazon Q Introduction (Japanese)

Introducción a Amazon Q (Japonés) *Este curso está disponible a través de traducción automática. En este curso, se proporciona una visión general de Amazon Q, un asistente impulsado por inteligencia artificial (IA) generativa. Aprenderás sobre los casos de uso y beneficios de vincular Amazon Q a la información de la empresa, el código y los sistem.
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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!