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Cursos de IA generativa

659 Cursos

California Institute of Technology Udacity

Building Generative AI Solutions with Vector Databases

Construyendo Soluciones de IA Generativa con Bases de Datos Vectoriales | Udacity Título del curso: Construyendo Soluciones de IA Generativa con Bases de Datos Vectoriales Descripción: Esta lección cubre bases de datos vectoriales, cruciales para mejorar la memoria a largo plazo de la IA. Los temas incluyen conceptos fundamentales, método.
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology University of California, Irvine

IA generativa en el aula

Generative AI in the Classroom | University of California, Irvine | Coursera In this course, you will learn about the concept, utility, challenges, and educational possibilities of generative AI. Through direct experiences, readings, and discussions, you will propose practical applications for learning and teaching. The course also a.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 10 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Automated Report Generation with Generative AI

Generación de Informes Automatizados con IA Generativa En el mundo impulsado por datos de hoy, generar informes de manera eficiente es una habilidad valiosa para profesionales de diversas industrias. Este curso introduce a los principiantes al mundo de la generación de informes automatizados utilizando herramientas y técnicas impulsadas por IA..
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

AI for Business: Generation & Prediction

IA para Negocios: Generación y Predicción La Inteligencia Artificial (IA) no es una tecnología nueva; ha estado en desarrollo durante décadas. Hoy, sin embargo, la IA está en el centro de atención ya que está transformando la forma en que las empresas operan, innovan e interactúan con los clientes. La IA Generativa está a la vanguardia de esta t.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 2-3 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Planning a Generative AI Project (Thai)

Planificación de un Proyecto de IA Generativa (Tailandés) Planificación de un Proyecto de IA Generativa es el segundo curso de una serie de tres partes llamada Essentials de IA Generativa para tomadores de decisiones empresariales y técnicos. Si aún no lo ha hecho, comience con el primer curso de la serie titulado Introducción a la IA Generativa -.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Creación de modelos lingüísticos en AWS (Español LATAM) | Building Language Models on AWS (LATAM Spanish)

Creación de Modelos Lingüísticos en AWS (Español LATAM) | Building Language Models on AWS (LATAM Spanish) Amazon SageMaker ayuda a los científicos de datos a preparar, crear, entrenar, implementar y supervisar modelos de machine learning (ML). SageMaker reúne un amplio conjunto de capacidades, incluido el acceso a biblio.
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provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
duration 5 hours 30 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Gen AI in Cybersecurity

Curso de Gen IA en Ciberseguridad | Coursera Emprenda un viaje transformador hacia el ámbito de la Gen IA en Ciberseguridad con nuestro curso integral. Sumérjase en las complejidades de aprovechar la inteligencia artificial para asegurar entornos digitales, desde principios fundamentales hasta conceptos de vanguard.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 3-4 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology AWS Skill Builder

Criação de modelos de linguagem na AWS (Português) | Building Language Models on AWS (Portuguese)

Criação de Modelos de Linguagem na AWS (Português) | Building Language Models on AWS (Portuguese) Amazon SageMaker ayuda a los científicos de datos a preparar, crear, entrenar, implementar y monitorear modelos de Machine Learning (ML). SageMaker reúne una amplia gama de capacidades, incluyendo acceso a bibliotecas de entrenamiento distribuido, mod.
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provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
duration 5 hours 30 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Duet AI for Application Developers

Duet AI para Desarrolladores de Aplicaciones En este curso, descubrirás cómo Duet AI, el colaborador impulsado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a los desarrolladores a construir aplicaciones robustas. Aprende a utilizar Duet AI para: Explicar código. Recomendar servicios de Google Cloud. Generar código de aplicaciones. Participa.
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provider Google Cloud Skills Boost
pricing Paid Course
duration 1 hour 30 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Duet AI for Cloud Architects

En este curso, descubrirá cómo Duet AI, un colaborador impulsado por IA de Google Cloud, ayuda a los administradores a aprovisionar infraestructura de manera efectiva. Aprenderá a solicitar a Duet AI que aclare los detalles de la infraestructura, implemente clústeres de GKE y actualice la infraestructura existente. A través de laboratorios prá.
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provider Google Cloud Skills Boost
pricing Paid Course
duration 1 hour
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!