Unirse

Cursos de IA generativa

659 Cursos

California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Boost Your Cybersecurity Career

Este curso corto proporciona a los profesionales y entusiastas de la ciberseguridad las últimas herramientas de IA Generativa para abordar desafíos complejos de ciberseguridad. El curso se centra en combatir la explotación de vulnerabilidades no detectadas para las que las organizaciones recurren cada vez más a la Inteligencia Artificial (IA).
course image
provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 10 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera  Specialization

Generative AI for Data Analysts

IA Generativa para Analistas de Datos IA Generativa para Analistas de Datos La demanda de profesionales con conocimientos en inteligencia artificial (IA) está en aumento. Hay una revolución en la forma en que las organizaciones toman decisiones basadas en el análisis de datos con IA generativa. Esta especialización presenta casos de uso reales d.
course image
provider Coursera  Specialization
pricing Paid Course
California Institute of Technology

IBM Generative AI for Cybersecurity Professionals

IBM AI Generativa para Profesionales de Ciberseguridad Las habilidades en IA generativa se están convirtiendo en una parte esencial del conjunto de herramientas de un profesional de ciberseguridad. La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. proyecta un aumento del 32% en el número de profesionales de ciberseguridad necesarios hasta 2032, co.
course image
California Institute of Technology edX

Models and Platforms for Generative AI

Este curso está diseñado para entusiastas y practicantes que comparten un interés en el campo en rápido avance de la IA generativa. Este curso se centra en los conceptos y modelos clave de la IA generativa que forman los cimientos de la IA generativa. Profundizarás en los conceptos de aprendizaje profundo y modelos de lenguaje grandes (LLMs). Ap.
course image
provider edX
pricing Free Online Course (Audit)
duration 3 weeks, 1-3 hours a week
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

AI-Powered Development with Codepal: Write & Test To-Do App

Desarrollo Potenciado por IA con Codepal: Escribe y Prueba una Aplicación de Tareas ¿Alguna vez te has preguntado cómo la IA puede mejorar la forma en que codificamos? En este proyecto exploraremos la codificación utilizando Codepal.ai, un asistente de desarrollo impulsado por IA. Este Proyecto Guiado está diseñado para desarro.
course image
provider Coursera
pricing Paid Course
duration 2-3 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Generative AI: ChatGPT & Game-Changing AI Application- 2024

IA Generativa: ChatGPT y Aplicación Revolucionaria de IA - 2024 IA Generativa: ChatGPT y Aplicación Revolucionaria de IA - 2024 Genera Texto, Imágenes, Audio y Video con herramientas de vanguardia como ChatGPT, Stable Diffusion, DALL-E 2, Midjourney, GPT-4 y AutoGPT, ¡todos desatados en 2024! Universidad: Proveedor.
course image
provider Udemy
pricing Free Online Course
duration 1 hour 18 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Ultimate AI Art Content Creation Course (Generative AI)

Curso Definitivo de Creación de Contenido de Arte con IA (IA Generativa) | Udemy Descubre el Curso Definitivo de Creación de Contenido de Arte con IA y conviértete en un experto en el uso de herramientas avanzadas de IA como Midjourney, Dall-E, Leonardo AI, CapCut, Adobe Premiere, Firefly y Topaz. Este curso cubre diversos aspectos del.
course image
provider Udemy
pricing Paid Course
duration 4 hours 15 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Generative AI in HR - Impact and Application of Gen AI

IA Generativa en RRHH - Impacto y Aplicación de Herramientas de IA Generativa IA Generativa en RRHH - Impacto y Aplicación de Herramientas de IA Generativa es un curso integral diseñado para explorar el papel transformador de la IA generativa en recursos humanos. A lo largo de dos módulos, este curso cubre los fundamentos de la IA generativa, su.
course image
California Institute of Technology AWS Skill Builder

Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution

Desatando la Innovación: La Revolución de la IA Generativa Nos encontramos en una sociedad donde la línea entre lo que es creado por humanos y lo que es creado por máquinas es cada vez más borrosa. La IA generativa ha sido un punto de inflexión en cómo creamos, diseñamos e interactuamos con la tecnología. Pero, ¿cómo funciona, cuáles son los benef.
course image
provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
duration 1 hour 50 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Using Generative AI to Troubleshoot Linux

Usar IA Generativa para Solucionar Problemas en Linux Los días de buscar ayuda para solucionar problemas en Stack Overflow pueden estar llegando a su fin. Este curso le enseñará cómo resolver problemas del sistema operativo Linux utilizando soluciones de IA generativa como ChatGPT y GitHub Copilot. Solucionar proble.
course image

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!