Cursos de IA generativa

542 Cursos

OpenAI: Prompt Engineering for IT Administrators

OpenAI: Ingeniería de Prompts para Administradores de TI Título del Curso: OpenAI: Ingeniería de Prompts para Administradores de TI Proporcionado por: Pluralsight Descripción: Los profesionales de operaciones de TI pueden beneficiarse enormemente de la IA generativa en general y de OpenAI ChatGPT en particular. Este curso te enseña cómo crear pr.
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The Data Sessions: Prompt Engineering for Marketing Professionals

Las Sesiones de Datos: Ingeniería de Prompts para Profesionales de Marketing Desbloquea el potencial de las técnicas más avanzadas de IA para mejorar tus estrategias de marketing. En un mundo donde el marketing personalizado es crucial, los profesionales del marketing enfrentan el desafío de crear contenido a medida a gran escala. Este curso equi.
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【ChatGPT】使い方入門-生成AIをビジネス活用!初心者向け講座【Copilot,画像生成】2024年最新版

【ChatGPT】Guía de Uso - ¡Aprovecha la IA Generativa en los Negocios! Curso para Principiantes 【Copilot, Generación de Imágenes】Última Edición 2024 Proveedor: Udemy Curso de IA Generativa, Curso de ChatGPT, Curso de Generación de Imágenes Domina el uso de una amplia gama de herramientas de IA generativa como ChatGPT, Copilot y Midjourney en el.
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Gemini for Cloud Architects - 简体中文

Gemini para Arquitectos de la Nube - Español En este curso, aprenderás cómo Gemini (la herramienta colaborativa potenciada por IA generativa de Google Cloud) ayuda a los administradores a aprovisionar infraestructura. Aprenderás cómo introducir indicaciones para que Gemini explique la infraestructura, el despliegue de clústeres GKE y la actual.
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Gemini for Cloud Architects - 繁體中文

Gemini para Arquitectos de la Nube - Español | Coursera El curso presenta a Gemini, una herramienta de colaboración basada en tecnología de IA generativa que puede ayudar a los administradores a aprovisionar infraestructuras en Google Cloud. Aprenderás cómo utilizar sugerencias para que Gemini explique infraestructuras, despliegue c.
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Gemini for Security Engineers - Português Brasileiro

Gemini para Ingenieros de Seguridad - Español En este curso, entenderá cómo Gemini, un colaborador con tecnología de IA generativa de Google Cloud, ayuda a proteger su entorno y recursos en la nube. Aprenderá a implementar ejemplos de cargas de trabajo en un entorno en Google Cloud, identificar y corregir configuraciones incorrectas de segurida.
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Gemini for Application Developers - 한국어

Gemini para Desarrolladores de Aplicaciones - Español En este curso, se explorará cómo Gemini, la herramienta de colaboración basada en IA generativa de Google Cloud, puede ayudar a los desarrolladores en la construcción de aplicaciones. Aprenderás a ingresar indicaciones en Gemini para obtener explicaciones sobre el código, recibir recomendaci.
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Gemini for Cloud Architects - Deutsch

Gemini para arquitectos de la nube - Español | Coursera En este curso, aprenderás cómo Gemini, un producto basado en IA generativa de Google Cloud, ayuda a los administradores en la implementación de infraestructura. Conocerás los mensajes con los que Gemini puede explicar la infraestructura, desplegar clústeres de.
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Gemini for Cloud Architects - 日本語版

Gemini para Arquitectos de la Nube - Versión en Español Universidad:   Proveedor:   Coursera Categorías:   Cursos de IA Generativa, Cursos de Google Cloud Platform (GCP), Cursos de Arquitectura de Nube, Cursos de Aprovisionamiento de Infraestructura En este curso, aprenderás cómo Gemini, el colaborador de IA generativa de Go.
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Introduction to Large Language Models - 日本語版

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande - Versión en Español En este curso de microaprendizaje, aprenderás qué son los modelos de lenguaje grandes (LLM), en qué casos de uso pueden aplicarse y cómo mejorar el rendimiento de los LLM ajustando los prompts. También se presentarán herramientas de Google que te ayudarán a crear tus propias apli.
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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!