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Cursos de IA generativa

659 Cursos

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Foundations of Prompt Engineering (Korean)

Fundamentos de Ingeniería de Prompts (Coreano) En este curso, aprenderás los principios, técnicas y mejores prácticas para diseñar prompts efectivos. Se presentan los fundamentos de la ingeniería de prompts y se exploran técnicas avanzadas de prompts. Aprenderás a evitar errores comunes en el uso de los prompts y a mitigar sesgos al interactuar co.
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Generative AI for Executives (Japanese) (VO) 日本語吹き替え版

Generative AI para Ejecutivos (Japanese) (VO) 日本語吹き替え版 Este curso proporciona una visión general de la IA generativa. Los participantes aprenderán qué es la IA generativa, cómo aborda las preocupaciones y desafíos de los ejecutivos y cómo apoya el crecimiento empresarial. También aprenderán cuánto potencial tiene la IA para transformar n.
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Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Japanese) (Sub) 日本語字幕版

Introducción a la IA Generativa - Arte de lo Posible (Japonés) (Sub) 日本語字幕版 En el curso "Introducción a la IA Generativa - Arte de lo Posible (Japonés)", se presentará la IA generativa, sus casos de uso, riesgos y beneficios. A través de ejemplos de generación de contenido, se demostrará la tecnología de lo posible. Al completar este curso,.
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Pianificare un progetto di IA generativa (Italiano) | Planning a Generative AI Project (Italian)

Pianificando un Proyecto de IA Generativa | Planning a Generative AI Project Planificar un proyecto de IA generativa es el segundo curso de la serie en tres partes denominada: Elementos esenciales de la IA generativa para los responsables de decisiones técnicas y empresariales. Si no lo has hecho ya, comienza con el primer curso de la serie: Intro.
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Planification d'un projet d'IA générative (Français) | Planning a Generative AI Project (French)

Planificación de un proyecto de IA generativa (Español) | Planning a Generative AI Project (Spanish) - AWS Skill Builder Planificación de un proyecto de IA generativa es el segundo curso de una serie de tres cursos titulada Fundamentos de la IA generativa para los tomadores de decisiones comerciales y técnicas. Si aún no lo ha hecho, comience con.
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Building a Generative AI-Ready Organization (Traditional Chinese)

Edificando una Organización Preparada para la IA Generativa "Building a Generative AI-Ready Organization" es el último curso de la serie "Generative AI Essentials for Business and Technical Decision Makers". Si aún no has tomado ninguno de los cursos anteriores, se recomienda comenzar con el primer curso de la serie titulado "Introduction to Gen.
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Building a Generative AI-Ready Organization (Simplified Chinese)

Construyendo una Organización Preparada para la IA Generativa (Simplificado) - AWS Skill Builder “Construyendo una Organización Preparada para la IA Generativa” es la última lección de la serie de tres partes "Conocimientos Esenciales de IA Generativa para Decisores Empresariales y Técnicos". Si aún no ha tomado la primera lección de esta serie In.
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Planning a Generative AI Project (Japanese)

Planificación de un Proyecto de IA Generativa (Japonés) En este curso, aprenderá los fundamentos técnicos y la terminología principal relacionada con la inteligencia artificial (IA) generativa. También aprenderá los pasos para planificar un proyecto de IA generativa y evaluará los riesgos y beneficios de usar IA generativa. • Nivel del curso: Pr.
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Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Korean)

Introducción a la IA Generativa - El Arte de lo Posible (Coreano) 'Introducción a la IA Generativa - El Arte de lo Posible' es un curso que presenta la IA generativa y explora sus casos de uso, riesgos y beneficios. A través de ejemplos de creación de contenido, se expone el arte de lo posible. Al finalizar este curso, los estudiantes podrán expli.
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Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Simplified Chinese)

Introducción a la IA Generativa - El Arte de lo Posible (Chino Simplificado) El curso Introduction to Generative AI - Art of the Possible presenta la IA generativa, casos de uso, riesgos y beneficios. Introducimos el arte de lo posible con la generación de contenido como ejemplo. Al finalizar este curso, los estudiantes deb.
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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!