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Cursos de IA generativa

659 Cursos

California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS で始める生成系 AI for Entry (Japanese ONLY) (Na) 日本語実写版

Cómo empezar con IA generativa en AWS para principiantes (solo en japonés) (Na) Versión en japonés Para quienes planean utilizar IA generativa en su trabajo, este curso ofrece una comprensión de qué es la IA generativa, cuáles son sus fundamentos técnicos, sus tipos, y los casos de uso y desafíos al integrarla en el entorno laboral. Además, se exp.
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Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Traditional Chinese)

Introducción a la IA Generativa - El Arte de lo Posible (Chino Tradicional) El curso «Introduction to Generative AI - Art of the Possible» presenta la IA generativa, casos de uso, riesgos y ventajas. Con un ejemplo de generación de contenido, explicamos el arte de lo posible. Al finalizar este curso, los estudiantes deberían ser capaces de describ.
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Foundations of Prompt Engineering (Traditional Chinese)

Fundamentos de la Ingeniería de Prompt (Español) En este curso, aprenderás los principios, técnicas y mejores prácticas para diseñar prompts efectivos. Este curso introducirá los conocimientos básicos del diseño de ingeniería de prompts y, a medida que avance el curso, se presentarán técnicas avanzadas de prompts. También aprenderás cómo prevenir.
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Foundations of Prompt Engineering (Simplified Chinese)

Fundamentos de la Ingeniería de Prompts (Chino Simplificado) En este curso, aprenderá los principios, técnicas y mejores prácticas para diseñar prompts efectivos. El curso comienza con los fundamentos de la ingeniería de prompts y avanza gradualmente hacia técnicas de prompts avanzadas. También aprenderá cómo prevenir el mal uso de los prompts y.
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Introduzione all'AI generativa - L'arte del possibile (Italiano) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Italian)

Introducción a la IA generativa - El arte de lo posible (Español) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Spanish) El curso “Introducción a la IA generativa - El arte de lo posible” proporciona una introducción a la IA, los casos de uso, los riesgos y las ventajas. Con la ayuda de un ejemplo de generación de contenido, ilustraremos.
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Planning a Generative AI Project (Korean)

Planificación de un Proyecto de IA Generativa (Coreano) Planificación de un Proyecto de IA Generativa es el segundo curso de una serie de tres partes llamada Essentials de IA Generativa para responsables de decisiones empresariales y técnicas. Si aún no lo ha hecho, comience con el primer curso de la serie, Introduction to Generative AI - Art of t.
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Build a Question-answering Bot using Generative AI (Traditional Chinese)

Crear un Bot de Preguntas y Respuestas usando IA Generativa (Chino Tradicional) En este laboratorio, construirás un Chatbot que responda preguntas sobre los servicios de AWS. El diseño de este laboratorio está orientado a que experimentes cómo desplegar modelos de lenguaje grande (LLM), integrar dicho modelo con fuentes de datos de Amazon Kendra.
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Build a Question-answering Bot using Generative AI (Simplified Chinese)

Crear un chatbot de preguntas y respuestas basado en IA generativa (Español) - AWS Skill Builder En este laboratorio, construirás un chatbot que puede responder preguntas relacionadas con los servicios de AWS. El diseño de este laboratorio tiene como objetivo permitirte experimentar cómo implementar un modelo de lenguaje grande.
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Build a Question-answering Bot using Generative AI (Korean)

Construye un Bot de Respuestas Usando IA Generativa (Coreano) Resumen de la Práctica En esta práctica, construirás un chatbot que responde preguntas sobre servicios de AWS. Esta práctica está diseñada para proporcionar un entorno en el que puedas desplegar un gran modelo de lenguaje (LLM), integrarlo con una fuente de datos de Amazon Kendra y cons.
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Build a Question-answering Bot using Generative AI (Japanese)

Construir un Bot de Preguntas y Respuestas usando IA Generativa En este laboratorio, crearás un chatbot para responder preguntas sobre servicios de AWS. Ofrecemos una experiencia práctica en el despliegue de modelos de lenguaje grandes (LLM), la integración con fuentes de datos de Amazon Kendra, y la creación de un chatbot Amazon Lex V2 que utili.
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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!