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Cursos de IA generativa

1016 Cursos

California Institute of Technology Coursera

GenAI for Compensation Analysis in Law Firms

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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Legal Researchers: Accelerating Case Analysis

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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Call Centers: AI-Driven Customer Success

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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Azure: AI-Powered Cloud Optimization Strategies

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California Institute of Technology Coursera

GenAI in Litigation and Dispute Resolution

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California Institute of Technology Udemy

AI Security

¡Únete al completo Taller de Seguridad de IA de Udemy! Domina tecnologías de vanguardia como Microsoft Security Copilot, ChatGPT, MITRE ATLAS y Defender para IA. Este curso es ideal para aquellos interesados en IA Generativa, ChatGPT, Ingeniería de Prompts, Inteligencia de Amenazas Cibernéticas y Centros de Operaciones de Seguridad. Eleva tu exp.
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California Institute of Technology Southern New Hampshire University

AI Agents and Agentic AI with Python & Generative AI

Olvida todo lo que sabes sobre la IA tradicional. La IA Agentica no solo analiza datos; actúa sobre ellos. Desde redactar correos de ventas hasta actualizar CRM, no es solo una herramienta—es un cambio de juego. ¿Estás listo para aprovechar su poder? La IA Agentica combina la IA Generativa con herramientas y acciones, permitiendo la creación de.
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California Institute of Technology University of California, Davis

AI Agents: From Prompts to Multi-Agent Systems

Desbloquee el poder transformador de los agentes de IA para mejorar su productividad y satisfacción laboral. Participe en este curso profundo dirigido por el Dr. Martin Hilbert, donde explorará los elementos esenciales de la IA generativa y aprenderá a crear sistemas multiagente. Ideal para profesionales, estudiantes y entusiastas de la IA p.
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California Institute of Technology Coursera

GenAI for Legal Document Management

Únase a nuestro curso diseñado para empoderar a los profesionales legales integrando la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) en sus procesos de gestión de documentos. Aproveche el poder de GenAI para automatizar tareas repetitivas, mejorar la precisión y optimizar la eficiencia general del flujo de trabajo. Manténgase competitivo en el.
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California Institute of Technology Coursera

DevOps and AI on AWS: Upgrading Apps with Generative AI

Descubre cómo mejorar tus aplicaciones con funciones de IA generativa en AWS en nuestro curso interactivo. Sumérgete en los modelos de lenguaje grande de Amazon Bedrock, dominando la generación de texto personalizado y técnicas avanzadas como la ingeniería de prompts, ajuste fino y Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Nuestro curso en.
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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!