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Cursos de IA generativa

659 Cursos

California Institute of Technology Codecademy

Differentiate for Language and Reading Level With ChatGPT Case Study

Estudio de Caso: Diferenciar Nivel de Idioma y Lectura con ChatGPT Utiliza ChatGPT para crear textos en varios niveles de lectura y lenguaje. Esto puede ayudar a agilizar los esfuerzos para la creación de material educativo. Este estudio de caso te ayudará a desarrollar tus habilidades en el uso de IA generativa como herramient.
California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Generative AI Fundamentals - Locales

Fundamentos de IA Generativa - Locales Este curso, Fundamentos de IA Generativa - Locales, está diseñado específicamente para estudiantes no angloparlantes. Si prefieres el curso en inglés, por favor inscríbete en Generative AI Fundamentals. Obtén una insignia de habilidad completando los siguientes cursos: Introduc.
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California Institute of Technology Google Cloud Skills Boost

Enterprise Search on Generative AI App Builder

Búsqueda Empresarial en Generative AI App Builder Las empresas de todos los tamaños a menudo luchan por hacer que la información sea fácilmente accesible tanto para empleados como para clientes. La documentación interna con frecuencia está dispersa en wikis, comparticiones de archivos y bases de datos. De manera similar, los sitios orientados al c.
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California Institute of Technology DataCamp

Understanding Prompt Engineering

Comprendiendo la Ingeniería de Prompts Embárcate en un viaje inmersivo para dominar ChatGPT, el innovador modelo de lenguaje conversacional, y revoluciona tus procesos empresariales y creativos. Este curso integral cubre los fundamentos de la ingeniería de prompts, enseñándote a construir prompts claros, específicos y abiertos, y avanza hacia t.
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California Institute of Technology Codecademy

Optimizing Code with Generative AI Case Study

Aproveche las herramientas de IA generativa para optimizar la legibilidad del código, su mantenibilidad, capacidad de prueba y eficiencia de recursos, fomentando un desarrollo simplificado. Este estudio de caso le ayudará a desarrollar sus habilidades en el uso de la IA generativa como herramienta de codificación. Adoptando la mentalidad de u.
California Institute of Technology Codecademy

Debug Python Code with Generative AI Case Study

Estudio de Caso: Depuración de Código Python con IA Generativa La IA generativa puede ayudarle a corregir errores, probar y simular código, optimizar y mejorar el rendimiento, y mucho más. Este estudio de caso le ayudará a desarrollar sus habilidades en el uso de IA generativa como herramienta de codificación. Adoptando la mentalidad de un desar.
California Institute of Technology Pluralsight

The New Developer: Help Your Engineering Org Navigate Issues of Trust, Agency, & Skill Threat as They Adopt Generative AI

El Nuevo Desarrollador: Ayuda a Tu Organización de Ingeniería a Navegar Problemas de Confianza, Agencia, y Amenaza de Habilidades al Adoptar IA Generativa En esta sesión, abordaremos de frente la adopción de IA dentro de las organizaciones de ingeniería. Escucharás sobre una investigación original y empíricamente fundamentada sobre cómo los ingen.
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California Institute of Technology Pluralsight

The Data Sessions: ChatGPT Roundtable Discussion with Pluralsight Experts

The Data Sessions: ChatGPT Mesa Redonda con Expertos de Pluralsight Sigue a los expertos de la industria mientras exploran el poder transformador de la IA generativa, su potencial creativo y la ética detrás de su aplicación. Equípate con conocimiento para la era de la IA. ¿Te resulta difícil navegar por las complejidades del pod.
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California Institute of Technology Pluralsight

LangChain Development

Curso de Desarrollo LangChain | Pluralsight Este es un curso de nivel intermedio sobre LangChain. Este curso le enseñará cómo crear aplicaciones de IA generativa utilizando esta poderosa plataforma de código abierto. Aunque los modelos de lenguaje grande se han convertido en una oferta imprescindible para todas las empresas.
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California Institute of Technology Pluralsight

OpenAI Model Selection and Integrations

OpenAI publica varios modelos de lenguaje grandes (LLMs), cada uno optimizado para diferentes casos de uso. Este curso le enseña a seleccionar el modelo adecuado para equilibrar rendimiento, precisión y costo. OpenAI ofrece a los clientes acceso a sus modelos de lenguaje grandes líderes en el mundo y APIs a través de una interfaz REST sencilla..
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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!