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Cursos de IA generativa

542 Cursos

California Institute of Technology Pluralsight

ChatGPT and Generative AI: The Big Picture

Descubre la revolución de ChatGPT y la IA generativa y comprende sus fundamentos con "ChatGPT y la IA generativa: Una visión global". Este curso, ofrecido por Pluralsight, se adentra en el fascinante mundo de la inteligencia artificial generativa, brindando a los aprendices una comprensión esencial de cómo tecnologías como ChatGPT trabajan para imi.
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provider Pluralsight
pricing Free Trial Available
duration 29 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Independent

Building Generative AI Applications with Gradio

Embárcate en un viaje para crear aplicaciones de IA interactivas con nuestra última oferta: "Construcción de Aplicaciones Generativas de IA con Gradio". Este curso, dirigido por el renombrado Ingeniero de Arte en Aprendizaje Automático de Hugging Face, Apolinário Passos, es tu puerta de entrada para dominar la IA generativa con Gradio. En este curs.
provider Independent
pricing Free Online Course
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

How Diffusion Models Work

Embarque en un viaje transformador hacia el mundo de la IA generativa con el curso "Cómo Funcionan los Modelos de Difusión", ofrecido en Coursera. Guiado por la experiencia de Sharon Zhou, este curso intensivo de una hora desmitifica las técnicas avanzadas detrás de los modelos de difusión, empoderándote para no solo entender sino también construir.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Codecademy

Prompt Engineering for Marketing

Descubre el poder de la IA en el marketing con nuestro curso integral sobre Ingeniería de Prompts para Marketing, ofrecido por Codecademy. Este programa especializado está diseñado para equipar a los profesionales del marketing y a los especialistas en productos con las habilidades para emplear ChatGPT en estrategias de marketing innovadoras. A tra.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Independent

Evaluating and Debugging Generative AI

Adéntrate en las complejidades de gestionar proyectos de aprendizaje automático e IA con nuestro curso especializado en Evaluación y Depuración de IA Generativa. Abordando fuentes de datos diversas, vastos volúmenes de datos, modelos intrincados y amplias pruebas y evaluaciones, este curso es tu puerta de entrada para dominar el arte de las Operaci.
provider Independent
pricing Free Online Course
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Master Generative AI: Automate Content Effortlessly with AI

Desbloquea el poder de la IA Generativa y transforma tu proceso de creación de contenido con nuestro curso integral en Udemy. Aprende a automatizar la generación de texto, imagen, audio y video usando herramientas de vanguardia como ChatGPT, Stable Diffusion XL, DALLE-3, Midjourney, GPT-4 y Perplexity. Ya sea que estés interesado en IA Generativa,.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 7 hours 33 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology AWS Skill Builder

Generative AI for Executives

Título: IA Generativa para Ejecutivos Descripción: Este curso de nivel ejecutivo ofrece una introducción comprensiva a la IA Generativa, diseñada específicamente para líderes y tomadores de decisiones. Disponible en múltiples idiomas incluyendo Español (Latinoamérica), Español (España), Français, Bahasa Indonesia, ไทย, Italiano, 日本語, 한국어, Por.
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provider AWS Skill Builder
pricing Free Certificate
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Data Balancing with Gen AI: Credit Card Fraud Detection

Descubre el poder de la IA Generativa en la lucha contra el fraude de tarjetas de crédito con nuestro proyecto guiado de 2 horas titulado "Equilibrando Datos con Gen IA: Detección de Fraude de Tarjeta de Crédito". Ofrecido por Coursera, este proyecto está en colaboración con los Servicios Financieros SecureTrust, con el objetivo de demostrar cómo l.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Promptly for Beginners: Build a Generative AI App

Inicia tu viaje en el desarrollo de aplicaciones de IA con nuestro curso basado en proyectos de 1 hora, ideal para principiantes. Aprende a aprovechar el poder de la innovadora plataforma Promptly para crear aplicaciones de IA generativa sin conocimientos previos de IA o programación. Este curso es una puerta de entrada perfecta para aquellos nuevo.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology AWS Skill Builder

Build a question-answering bot using generative AI

Este laboratorio ofrece una guía completa sobre la creación de un chatbot de preguntas y respuestas con capacidades de inteligencia artificial generativa. Utilizando generación aumentada por recuperación sin estado, este tutorial proporciona instrucciones detalladas sobre cómo aprovechar los cursos de AWS Classroom para responder consultas de maner.
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provider AWS Skill Builder
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand

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!