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Cursos de IA generativa

542 Cursos

California Institute of Technology AWS Skill Builder

Generative AI for Executives (Vietnamese)

El curso "Inteligencia Artificial Generativa para Ejecutivos (Vietnamita)" ofrece una visión general profunda sobre la IA generativa para líderes empresariales. El contenido del curso incluye una introducción a la IA generativa, cómo puede resolver desafíos para los ejecutivos y su contribución al crecimiento empresarial, así como su potencial para.
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provider AWS Skill Builder
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sessions On-Demand
California Institute of Technology Udemy

Intro to ChatGPT and Generative AI

Desbloquea el potencial de la IA en tu carrera con el curso de "Introducción a ChatGPT y la IA Generativa" disponible en Udemy. Sumérgete en el mundo de la IA Generativa y descubre cómo el uso de ChatGPT puede elevar tu productividad a nuevas alturas. Este curso sirve como la puerta de entrada perfecta tanto para principiantes como para profesional.
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provider Udemy
pricing Paid Course
duration 1 hour 7 minutes
sessions On-Demand
California Institute of Technology Codecademy

Optimizing Code with Generative AI Case Study

Desbloquea el poder de la IA generativa para mejorar la eficiencia del código con nuestro estudio de caso integral, "Optimizando Código con IA Generativa". Presentado por Codecademy, esta experiencia práctica está diseñada para equiparte con las habilidades necesarias para mejorar la legibilidad, mantenibilidad, testeabilidad y eficiencia de recurs.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Codecademy

Intro to AI Strategy

Introducción a la Estrategia de IA Descubre los fundamentos para utilizar la Inteligencia Artificial de manera responsable con nuestro curso introductorio. A medida que la tecnología de IA Generativa continúa revolucionando diversas industrias, es crucial entender y navegar los riesgos y desafíos inherentes que vienen con las implementaciones de IA.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Codecademy

Creating Marketing Assets with Generative AI Case Study

Descubre el poder de la inteligencia artificial generativa en el marketing con nuestro estudio de caso integral, "Creando Activos de Marketing con Inteligencia Artificial Generativa". Esta guía práctica proporcionada por Codecademy profundiza en el uso de ChatGPT y DALL-E 2 para la elaboración de una amplia gama de materiales de marketing, desde de.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Codecademy

Unit Testing with Generative AI Case Study

Título: Estudio de Caso: Pruebas Unitarias con IA Generativa Descripción: Sumérgete en un estudio de caso revelador sobre el aprovechamiento de ChatGPT para pruebas unitarias en Python. Esta guía práctica te guiará a través del proceso de utilizar la IA generativa, específicamente ChatGPT, para crear un conjunto de pruebas unitarias. Perfecto para.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Codecademy

Learn the Role and Impact of Generative AI and ChatGPT

Embárquese en un viaje revelador para descubrir el papel significativo y el impacto de la IA generativa y ChatGPT en nuestro futuro. Este curso completo, desarrollado con la ayuda de múltiples tecnologías de IA, ofrece perspectivas profundas y discusiones de vanguardia sobre cómo la IA está preparada para transformar varios sectores, incluyendo alt.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Codecademy

Language Models in Python: Generative Chatbots

Embárcate en un viaje para dominar el arte de crear chatbots con IA con nuestro curso avanzado, "Modelos de Lenguaje en Python: Chatbots Generativos". Este curso integral está diseñado para equiparte con las habilidades para crear chatbots generativos sofisticados utilizando el poder del aprendizaje profundo y los modelos seq2seq de Python. Al insc.
provider Codecademy
pricing Free Trial Available
duration 1 hour
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Data Visualization with OpenAI API: Generate code with GenAI

Título: Visualización de Datos con la API de OpenAI: Generar código con GenAI Descripción: Sumérgete en el mundo de la IA generativa con nuestro curso basado en proyectos sobre Visualización de Datos con la API de OpenAI. A lo largo de 2 horas, emprenderás un viaje para dominar el arte de generar código Python para análisis de datos y visualización.
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provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Google Bard for Beginners: Text Generation with Prompts

Titulo: Google Bard para Principiantes: Generación de Texto con Prompts Descripción: Adéntrate en el mundo de la IA generativa con nuestro curso basado en proyectos de 1 hora sobre generación de texto, utilizando Google Bard, MakerSuite y la API de PaLM dentro de Google Colab. Este curso está diseñado para introducirte en la integración de PaLM con.
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provider Coursera
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!