Cursos de IA generativa

659 Cursos

Gemini in Google Docs - 日本語版

Gemini en Google Docs - Versión en Español Gemini para Google Workspace es un complemento que proporciona a los usuarios acceso a funciones de IA generativa. A través de lecciones en video, actividades prácticas y ejemplos concretos, se explica detalladamente las funciones de Gemini en Google Docs. Aprenda a generar contenido de documento.
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Generative AI for Educators & Teachers

IA Generativa para Educadores y Maestros Adéntrate en el futuro de la educación, la resolución de problemas y la optimización de la vida diaria con esta especialización en IA Generativa. Diseñado para educadores, profesionales y estudiantes de por vida, este programa te equipa con las herramientas para aprovechar el poder transformador de ChatGPT y.
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Copilot for Cybersecurity

Copilot para Ciberseguridad | Coursera Título del Curso: Copilot para Ciberseguridad Descripción: Descubre cómo Copilot puede mejorar tus habilidades en ciberseguridad con nuestro curso. Obtén una visión general y profundiza en demostraciones de casos de uso detallados, diseñados para practicantes de Ciberseguridad ansiosos por aumen.
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Copilot for Power BI

Copilot para Power BI Título del curso: Copilot para Power BI Descripción: Este curso explora cómo aprovechar Copilot junto con Power BI para optimizar procesos y mejorar resultados de trabajo. Proporciona una visión general y demostraciones de casos de uso detallados, ideal para practicantes de Power BI que buscan mejorar sus habilidades con.
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Generative AI: Advance Your Human Resources (HR) Career

IA Generativa: Avanza Tu Carrera en Recursos Humanos (RRHH) ¿Estás interesado en avanzar tu carrera en recursos humanos (RRHH) utilizando IA generativa? En este curso, aprenderás cómo GenAI puede optimizar los procesos de RRHH y aumentar la productividad de los profesionales. Se discute la relevancia, el impacto y los casos de uso d.
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Gemini for Google Cloud Learning Path

Título del Curso: Gemini para la Ruta de Aprendizaje en Google Cloud Descripción: La ruta de aprendizaje Gemini para Google Cloud proporciona ejemplos de cómo Gemini puede ayudar a que ingenieros de todo tipo sean más eficientes en sus actividades diarias. Gemini ofrece una interfaz de chat en lenguaje natural, permitiéndote obtener respuestas.
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Generative AI for Project Managers

Generative AI para Gerentes de Proyectos El conocimiento en Generative AI es ahora una habilidad esencial en la gestión de proyectos. Según Business 2 Community, el 93% de las empresas que invierten en IA para la gestión de proyectos reportan un retorno positivo de la inversión. Además, la Generative AI puede mejorar la tasa de éxit.
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Generative AI for Developers

IA Generativa para Desarrolladores IA Generativa para Desarrolladores Desbloquea el futuro de la programación con IA generativa y mejora tus habilidades de programación mientras profundizas tu comprensión del poder transformador de la IA. Perfecto para integrar herramientas avanzadas de IA en tus flujos de trabajo, con una combinación de dominio.
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Navigating Generative AI for Leaders

Navegando la IA Generativa para Líderes Navegando la IA Generativa para Líderes Creado por un CEO para CEOs, este programa es su clave para desbloquear el poder transformador de la GenAI. Presenta laboratorios prácticos con acceso a Google Gemini Pro en un entorno seguro y privado. Estos laboratorios no solo le enseñarán cómo usar la GenAI, sino.
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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!