Unirse

Cursos de IA generativa

542 Cursos

California Institute of Technology Coursera

Jasper AI: Writing a Product Review Blog Post

Jasper AI: Escribiendo una Entrada de Blog de Reseña de Producto - Coursera Mejora tus habilidades de creación de contenido digital con este curso enfocado de dos horas basado en proyectos, donde usarás Jasper AI para crear una entrada de blog de reseña de producto de calidad profesional para un par de auriculares inalámbricos con cancelación.
course image
provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Introduction to Generative AI Studio - Français

Introducción al Estudio de IA Generativa - Español Este curso presenta el Estudio de IA Generativa. Este producto disponible en Vertex AI te ayuda a prototipar y personalizar modelos de IA generativa para que puedas aprovechar sus capacidades en tus aplicaciones. Descubrirás qué es el Estudio de IA Generativa, cuáles son sus caracte.
course image
provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Introduction to Generative AI Studio - Português Brasileiro

Introducción a Generative AI Studio - Español En este curso, presentamos el Generative AI Studio, un producto de Vertex AI que ayuda en el prototipado y la personalización de modelos de IA generativa para usar sus recursos en tus aplicaciones. Aprenderás qué es el Generative AI Studio, conocerás las funcionalidades y opciones disponibles, además.
course image
California Institute of Technology Coursera

Introduction to Generative AI - Bahasa Indonesia

Introducción a la IA Generativa - Español | Coursera Este es un curso introductorio de microaprendizaje que tiene como objetivo definir la IA Generativa, sus usos y las diferencias con los métodos convencionales de aprendizaje automático. Este curso también incluye las herramientas de Google que pueden ayudarle a desarrollar sus propias aplicac.
course image
provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Introduction to Generative AI Studio - Italiano

Introducción a Generative AI Studio - Español Introducción a Generative AI Studio - Español Este curso ilustra Generative AI Studio, un producto en Vertex AI que te ayuda a prototipar y personalizar modelos de IA generativa de modo que puedas utilizar sus capacidades en tus aplicaciones. En este curso aprenderás qué es Generative AI Studio, sus.
course image
provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
sessions On-Demand
California Institute of Technology

Introduction to Image Generation - Français

Introducción a la Generación de Imágenes - Español Este curso presenta los modelos de difusión, una familia de modelos de aprendizaje automático que recientemente se han revelado prometedores en el campo de la generación de imágenes. Los modelos de difusión encuentran su origen en la física, y más específicamente en la termodin.
course image
California Institute of Technology Coursera

Introduction to Image Generation - Bahasa Indonesia

Este curso presenta los modelos de difusión, un grupo de modelos de aprendizaje automático que han demostrado su potencial en el campo de la generación de imágenes recientemente. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han vuelto populares tanto en l.
course image
provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Introduction to Large Language Models - Español

Este es un curso introductorio de microaprendizaje en el que se explora qué son los modelos de lenguaje extensos (LLM), sus casos de uso y cómo se puede utilizar el ajuste de los mensajes para mejorar el rendimiento de los LLM. También abarca las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias aplicaciones de IA generativa. Univ.
course image
provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Copy.AI for Beginners: Generate texts for various use cases

Copy.AI para Principiantes: Genera Textos para Diversos Usos En este curso de 1 hora de duración basado en proyectos, practicarás la creación de textos generativos utilizando CopyAI. Cubriremos esto explorando las diversas características de CopyAI, creando prompts personalizados para diferentes casos de uso, integrando contenido a través de Inf.
course image
provider Coursera
pricing Paid Course
duration 1-2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Generative AI with Vertex AI: Build a customer chatbot

IA Generativa con Vertex AI: Construye un Chatbot para Clientes En este curso basado en proyectos de 1 hora, descubrirás cómo usar Vertex AI para resumir y clasificar texto, y crear un chatbot para una institución financiera. Esto implica analizar llamadas de soporte al cliente y desarrollar un chatbot de soporte al cliente. Obtendrás experienci.
course image
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!