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Cursos de IA generativa

542 Cursos

California Institute of Technology

Crafting Personalized Content with Gen AI: Create a Campaign

Elaboración de Contenido Personalizado con Gen AI: Crear una Campaña Este Proyecto Guiado, Elaboración de Contenido Personalizado: Crear una Campaña, es perfecto para los marketers interesados en adentrarse en el mundo de la IA. Este curso basado en proyectos te enseña el arte de la ingeniería de prompts para sintetizar datos,.
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California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Elevate your Software Development Career

IA Generativa: Eleva tu Carrera en Desarrollo de Software La IA generativa está transformando el campo de la Ingeniería de Software, convirtiéndose en una habilidad crucial para que los desarrolladores la tengan en su conjunto de herramientas. Este curso de IBM "IA Generativa para Desarrolladores de Software" está diseñado para ofrecer.
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duration 16 hours
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California Institute of Technology Stanford University

The AI Awakening: Implications for the Economy and Society

El Despertar de la IA: Implicaciones para la Economía y la Sociedad Este curso explora cómo los avances en inteligencia artificial están a punto de transformar nuestra economía y sociedad en un futuro cercano. Obtén conocimientos de distinguidos investigadores de IA y líderes de la industria en tecnología, economía y negocios. El currículo profu.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
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California Institute of Technology Coursera

Navigating Generative AI: A CEO Playbook

Navegando la IA Generativa: Un Manual para CEO Este es un resumen abreviado y ejecutivo de nuestro programa integral, Navegando la IA Generativa para Líderes. Comience su viaje en este curso acelerado de 4 horas. Si necesita profundizar, su progreso se trasladará a nuestro programa más largo. Creado por el CEO de Coursera, este curso es su gu.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 17 hours
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California Institute of Technology Coursera  Specialization

Generative AI for Data Scientists

IA Generativa para Científicos de Datos El conocimiento de la IA generativa es ahora una habilidad esencial en la ciencia de datos. Según Gartner, "Para 2026, el 20% de los equipos principales de ciencia de datos se habrán rebautizado como consultoras de Ciencia Cognitiva o de Ciencia, aumentando la diversidad en las habilidades del personal en u.
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provider Coursera  Specialization
pricing Paid Course
California Institute of Technology Coursera  Specialization

Generative AI for Software Developers

IA Generativa para Desarrolladores de Software Con la IA generativa, ha comenzado una nueva era tecnológica. Los desarrolladores de software pueden aprovechar esta tecnología revolucionaria para escribir código de alta calidad con menos errores, aumentando su efectividad y eficiencia general. Esto convierte a la IA generativa en una habilidad es.
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provider Coursera  Specialization
pricing Paid Course
California Institute of Technology Coursera

Generative AI: Business Transformation and Career Growth

IA Generativa: Transformación Empresarial y Crecimiento Profesional En este breve curso, descubra el poder transformador de la IA generativa tanto en los negocios como en las carreras individuales. Ideal para cualquier persona interesada en aprender sobre las oportunidades de negocio y carrera facilitadas por la IA generativa, este curso está dise.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 20 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Udacity

Building Generative AI Solutions with Vector Databases

Construyendo Soluciones de IA Generativa con Bases de Datos Vectoriales | Udacity Título del curso: Construyendo Soluciones de IA Generativa con Bases de Datos Vectoriales Descripción: Esta lección cubre bases de datos vectoriales, cruciales para mejorar la memoria a largo plazo de la IA. Los temas incluyen conceptos fundamentales, método.
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provider Udacity
pricing Paid Course
duration 2 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology University of California, Irvine

IA generativa en el aula

Generative AI in the Classroom | University of California, Irvine | Coursera In this course, you will learn about the concept, utility, challenges, and educational possibilities of generative AI. Through direct experiences, readings, and discussions, you will propose practical applications for learning and teaching. The course also a.
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
duration 10 hours
sessions On-Demand
California Institute of Technology Coursera

Automated Report Generation with Generative AI

Generación de Informes Automatizados con IA Generativa En el mundo impulsado por datos de hoy, generar informes de manera eficiente es una habilidad valiosa para profesionales de diversas industrias. Este curso introduce a los principiantes al mundo de la generación de informes automatizados utilizando herramientas y técnicas impulsadas por IA..
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provider Coursera
pricing Free Online Course (Audit)
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!