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Cursos de IA generativa

659 Cursos

California Institute of Technology Coursera

Future Role Workshop Lab

Laboratorio de Taller de Roles Futuros | Coursera Nota: Este laboratorio está diseñado para ser un taller en vivo, y no debe tomarse como un curso independiente. A través de este taller, trabajará de manera práctica con IA Generativa para mejorar la descripción de su rol actual y anticipar cómo su rol puede cambiar en el futuro. Anti.
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GenAI for Customer Service Teams

GenAI para Equipos de Atención al Cliente "GenAI para Equipos de Atención al Cliente" es un curso introductorio diseñado para cerrar la brecha entre las tecnologías de IA generativa (GenAI) y las prácticas de servicio al cliente. Este curso desmitifica la GenAI, haciéndola accesible para los profesionales de atención al cliente.
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GenAI for Application Developers

GenAI para Desarrolladores de Aplicaciones “GenAI para Desarrolladores de Aplicaciones” está diseñado para profesionales ansiosos por integrar la IA en su flujo de trabajo de desarrollo. Este curso integral introduce Gemini para Google Cloud (Duet AI), enfatizando su potencial para agilizar los procesos de codificación, depuración y despliegue..
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GenAI for Data Scientists

GenAI para Científicos de Datos GenAI para Científicos de Datos está dirigido a profesionales ansiosos por integrar la IA generativa (GenAI) en sus prácticas de ciencia de datos. Este curso introductorio simplifica el complejo mundo de GenAI, ilustrando su notable impacto en el análisis de datos, el modelado predictivo y más. Obtendrá una compr.
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GenAI for Software Engineering Teams

GenAI para Equipos de Ingeniería de Software "GenAI para Equipos de Ingeniería de Software" es un curso intensivo de una hora diseñado para transformar la forma en que operan los equipos de ingeniería de software. Este curso pone un fuerte énfasis en metodologías y herramientas colaborativas, empoderando a los equipos de ingeniería de software pa.
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Gemini for Data Scientists and Analysts - Español

En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, ayuda a analizar los datos de los clientes y predecir las ventas de productos. También aprenderás a identificar, categorizar y desarrollar los clientes nuevos usando datos de clientes en BigQuery. A través de labs prácticos, comprobarás cómo Gem.
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Gemini for end-to-end SDLC - Español

Gemini para SDLC de extremo a extremo - Español En este curso, descubrirás cómo Gemini, un colaborador potenciado por IA generativa de Google Cloud, te ayudará a usar los productos y servicios de Google para desarrollar, probar, implementar y administrar aplicaciones. Con la ayuda de Gemini, aprenderás a desarrollar y co.
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California Institute of Technology Coursera

Introduction to Large Language Models - Deutsch

Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande - Deutsch En este curso introductorio en formato de microaprendizaje, se examina qué son los Modelos de Lenguaje Grande (LLM), para qué casos de uso se pueden emplear y cómo se puede mejorar su rendimiento afinando los prompts. Además, se tratarán las herramientas de Google que perm.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)

En este curso introductorio del Currículo Asociado de AWS ML Engineer, se repasan los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y se revisa la evolución de ML y AI. Como primer paso del ciclo de vida de ML, se identifican los objetivos comerciales y se formulan problemas de ML en función de esos objetivos comerciales. Finalmente, se estudian lo.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)

En este curso introductor al plan de estudios para ingenieros de ML asociados de AWS, examinas los conceptos básicos de machine learning (ML) y exploras la evolución del machine learning y la IA. Exploras las primeras etapas del ciclo de vida del ML, identificando una meta de negocios y formulando un problema de ML basado en esa meta de negocios. F.
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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!