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Cursos de IA generativa

608 Cursos

California Institute of Technology Coursera

Microsoft Copilot for Data Science

Microsoft Copilot para Ciencia de Datos Según un estudio de Gartner de 2023, el 67% de las organizaciones maduras están creando nuevos roles para GenAI, y el 87% de estas organizaciones tienen un equipo dedicado a la IA. Copilot para Ciencia de Datos está diseñado para ayudar a los científicos de datos existentes y aspirantes a prepararse para est.
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Generative AI Engineering with LLMs

Ingeniería de IA Generativa con LLMs Se anticipa que el mercado de la IA Generativa (Gen AI) crecerá un 46% anualmente hasta 2030 (Fuente: Statista). Como resultado, los ingenieros de Gen AI están en alta demanda. Este programa equipa a aspirantes a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y desarrolladores de IA con habilidade.
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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Thai)

Explorando Casos de Uso y Aplicaciones de Inteligencia Artificial (Español) En este curso, estudiarás casos de uso en situaciones reales sobre cómo se aplican la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial generativa (IA generativa) en diversas industrias, tales como la industria de la salud, finanzas,.
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GenAI for Digital Marketing and Ecommerce Analysts

GenAI para Analistas de Marketing Digital y Comercio Electrónico En el acelerado mundo del comercio electrónico de hoy, mantenerse un paso adelante es clave para el éxito. El curso "Gen AI para Analistas de Marketing Digital y Comercio Electrónico" está diseñado para equipar a los marketers digitales y analistas de comercio electrónico con los c.
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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese)

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese) En este curso introductorio del currículo de AWS ML Engineer Associate, repasará los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y estudiará la evolución del ML y la IA. Explorará los pasos iniciales del ciclo de vida del ML, identificará los objetivos co.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish) En este curso, explorará el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye lo siguiente: Definición de un caso práctico empresarial.
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Intel® Solutions Pro – Principles of AI Everywhere

Intel® Solutions Pro – Principios de IA en Todas Partes La IA está transformando cómo trabajamos y vivimos cada día, y está evolucionando rápidamente. Intel está ofreciendo un espectro completo de plataformas de hardware y software, proporcionando soluciones abiertas y modulares para acelerar el tiempo de valorización en esta era de crecimiento e.
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Enhancing Customer Insights with Generative AI

Mejorando las Perspectivas del Cliente con IA Generativa Este curso breve equipa a los profesionales del marketing, analistas de datos y estrategas empresariales con habilidades prácticas para analizar el comportamiento del cliente, generar perspectivas accionables y fomentar el crecimiento utilizando las últimas herramientas de IA y estudios de.
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GenAI and Model Selection

¿Sabías que dominar la IA Generativa (GenAI) y seleccionar los modelos adecuados puede mejorar significativamente tus proyectos y tu organización? Aprende cómo aprovechar las tecnologías avanzadas de IA para tomar decisiones informadas y optimizar tus flujos de trabajo. Este breve curso capacita a los profesionales para mejorar sus estrategias.
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GenerativeAI for Customer Success

GenerativeAI para el Éxito del Cliente ¿Sabía que las empresas que usan Generative AI en el éxito del cliente ven una mejora significativa en la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa? Descubra cómo puede aprovechar esta tecnología para transformar sus estrategias de éxito del cliente. Este curso corto capacita a los profesionales y.
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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!