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Cursos de IA generativa

608 Cursos

California Institute of Technology Coursera

Gemini in Google Drive - Français

Gemini en Google Drive - Français Gemini para Google Workspace es un complemento que permite a los usuarios acceder a funcionalidades de IA generativa. Este curso explora las funcionalidades de Gemini en Google Drive mediante videos educativos, actividades prácticas y ejemplos concretos. Al final de este curso, contará con los.
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California Institute of Technology Coursera

Gemini in Google Drive - 繁體中文

Gemini en Google Drive - Español Gemini for Google Workspace es un complemento que permite a los usuarios acceder a funciones de IA generativa. Este curso utiliza videos, actividades prácticas y ejemplos para proporcionar una comprensión profunda de las características de Gemini en Google Drive. Al finalizar el curso, te.
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California Institute of Technology Coursera

Work with Gemini Models in BigQuery - Español

Trabaja con Modelos de Gemini en BigQuery - Español En este curso, se muestra cómo usar modelos de IA/AA para tareas de IA generativa en BigQuery. A través de un caso de uso práctico relacionado con la administración de relaciones con clientes, conocerás el flujo de trabajo para solucionar un problema empresarial con modelos de Gemini. Para fa.
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California Institute of Technology Coursera

Work with Gemini Models in BigQuery - 한국어

Trabajar con Modelos Gemini en BigQuery - Español Este curso muestra cómo usar modelos de IA/ML en BigQuery para tareas de IA generativa. A través de casos de uso del mundo real relacionados con la gestión de relaciones con clientes, se explica un flujo de trabajo para resolver problemas comerciales utilizando modelos de Gemini. Para facilitar.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Flash – AWS AI/ML Essentials (Simplified Chinese) (中文讲师定制版)

AWS Flash – Esenciales de AI/ML de AWS (Chino Simplificado) (Versión Personalizada en Chino) Este curso está dirigido a técnicos que necesitan tomar el examen de certificación Amazon Web Services Certified AI Practitioner (AIF-C01). A través de este curso, los participantes entenderán el proceso del examen de certificación y los puntos clave a cons.
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California Institute of Technology Northeastern University

Ethics and Governance in the Age of Generative AI

Ética y Gobernanza en la Era de la IA Generativa Este curso es ideal para individuos que deseen profundizar su comprensión de la IA generativa y las mejores prácticas para una incorporación ética en los flujos de trabajo. Ofrecido por Northeastern University en Coursera, aborda los aspectos éticos y técnicos del desarrollo y despliegue de modelo.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Indonesian)

Fundamentos del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial En este curso, aprenderás sobre los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). Verás las diversas formas de relación entre la IA, ML, deep learning y el campo emergente de la inteligencia artificial generativa (IA generativa). Obtendrás un sólid.
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California Institute of Technology Southern New Hampshire University

Integrating Generative AI into Project Management

Integrating Generative AI into Project Management Después de tomar este curso, los estudiantes podrán integrar de manera efectiva herramientas de IA generativa (Modelos de Lenguaje de Gran Escala, LLM, como ChatGPT) en sus flujos de trabajo de gestión de proyectos para mejorar la eficiencia, la comunicación y la toma de decisiones, manteniendo e.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Prácticas de IA responsable (Español LATAM) | Responsible Artificial Intelligence Practices (LATAM Spanish)

In this course, you will learn about responsible AI practices. First, you will have access to an introduction that explains what responsible AI is. You will learn to define responsible AI, understand the challenges that responsible AI aims to overcome, and explore the fundamental dimensions of responsible AI. Next, you will delve into some top.
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California Institute of Technology Coursera

Content Creation With Generative AI

Creación de Contenidos con IA Generativa Cada vez más, los profesionales del marketing están integrando la IA en sus operaciones de marketing, mejorando la eficiencia, la creatividad y la innovación—¡no te quedes atrás! Desbloquea el potencial de la IA generativa con este dinámico curso diseñado para ayudarte a integrar la IA 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!