Cursos de IA generativa

1018 Cursos

Udemy

Practical GenAI: Basics, Tools, Use cases, Ethics, Future

Bienvenido a GenAI Práctico, una guía completa perfecta para nuevos empleados de negocios que desean sobresalir en el mundo en evolución de las tecnologías de IA. Este curso de Udemy cubre los fundamentos, herramientas, casos de uso, consideraciones éticas y perspectivas futuras de la IA en varios dominios empresariales. Áreas Clave de Aprendiza.

Udemy

Prompt Engineering PRO (ChatGPT & Generative AI FAST-TRACK)

Eleva tus habilidades con nuestro curso de Ingeniería de Prompts PRO, diseñado para acelerar la experiencia en ChatGPT y Generative AI. Aprende tácticas efectivas, mejora tu creación de contenido y optimiza tus estrategias de atención al cliente. Como beneficio adicional, este curso incluye una Herramienta de Prompt de IA gratuita para maximi.

Udemy

Hands-on SAP Build Code,JOULE AI, Low Code No Code,CAPM,HANA

Únete a nuestro curso integral en Udemy para adentrarte en SAP Build Code, explorando el Cloud Application Programming Model y el emocionante ámbito de la Inteligencia Artificial Generativa. Este curso práctico está diseñado para individuos ansiosos de desarrollar experiencia en metodologías Low Code No Code, integración JOULE y HANA. Perfecto.

Udemy

Adobe Firefly Mastery Course - Crafting Magic with Firefly

edX

Generative AI for Everyone

El 97% de los empleadores anticipan los beneficios de la IA generativa (Fuente: encuesta de Access Partnership para Amazon Web Services). Este Certificado Profesional de IA Generativa te equipa con las habilidades para automatizar tareas, acelerar la investigación, analizar datos rápidamente y crear contenido original. Ya sea para mejorar tu cur.

Northeastern University

AI Innovation in Healthcare

edX

Generative AI for Data Engineering

Las previsiones de Gartner sugieren que para 2027, el 80% de la fuerza laboral de ingeniería necesitará adaptarse al auge de la IA generativa. Para los ingenieros de datos, la competencia en IA se convertirá en crucial para el progreso profesional. La Ingeniería de Datos implica la recolección, transformación y almacenamiento eficiente de datos. L.

edX

Generative AI for Data Scientists

¿Estás ansioso por elevar tus habilidades en ciencia de datos con IA generativa? Diseñado para científicos de datos, analistas, arquitectos, ingenieros y entusiastas de los datos, este programa te equipa con el conocimiento esencial para integrar la IA gen en tu trabajo de manera eficiente. Comienza construyendo una base sólida en las aplicaci.

edX

Generative AI for Software Developers

La IA Generativa (o Gen IA) está marcando el comienzo de una nueva era en el desarrollo de software. Al aprovechar esta tecnología de vanguardia, los desarrolladores pueden escribir código de alta calidad más rápido, reducir errores y mejorar significativamente su eficiencia. A medida que la IA se convierte en una herramienta esencial para la i.

edX

Generative AI for Data Analysts

El análisis de datos juega un papel crucial en ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas en el panorama actual impulsado por los datos. A medida que aumenta la demanda de profesionales competentes en este campo, es esencial mantenerse al día con los avances más innovadores. La IA generativa representa una de las evoluciones más em.

1 ... 4 5 6 7 8 ... 102

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:

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.

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.

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.

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.

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!