Cursos de IA generativa

664 Cursos

Pluralsight

Image Generation with DALL-E 3

Generación de Imágenes con DALL-E 3 La inteligencia artificial generativa basada en imágenes permite la creación de imágenes impresionantes y útiles a través de indicaciones. Este curso te enseñará cómo generar imágenes de alta calidad usando el poder de Generative AI con DALL-E. En este curso, Generación de Imágenes con DALL-E, aprenderás a ap.

Coursera

Creating Social Media Posts with GenAI: Mastering ChatGPT

Creando Publicaciones en Redes Sociales con GenAI: Dominando ChatGPT ¿Estás listo para elevar tu juego en redes sociales usando lo último en IA generativa? En el acelerado mundo digital de hoy, crear contenido atractivo que resuene con tu audiencia es clave para destacar. Este Proyecto Guiado está diseñado para ayudar a gerentes de redes soci.

AWS Skill Builder

AWS Flash - Automating with AI/ML for Small Business Owners

AWS Flash - Automatización con IA/ML para Pequeños Empresarios Este curso proporciona a los pequeños empresarios una visión general de alto nivel sobre la inteligencia artificial (IA) generativa. Los alumnos explorarán los conceptos básicos de la tecnología de IA generativa y cómo implementarla para ayudar a su negocio a expandirse a nuevos mercad.

Coursera

Gemini in Google Drive - 简体中文

Título: Géminis en Google Drive - Español Descripción: Géminis para Google Workspace es un complemento que permite a los usuarios utilizar funciones de IA generativa. Este curso profundiza en las características de "Géminis en Google Drive" a través de lecciones en video, actividades prácticas y ejemplos reales. Al finalizar este curso, tendrá el.

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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!