Cursos de IA generativa

659 Cursos

IA Generativa e o ChatGPT: Potencializando o Trabalho e Ganhando Eficiência

Explora cómo el uso de la Inteligencia Artificial puede transformar el entorno educativo y profesional. El curso IA Generativa y ChatGPT: Potenciando el Trabajo y Ganando Eficiencia ofrecido por FGV Educación Ejecutiva está diseñado para enseñar el uso eficaz de herramientas de IA, desde el análisis de datos educativos hasta la creación de ex.
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Üretken Yapay Zekaya Giriş

Adéntrate en la inteligencia artificial generativa y adquiere conocimientos básicos sobre este emocionante y rápidamente desarrollándose campo. El curso tiene como objetivo explicar qué es la inteligencia artificial generativa, cómo funciona y en qué se diferencia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático. Conocerás las poderosa.
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Evaluate generative AI applications

Explore nuestro curso especializado diseñado para equiparlo con las habilidades para evaluar aplicaciones de IA generativa de manera efectiva. Este curso está dividido en dos módulos esenciales: Módulo 1: Conceptos Fundamentales Comprenda los principios básicos necesarios para evaluar aplicaciones de IA generativa. Al completar e.

AI Ethics at SAP

SAP reconoce el potencial transformador de la inteligencia artificial (IA) para los negocios, los gobiernos y la sociedad. Sin embargo, la rápida adopción de las tecnologías de IA trae consigo diversos desafíos económicos, políticos y sociales. El ritmo actual del avance tecnológico ha superado el establecimiento de guías gubernamentales suficie.

Build an application to send Chat Prompts using the Gemini model

Construye una aplicación para enviar solicitudes de chat usando el modelo Gemini Este laboratorio autoguiado se lleva a cabo en la consola de Google Cloud. En este laboratorio, aprenderás a usar el SDK de Vertex AI de Google para interactuar con el poderoso modelo AI generativo Gemini, permitiéndote enviar solicitudes de chat basadas en texto c.
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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Indonesian)

Desarrollando Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa (Indonesio) En este curso, explorará el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye lo siguiente: Definir casos de uso empresarial Elegir el modelo base (FM) Mejorar el rendimiento del FM Evaluar el rendimiento del FM.
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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Traditional Chinese)

Exploración de Casos de Uso y Aplicaciones de la Inteligencia Artificial En este curso, explorará casos de uso reales de Inteligencia Artificial (IA), Aprendizaje Automático (AA) y AI Generativa (AI Generativa) en diversas industrias. Estos campos incluyen atención médica, finanzas, marketing, entretenimiento y más. También comprenderá las capacid.
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Getting started with the Vertex AI Gemini 1.5 Pro Model

Comenzando con el Modelo Vertex AI Gemini 1.5 Pro Sumérgete en un laboratorio autodidacta dentro de la consola de Google Cloud, diseñado para ofrecer una experiencia introductoria y práctica con la IA Generativa en Google Cloud. Este apasionante laboratorio es proporcionado por Coursera. Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial,.
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Responsible Artificial Intelligence Practices (Traditional Chinese)

Prácticas de Inteligencia Artificial Responsable En este curso, aprenderá sobre las prácticas de IA. Primero, se le presentará qué es la IA responsable. Aprenderá cómo definir la IA responsable, comprenderá los desafíos que intenta superar y explorará las dimensiones centrales de la IA responsable. Luego, profundizará en algunos temas para compre.
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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Traditional Chinese)

Desarrollo de Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa (Español) En este curso, explorarás el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye: Definición de casos de uso comerciales Selección de modelos base (FM) Mejorar el rendimiento del FM Evaluar el rendimiento del FM Despl.
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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!