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Cursos de IA generativa

755 Cursos

California Institute of Technology Udemy

LangChain Crash Course: Build OpenAI LLM powered Apps

Eleva tus habilidades de desarrollo con el Curso Intensivo de LangChain, donde aprenderás a crear aplicaciones de vanguardia impulsadas por la tecnología LLM de OpenAI. Este curso está diseñado para aquellos que quieren dominar rápidamente el arte de construir soluciones de software robustas utilizando Python. Ofrecido por Udemy, este curso.
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Master Generative AI & Generative AI tools (ChatGPT & more)

Emprende un viaje de aprendizaje con la amplia oferta de Udemy en IA Generativa. Domina las habilidades necesarias para aprovechar herramientas como Perplexity, Claude, Gemini, ChatGPT, MidJourney y GenAI. Ya sea que te interese ChatGPT, Ingeniería de Prompts o tecnologías de generación de imágenes como DALL-E y Midjourney, encuentra el curso a.
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ChatGPT and the New Wave of ML Language Models

Udemy Sumérgete en el mundo de los grandes modelos de lenguaje con nuestro curso de Udemy, "ChatGPT y la Nueva Ola de Modelos de Lenguaje ML". Este curso ofrece una completa visión general centrada en los negocios sobre las tecnologías de IA más avanzadas, como ChatGPT, Bard Gemini y otros modelos de lenguaje ML revolucionarios. Obtén informació.
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Generative AI using Azure OpenAI ChatGPT for Beginners

Adéntrate en la vanguardia de la inteligencia artificial con nuestro curso introductorio sobre IA Generativa usando Azure OpenAI ChatGPT. Este curso ofrece a los principiantes una plataforma robusta para explorar e implementar potentes modelos de IA en la infraestructura confiable y segura de la nube de Azure. Impartido por Udemy, un líder.
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ChatGPT / Generative AI for Supply Chain Masterclass

Únase a la clase maestra de ChatGPT / IA generativa para la cadena de suministro para descubrir las técnicas de vanguardia en la integración de ChatGPT, Amazon Bedrock y otras herramientas de IA generativa en sus operaciones de cadena de suministro. Esta guía integral ofrece conocimientos invaluables para mejorar la eficiencia y los procesos.
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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!