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Cursos de IA generativa

1063 Cursos

California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS Flash - Introduction to Responsible AI (Japanese)

Este curso ofrece una introducción sobre qué es la IA responsable y por qué es importante en el contexto de la IA generativa. La IA responsable implica desarrollar, implementar y usar IA de manera ética, transparente, justa y responsable. Este curso abarca los elementos clave de la IA responsable y cómo establecer mejores prácticas en término.
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AWS Flash - Introduction to Responsible AI (Traditional Chinese)

Este curso ofrece una introducción básica a la IA responsable, destacando su importancia en el entorno de IA generativa. La IA responsable implica desarrollar e implementar la IA de manera ética, transparente y justa. Los contenidos clave incluyen las mejores prácticas de equidad, explicabilidad, privacidad, robustez y transparencia. Aprenderá.
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AWS Cloud Quest: Machine Learning (Japanese)

Explora el dinámico mundo de la computación en la nube y el aprendizaje automático con AWS Cloud Quest: Aprendizaje Automático - ofrecido en japonés por AWS Skill Builder. Este curso es tu puerta de entrada para dominar conceptos esenciales como: Fundamentos de la computación en la nube con Amazon S3. Primeros pasos en la nube usando Am.
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AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese)

Proveedor: AWS Skill Builder Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Computación en la Nube, Cursos de Inteligencia Artificial Generativa, Cursos de Amazon Web Services (AWS), Cursos de Amazon SageMaker, Cursos de LangChain, Cursos de Amazon S3, Cursos de AWS Lambda
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AWS Flash - Generative AI in Action: Real-World Use Cases (Simplified Chinese)

AWS Flash: Generative AI en Acción - Casos de Uso en el Mundo Real (Chino Simplificado) Este curso proporciona una descripción general de los casos de uso de IA generativa y su valor comercial. Incluye aplicaciones reales de IA generativa en las principales industrias y estudios de caso. Nivel del curso: Básico Duración: 75 minutos Nota: Este.
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AWS Flash - Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution (Indonesian)

Nos encontramos en una sociedad donde la línea entre lo que es creado por humanos y lo que es creado por máquinas se vuelve cada vez más difusa. La IA generativa se ha convertido en un punto de inflexión en la forma en que creamos, diseñamos e interactuamos con la tecnología. Pero, ¿cómo funciona, cuáles son sus beneficios más allá de la noveda.
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AWS Flash - Operationalize Generative AI Applications (FMOps/LLMOps) (Simplified Chinese)

Este curso aborda los desafíos de la producción de modelos de lenguaje extensos (LLM, por sus siglas en inglés) y un conjunto de herramientas disponibles para enfrentarlos. Se ofrece un resumen del desarrollo, despliegue e implementación de arquitecturas de referencia de LLM y se explora cada etapa del proceso. Nivel del curso: Intermedio.
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AWS Flash - Introduction to Responsible AI (Simplified Chinese)

Este curso ofrece una visión general de lo que es la IA responsable y su importancia en el contexto de la inteligencia artificial generativa. La IA responsable se refiere al desarrollo, despliegue y uso de IA de manera ética, transparente, justa y responsable. Este curso abarca las dimensiones clave de la IA responsable y las mejores prácticas.
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AWS Flash - Introduction to Responsible AI (Korean)

En este curso, explicamos brevemente qué es la IA responsable y por qué es importante en la IA generativa. La IA responsable se refiere a desarrollar, implementar y usar IA de maneras éticas, transparentes, justas y responsables. El curso cubre los elementos clave de la IA responsable, incluidos la equidad, la explicabilidad, la privacidad, la.
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AWS Flash - Generative AI in Action: Real-World Use Cases (Indonesian)

Este curso ofrece una visión general sobre los casos de uso de la IA generativa y el valor empresarial que proporciona. Incluye aplicaciones del mundo real para IA generativa en todas las industrias principales y estudios de caso. Nivel del curso: Básico Duración: 75 minutos Nota: Este curso tiene transcripción/subtítulos locales. La nar.
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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!