Cursos de IA generativa

1013 Cursos

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Introduction to Data Engineering using Generative AI

Desbloquea el Potencial de la Ingeniería de Datos con IA Generativa: Sumérgete en el mundo transformador de la ingeniería de datos con nuestro curso para principiantes en Udemy. "Introducción a la Ingeniería de Datos usando IA Generativa" ofrece un enfoque práctico para dominar el uso de la IA Generativa y los Modelos de.

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Learn Generative AI in Software Testing

Únete a nuestro curso integral en Udemy para sumergirte en el mundo de la IA Generativa para pruebas de software. Mejora tus habilidades en ingeniería de prompts para generar artefactos de prueba esenciales y códigos de automatización. Presencia demostraciones de primera mano de herramientas de prueba con IA diseñadas para revolucionar tu flu.

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Advanced Stable Diffusion with ComfyUI and SDXL

Desbloquea el futuro del diseño con nuestro curso de Difusión Estable Avanzada, que presenta herramientas de última generación como ComfyUI, SDXL y Difusión Estable 1.5. Sumérgete en el mundo de la IA generativa y mejora tus proyectos creativos con técnicas avanzadas impulsadas por IA. Este curso de Udemy es perfecto para diseñadores y tecnó.

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AI-900 Course Azure AI Fundamentals with Virtual Simulations

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LLMOps Masterclass 2024 - Generative AI - MLOps - AIOps

Únete a la Clase Magistral LLMOps 2024 para explorar el mundo innovador de la IA Generativa, MLOps y AIOps. Este curso completo ofrece conocimientos profundos sobre cómo desplegar modelos avanzados de Open AI y Hugging Face directamente en entornos de producción. Presentado por Udemy, esta clase magistral es perfecta para cualquier persona qu.

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Amazon Bedrock Masterclass: The Ultimate Generative AI Guide

Descubre los secretos de la Inteligencia Artificial Generativa con la recién actualizada Masterclass de Amazon Bedrock. Sumérgete en la guía completa que ahora incluye el avanzado Claude 3.5 Sonnet v2. Ya sea que estés comenzando desde lo básico o buscando perfeccionar tus habilidades, este curso ofrece una experiencia de aprendizaje sólida en.

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Intro to AI: A Beginner's Guide to Artificial Intelligence

Bienvenido a 'Introducción a la IA: Una Guía para Principiantes sobre Inteligencia Artificial', un curso integral diseñado para desmitificar el mundo de la IA. Este curso, disponible en Udemy, proporciona a los estudiantes conocimientos fundamentales sobre Inteligencia Artificial y perspectivas sobre cómo utilizar esta poderosa tecnología de m.

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Artificial Intelligence: Navigating Regulations & Standards

Visita Udemy Emprende un viaje a través del panorama de la inteligencia artificial con nuestro curso, "Inteligencia Artificial: Navegando por las Regulaciones y Normas." Sumérgete en la comprensión de los riesgos de la IA y aprende sobre su uso responsable mediante una visión general completa de las regulaciones y normas esenciales. Cursos de.

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Artificial Intelligence Intermediate: Exploring AI Types

Únete a nuestro curso intermedio para explorar el vasto mundo de la Inteligencia Artificial y sus variadas aplicaciones. Profundiza en las sutilezas de la automatización de procesos y descubre las innovaciones en IA Generativa. Este curso ofrece conocimientos sobre múltiples tipos de IA, mejorando tu comprensión y habilidades en este campo d.

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AI Fundamentals: Essential Guide to Artificial Intelligence

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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!