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Cursos de IA generativa

1093 Cursos

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California Institute of Technology University of Michigan

AI for Creative Work

Desbloquee el potencial de la inteligencia artificial generativa en los dominios creativos a través de la especialización integral de la Universidad de Michigan en Coursera. Este curso ofrece una exploración profunda de las herramientas de IA, aborda el uso ético y responsable de la IA y proporciona una visión holística de la influencia de la.
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California Institute of Technology Coursera

Microsoft AI & ML Engineering

Únete al programa de Ingeniería de IA y ML de Microsoft, un plan de estudios detallado diseñado para equiparte con habilidades esenciales y una comprensión profunda en los florecientes campos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. A lo largo de cinco cursos, este programa cubre conceptos fundamentales hasta temas avanzados,.
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California Institute of Technology University of Michigan

AI Basics and Tools for Creativity

Embárcate en un viaje de creatividad con el curso "Conceptos Básicos de IA y Herramientas para la Creatividad," diseñado para integrar la inteligencia artificial en tus esfuerzos artísticos. Este curso, ofrecido por la Universidad de Michigan a través de Coursera, proporciona conocimientos completos sobre el uso de la IA tanto en música como.
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California Institute of Technology University of Michigan

AI Ethics, Responsible Use, and Creativity

Curso de Ética de la IA, Uso Responsable y Creatividad - Universidad de Michigan Únete al curso de la Universidad de Michigan sobre "Ética de la IA, Uso Responsable y Creatividad," ofrecido a través de Coursera. Este curso profundiza en la ética y el uso responsable de las herramientas de IA generativa, específicamente para el trabajo creativo..
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California Institute of Technology Coursera

AI and Machine Learning Algorithms and Techniques

Profundiza en los algoritmos y metodologías esenciales en el núcleo de la IA y el Aprendizaje Automático con este curso detallado. Descubre cómo los modelos de lenguaje grande preentrenados (LLM) y varios paradigmas de aprendizaje como el supervisado, no supervisado y por refuerzo se combinan para resolver desafíos empresariales complejos. A.
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California Institute of Technology Coursera

Advanced AI and Machine Learning Techniques and Capstone

Únete a nuestro curso de Técnicas Avanzadas de IA y Aprendizaje Automático y Capstone para explorar estrategias de IA y AA de alto nivel. Este curso culmina en un proyecto capstone donde utilizarás habilidades comprensivas para abordar un desafío del mundo real. A lo largo del curso, encontrarás métodos de aprendizaje automático de vanguard.
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California Institute of Technology DataCamp

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Únete al curso de Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana para alinear efectivamente los modelos de IA Generativa con los valores y preferencias humanas. Adquiere habilidad práctica con Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) avanzados y adéntrate en las complejidades de diseñar modelos de recompensa. Eleva tu compre.
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California Institute of Technology XuetangX

ChatGPT与AIGC技术的前沿探索

Explora la tecnología de vanguardia de ChatGPT y AIGC a través de cursos en vivo que ofrecen profundos conocimientos. Estos cursos cubren los últimos avances en inteligencia artificial y generación de contenido, aplicaciones prácticas y tendencias futuras, revelando el amplio potencial de estas emocionantes tecnologías. Los cursos de vanguard.
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California Institute of Technology XuetangX

系列综述带你了解ChatGPT、AIGC和扩散模型

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California Institute of Technology Pluralsight

Introduction to Amazon Q Business

La IA generativa está revolucionando las industrias, pero las empresas requieren soluciones más personalizadas, utilizando específicamente IA en sus datos. Este curso, "Introducción al Negocio Amazon Q", te proporciona las habilidades para establecer un Asistente de Negocios Amazon Q personalizado diseñado para interactuar con fuentes de d.
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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!