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Conceptos de la IA generativa

Descubre cómo usar la IA generativa de manera responsable y su impacto futuro en la sociedad.

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Descripción del curso

Familiarízate con la IA Generativa

La inteligencia artificial (IA) está remodelando nuestro mundo como nunca antes. La IA generativa es un tipo de modelo de IA que puede crear nuevos contenidos, desde texto a imágenes y mucho más. En este curso no técnico, aprenderás los conceptos clave de este campo emergente y cómo prepararte para un futuro en el que estas IA sean omnipresentes.

Entender cómo funciona la IA Generativa

Empezarás por comprender cómo crean contenido estos modelos, dónde encajan en el panorama del machine learning y cómo se desarrollan. Desde la recopilación de datos de entrenamiento hasta la evaluación y mejora de los modelos, aprenderás lo que las empresas de IA deben tener en cuenta y hacer para traer al mundo herramientas de IA generativa.

Explora las principales consideraciones legales y éticas

Dado el poder de la IA generativa, también consideraremos cómo influyen las leyes y la ética en la construcción y el uso de estos modelos. Aprenderás a evitar los prejuicios y a aplicar la IA generativa de forma responsable.

Consigue la mentalidad adecuada para utilizar estas herramientas

Por último, analizarás el futuro de la IA generativa y cómo podemos aprovechar estas herramientas para colaborar de una forma eficaz. Después de este curso, tú también podrás desbloquear las capacidades creativas de la IA generativa. ¿Te animas?
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Fundamentos de la IA

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  1. 1

    Introducción a la IA generativa

    Gratuito

    Familiarízate con el concepto de IA generativa y su capacidad para crear contenidos, además de con sus aplicaciones y limitaciones en el mundo real. Profundizarás en las diferencias entre los modelos de machine learning tradicionales, la IA generativa y la inteligencia artificial general (AGI) y explorarás los factores clave que impulsan el desarrollo de la IA generativa.

    Reproducir Capítulo Ahora
    ¿Qué es la IA generativa?
    50 xp
    Conocer la IA generativa
    50 xp
    Trabajo con un modelo de IA generativa
    100 xp
    Aplicaciones de la IA generativa
    50 xp
    La IA generativa en el panorama del machine learning
    50 xp
    Selección de la herramienta adecuada para el trabajo
    100 xp
    Diferenciación entre la IA generativa y el ML tradicional
    50 xp
    Más perros y GAN
    50 xp
    La evolución de la IA generativa
    50 xp
    Hacer avanzar el campo
    50 xp
    Transformadores
    50 xp
    Avances en IA generativa
    100 xp
  2. 2

    Desarrollo de modelos de IA generativa

    En este capítulo, cubrimos los pasos esenciales para crear modelos de IA generativa: investigación y diseño, recopilación de datos, entrenamiento del modelo y evaluación. Examinamos la importancia de diversos conjuntos de datos y técnicas avanzadas de entrenamiento, así como diversos métodos de evaluación, al mismo tiempo que debatimos sus puntos fuertes y sus limitaciones.

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 3

    Utilización responsable de los modelos de IA y los contenidos generados

    Este capítulo se centra en el uso responsable de la IA generativa. Se debaten los desafíos y las estrategias para mitigar el sesgo social, las cuestiones de propiedad intelectual y privacidad y las consideraciones éticas para impedir su uso indebido. Concluiremos explorando el inmenso potencial y los riesgos de la inteligencia artificial general (AGI), junto con los enfoques para controlar sus resultados.

    Reproducir Capítulo Ahora
  4. 4

    Prepárate para la era de la IA generativa

    El capítulo 4 examina el potencial, el impacto y la integración de la IA generativa en los flujos de trabajo humanos. Analiza los principales contribuyentes al desarrollo de la IA, desde las universidades a las empresas, y explora las adaptaciones sociales a la IA. Profundiza en las implicaciones de la IA para la productividad, la dinámica laboral, la educación, los medios de comunicación, el entretenimiento, los avances científicos y las consideraciones éticas.

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colaboradores

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Amy Peterson
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James Chapman

requisitos previos

Understanding Machine Learning
Daniel Tedesco HeadshotDaniel Tedesco

Data Lead, Google

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