Gracias por visitarnos y por leer el artículo: 10 cursos gratuitos de Google para ser un experto en IA
La inteligencia artificial se ha convertido en una de las tecnologías más revolucionarias y prometedoras de la actualidad. Su capacidad para transformar industrias y mejorar la vida de miles de personas ha generado un creciente interés por aprender y dominar esta disciplina.
En este sentido, Google, una de las principales empresas tecnológicas, ha asumido un papel destacado al ofrecer una serie de cursos gratuitos que permiten a cualquier interesado adentrarse en el apasionante mundo de la IA.
Diseñados para presentar la industria tanto a principiantes como a profesionales experimentados, estos cursos brindan a todos una gran oportunidad para desarrollar habilidades muy necesarias en 2023, y más allá, y convertirse en un experto en IA.
Por eso, en este artículo encontrarás 10 nuevos cursos gratuitos que acaba de lanzar Google —en inglés— para que des el salto definitivo a esta tecnología y te conviertas en un maestro de la inteligencia artificial, todo gracias a un tuit publicado. por @luix_ia.
10 cursos totalmente gratuitos para especializarte en inteligencia artificial
Aprendizaje automático (Machine Learning)
Este curso ofrece una introducción completa al aprendizaje automático, abarcando desde conceptos básicos hasta aplicaciones prácticas. Los estudiantes aprenderán a crear y entrenar modelos de IA, así como a aplicarlos a diferentes problemas del mundo real.
Fundamentos de la IA generativa
Proporciona una gran introducción a conceptos fundamentales de este campo, que cubre temas como redes antagónicas generativas (GAN), redes neuronales generativas y variacionales (VAEs) y modelos de flujo. Estos enfoques permiten a los estudiantes crear modelos que pueden generar imágenes, música, texto y otras formas de contenido de forma autónoma.
Mecanismos de atención
Este curso se centra en uno de los conceptos clave de la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, conocido como “atención”, que ha demostrado ser esencial para mejorar el rendimiento y la precisión de varios modelos de aprendizaje automático.
reconocimiento de imagen
Este curso se enfoca específicamente en enseñar cómo las máquinas pueden interpretar y analizar imágenes visuales utilizando técnicas de reconocimiento de patrones y aprendizaje automático.
A lo largo de este curso, los estudiantes podrán adentrarse en el mundo de la visión artificial y desarrollar habilidades para abordar problemas relacionados con la identificación y clasificación de imágenes.
Introducción a la IA generativa
proporciona una visión general de los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial generativaincluyendo modelos generativos básicos, técnicas de entrenamiento y aplicaciones en campos como la creación artística, musical y textual.
IA responsable
Se explorarán temas como equidad y justicia en los sistemas de IAtransparencia y explicabilidad de los modelos, privacidad y seguridad de los datos, así como el impacto en la sociedad y las consideraciones culturales en la implementación de tecnologías de IA.
Modelos de transformador y BERT
Este curso se enfoca en Transformers, una arquitectura de red neuronal que ha revolucionado el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP). Los transformadores son especialmente conocidos por su capacidad para capturar patrones de relaciones entre palabras y generar representaciones contextuales de alta calidad.
Además, el curso explora en profundidad el modelo BERT (Representaciones de codificadores bidireccionales de transformadores), uno de los modelos más potentes y utilizados por Google.
Estudio de IA generativa
Esto trata de un una visión más detallada y técnica de cómo funcionan los modelos generativos en inteligencia artificial. En este curso, los estudiantes aprenderán sobre los fundamentos teóricos y prácticos de la generación de datos utilizando algoritmos de aprendizaje automático. También explicarán cuáles son las características y opciones de Generative AI Studio.
Arquitectura Codificador-Decodificador
Los modelos de lenguaje, como GPT (Transformador preentrenado generativo) y T5 (Transformador de transferencia de texto a texto), han demostrado una capacidad asombrosa para comprender y generar texto de una manera coherente y contextual.
En el curso, los estudiantes explorarán los principios y técnicas detrás de estos modelos y aprenderán cómo aplicarlos para resolver problemas de PNL, como la traducción automática, el resumen de texto y la generación de diálogos.
Grandes modelos de lenguaje
Los estudiantes aprenderán cómo diseñar, implementar y entrenar sistemas Codificador-Decodificador usando redes neuronales y cómo adaptarlos a diferentes tareas PLN. También se explorarán conceptos clave, como los mecanismos de atención y traducción, que permiten que estos modelos generen resultados precisos y consistentes.
