Los avances en inteligencia artificial han hecho que esta tecnología pase a jugar un papel cada vez más clave en nuestra cotidianidad. Misma razón por la cual adquirir habilidades en el uso de esta herramienta se ha vuelto una necesidad.
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Con esa premisa clara, Google lanzó una serie de cursos gratuitos dirigidos a quienes quieran incursionar en el universo de la IA generativa. Estas son las opciones disponibles.
Curso de introducción
A través de este programa, el participante puede adquirir conocimientos básicos asociados a este tipo de tecnología, así como aprender a crear aplicaciones desde cero con herramientas propias de Google.
Este curso tiene una duración de ocho horas y entre las temáticas que se ponen a disposición del alumno se incluyen el uso de la IA generativa y sus diferencias respecto a los métodos tradicionales de aprendizaje automático.
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Modelos de lenguaje de gran escala
En este módulo, el alumno tendrá la oportunidad de aprender sobre los modelos de lenguaje extensos (LLM), sus aplicaciones y la manera en la que estos pueden ser mejorados. Este conocimiento es clave a la hora de desarrollar nuevas plataformas, ya que permite que estas sean más precisas y eficientes.
IA responsable
Se trata de un curso introductorio en el que se explica cómo Google integra la inteligencia artificial responsable a sus productos. El módulo también explora los principios desarrollados por la tecnológica, así como su importancia para desarrollar tecnología ética y segura.
Generación de imágenes
A lo largo de este curso, los interesados podrán explorar la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos e implementarlos en Vertex AI para la generación de imágenes.
Tenga en cuenta que los modelos de difusión respaldan muchos de los modelos de generación de imágenes y herramientas vanguardistas de Google Cloud.
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Arquitectura Encoder-Decoder
Este módulo de 2 horas y 30 minutos brinda una explicación respecto a la arquitectura de aprendizaje automático y su papel en la realización de tareas de secuencia por secuencia, como las de traducción automática, resúmenes de texto y respuestas a preguntas.
En este curso también el participante desarrollará conocimientos sobre los componentes principales de la arquitectura de codificador-decodificador y cómo entrenar y entregar estos modelos.
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