7 cursos de IA gratuitos para convertirte en desarrollador de IA en 2024
Tabla de contenido
- Introducción a la IA generativa (IA)
- Introducción a la IA responsable (IA)
- Introducción a los grandes modelos de lenguaje (IA)
- Introducción a la generación de imágenes (IA)
- Crear modelos de subtítulos de imágenes (IA)
- Inteligencia Artificial para principiantes (Microsoft)
- Introducción a la Inteligencia Artificial (LinkedIn)
Introducción a la IA generativa (IA)
🔹 ¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que tiene la capacidad de generar contenido, como texto, imágenes, audio y video, a partir de una indicación o solicitud. Esta tecnología tiene múltiples aplicaciones, como la extracción de información, la generación de resúmenes de documentos y la creación de código.
🔸 Herramientas de Google para desarrollar aplicaciones de IA generativa
Google ofrece herramientas y plataformas en la nube que permiten a los desarrolladores crear sus propias aplicaciones de IA generativa sin necesidad de tener experiencia previa. Estas herramientas facilitan el desarrollo y la personalización de modelos de IA generativa sin necesidad de conocimientos de programación.
Introducción a la IA responsable (IA)
🔹 ¿Qué es la IA responsable?
La IA responsable se refiere al desarrollo e implementación de la inteligencia artificial de una manera ética y responsable. Google ha establecido siete principios de IA para garantizar que sus productos y servicios cumplan con los estándares éticos y legales. Estos principios incluyen la equidad, la transparencia y la privacidad de los datos.
🔸 Importancia de la IA responsable
A medida que la IA se vuelve más común en nuestras vidas diarias, es fundamental garantizar que los sistemas de IA sean seguros, confiables y equitativos. La IA responsable busca minimizar los posibles problemas, limitaciones o consecuencias no deseadas de la tecnología, teniendo en cuenta las normas y valores de la sociedad.
Introducción a los grandes modelos de lenguaje (IA)
🔹 ¿Qué son los grandes modelos de lenguaje (llms)?
Los grandes modelos de lenguaje se refieren a modelos de inteligencia artificial de propósito general y de gran escala que pueden ser preentrenados y luego ajustados para fines específicos. Estos modelos permiten mejorar el rendimiento de la IA al ajustar los parámetros del modelo en función de la entrada y los datos disponibles.
🔸 Uso de llms y ajuste de indicaciones para mejorar el rendimiento
El ajuste de indicaciones es una técnica utilizada para mejorar el rendimiento de los grandes modelos de lenguaje. Esta técnica consiste en ajustar los parámetros del modelo en función de una indicación específica, lo que permite generar contenido más preciso y relevante. Google proporciona herramientas que ayudan a desarrolladores a utilizar llms y ajustar indicaciones para mejorar el rendimiento de la IA.
Introducción a la generación de imágenes (IA)
🔹 Introducción a los modelos de difusión para la generación de imágenes
Los modelos de difusión son una familia de modelos de aprendizaje automático que han demostrado ser prometedores en el campo de la generación de imágenes. Estos modelos se basan en la física, específicamente en la termodinámica, y se utilizan para generar imágenes de alta calidad y realistas. Google Cloud ofrece herramientas y plataformas para entrenar y implementar modelos de difusión en la generación de imágenes.
Crear modelos de subtítulos de imágenes (IA)
🔹 Creación de un modelo de subtítulos de imágenes mediante aprendizaje profundo
Aprenderás cómo crear un modelo de inteligencia artificial capaz de generar subtítulos para imágenes utilizando técnicas de aprendizaje profundo. El modelo consta de dos componentes principales: el codificador y el decodificador. El codificador se encarga de extraer características relevantes de la imagen, y el decodificador genera el texto del subtítulo basándose en estas características.
Inteligencia Artificial para principiantes (Microsoft)
🔹 Explorando el mundo de la inteligencia artificial
Microsoft ofrece un completo currículo de 24 lecciones diseñado para principiantes en el campo de la inteligencia artificial. A través de este currículo, podrás aprender sobre inteligencia artificial simbólica, redes neuronales, visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural y mucho más. El currículo incluye lecciones prácticas y cuestionarios para reforzar el aprendizaje.
Introducción a la Inteligencia Artificial (LinkedIn)
🔹 Conceptos claves de la Inteligencia Artificial
Este curso de LinkedIn está dirigido a gerentes de proyecto, gerentes de productos, directores ejecutivos y entusiastas de la IA que deseen adquirir los conceptos clave en el área. Aprenderás sobre inteligencia artificial, el surgimiento del aprendizaje automático, sistemas comunes de IA y cómo los algoritmos de aprendizaje automático extraen patrones de datos. Cada capítulo consta de videos cortos y pruebas para evaluar el conocimiento adquirido.
¡Descubre cuál de estos cursos es el mejor para ti y aprovecha el conocimiento compartido por Google, Microsoft y LinkedIn!
👉 Pros y contras de los cursos de inteligencia artificial:
Pros:
- Acceso gratuito a valioso conocimiento de IA.
- Tutoriales prácticos que abarcan una variedad de temas en IA.
- Cursos diseñados tanto para principiantes como para personas con conocimientos previos en el campo.
Contras:
- Algunos cursos pueden requerir ciertos niveles de conocimientos técnicos.
- La cantidad de contenido puede resultar abrumadora para algunos usuarios.
Destacados:
- Aprende los fundamentos de la inteligencia artificial y su aplicación en diferentes campos.
- Descubre cómo usar herramientas y plataformas de IA para el desarrollo de aplicaciones.
- Aprende a desarrollar modelos de aprendizaje automático utilizando técnicas de ajuste de indicaciones.
- Explora la generación de imágenes realistas utilizando modelos de difusión.
- Crea modelos de subtítulos de imágenes utilizando técnicas de aprendizaje profundo.
- Obtén una visión general completa de los conceptos clave de la inteligencia artificial con el currículo de Microsoft en LinkedIn.
FAQ (Preguntas frecuentes):
¿Necesito tener experiencia previa en programación para realizar estos cursos?
No, la mayoría de los cursos están diseñados tanto para principiantes como para personas con experiencia previa en programación. Sin embargo, se recomienda tener conocimientos básicos de informática y matemáticas.
¿Estos cursos tienen algún costo?
La mayoría de los cursos mencionados son completamente gratuitos. Sin embargo, es posible que algunos de ellos ofrezcan opciones adicionales de pago para acceder a contenido adicional o certificados de finalización.
¿Qué plataforma se utiliza para realizar los cursos?
Los cursos de Google están disponibles en la plataforma "Google for Education". Los cursos de Microsoft se realizan a través de su plataforma de aprendizaje en línea. Por otro lado, los cursos de LinkedIn están disponibles en su plataforma de aprendizaje.
¿Puedo acceder a estos cursos en cualquier momento?
Sí, todos los cursos mencionados están disponibles en línea, lo que te permite acceder a ellos en cualquier momento según tu conveniencia.
Recursos: