En el panorama actual, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como un motor de progreso en diversos ámbitos, incluyendo la medicina, ciencia, tecnología y deporte. Su integración en el entorno empresarial se ha vuelto esencial para potenciar la eficiencia y la productividad.
En respuesta a la creciente demanda de habilidades en IA en el mercado laboral de 2024, Google ha lanzado una serie de cursos gratuitos. Estos cursos abarcan desde los conceptos básicos hasta aplicaciones más avanzadas de la IA. Con una duración promedio de 8 horas, incluyen una variedad de recursos como videos, documentos y evaluaciones.
Estos son los cursos gratuitos de Google sobre IA
Conoce cuáles son algunos de los cursos disponibles para aprender, de manera gratuita, sobre la Inteligencia Artificial (IA):
- Introducción a la IA Generativa: Explora el concepto de inteligencia artificial generativa, su aplicación práctica y sus diferencias con los métodos tradicionales de aprendizaje automático.
- Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala: Aborda los modelos de lenguaje extensos (LLM), sus usos y cómo ajustar los mensajes para mejorar su desempeño.
- Introducción a la IA Responsable: Explica la importancia de un uso ético de la inteligencia artificial y cómo Google implementa esta ética en sus productos.
- Fundamentos de la IA Generativa: Sumerge en los principios básicos de la inteligencia artificial generativa, desglosando sus fundamentos, aplicaciones y distinciones respecto a los enfoques tradicionales de aprendizaje automático.
- Introducción a la Generación de Imágenes: Enseña sobre los modelos de difusión, su teoría, entrenamiento e implementación para generar imágenes de manera efectiva.
- Arquitectura Ecoder-Decoder: Examina los componentes clave de este esquema de aprendizaje automático utilizado en traducción, resumen de texto, entre otros.
- Mecanismo de Atención: Explica el funcionamiento de la atención y su aplicación para mejorar el rendimiento en diversas tareas de aprendizaje automático.
- Modelos Transformer y Modelo BERT: Estudia los componentes esenciales de la arquitectura de transformadores, incluido el mecanismo de autoatención, y su aplicación en el modelo BERT para diversas tareas como clasificación de texto.
- Creación de Modelos de Subtítulos para Imágenes: Trata sobre los componentes de los modelos de generación de subtítulos para imágenes, su entrenamiento, evaluación y aplicación práctica.
Las personas que estén interesadas en estos cursos gratuitos de Google, pueden revisar todo el detalle de cada clase e inscribirse en este enlace.
