Hola y bienvenidos a esta nueva entrada, hoy quiero compartir con ustedes este curso gratuito donde aprenderás los conceptos básicos de la AI generativa, una rama de la inteligencia artificial que se dedica a crear contenido nuevo y original a partir de datos existentes, Seguro has oído hablar de ChatGPT o Bard, pues ambos utilizan este tipo de AI generativa para generar contenido. ¿Te gustaría generar tus propios textos, imágenes, música o vídeos con solo pulsar un botón? Pues este curso es para ti. El curso es gratuito y lo ofrece Google cloud skills boost, una iniciativa de Google para impulsar las habilidades digitales de las personas.
El curso gratuito incluye 11 actividades prácticas donde podrás experimentar con diferentes herramientas y técnicas de AI generativas. Al final del curso, tendrás un certificado de participación y un portafolio de proyectos generativos que podrás compartir con el mundo. ¿Quieres saber un poco más? ¡Pues vamos a ello!
Tabla de Contenido
Esta ruta te guiará a través de una colección de contenido sobre productos y tecnologías de AI generativa, desde los fundamentos de los modelos de lenguaje grandes hasta cómo crear y desplegar soluciones de AI generativa en Google Cloud.
Contenido del curso
Introducción a la AI generativa
En esta primera parte del curso se explica qué es la AI generativa, cómo se utiliza y cómo difiere de los métodos tradicionales de aprendizaje automático. También cubre las herramientas de Google para ayudarte a desarrollar tus propias soluciones de AI generativa.
Introducción a los modelos de lenguaje grandes
Luego se explora qué son los modelos de lenguaje grandes (LLM), los casos de uso donde pueden ser utilizados y cómo puedes utilizar el ajuste de indicaciones para mejorar el rendimiento del LLM. También cubre las herramientas de Google para trabajar con LLM.
Introducción a la AI responsable
En esta parte del curso se explica qué es la AI responsable, por qué es importante y cómo Google implementa la AI responsable en sus productos. También presenta los 7 principios de AI de Google.
Fundamentos de la AI generativa
Aquí pondrás a pruebas los conocimientos adquiridos hasta este punto, gana una insignia de habilidad completando los cursos Introducción a la AI generativa, Introducción a los modelos de lenguaje grandes y Introducción a la AI responsable. Al aprobar el examen final, demostrarás tu comprensión de los conceptos fundamentales en la AI generativa.
Introducción a la generación de imágenes
En esta parte te introduces en los modelos de difusión, una familia de modelos de aprendizaje automático que recientemente mostró promesa en el espacio de generación de imágenes. Los modelos de difusión se inspiran en la física, específicamente en la termodinámica. En los últimos años, los modelos de difusión se han popularizado tanto en investigación como en aplicaciones prácticas.
Arquitectura codificador-decodificador
Luego se te da un resumen sobre la arquitectura codificador-decodificador, que es una arquitectura poderosa y prevalente para tareas secuenciales como traducción automática, resumen de texto y respuesta a preguntas. Aprenderás sobre los principales componentes del codificador-decodificador y cómo funciona.
Mecanismo de atención
Continuando con el aprendizaje, se te explicará sobre el mecanismo de atención, una técnica poderosa que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia. Aprenderás cómo funciona la atención y cómo puede ser utilizada para mejorar el rendimiento del modelo.
Modelos transformadores y modelo BERT
Este curso te introduce a la arquitectura Transformer y al modelo Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los principales componentes del Transformer, como el mecanismo self-attention, y cómo se utiliza para construir el BERT.
Creación de modelos subtitulados para imágenes
Para finalizar, se te enseñará cómo crear un modelo subtitulado para imágenes utilizando aprendizaje profundo. Aprenderás sobre los diferentes componentes del modelo subtitulado para imágenes, como el codificador y decodificador, y cómo entrenar y evaluar tu modelo.
Como ingresar al curso
Ahora viene lo más importante, ¿cómo puedo inscribirme a este curso gratuito? Simplemente debes ingresar en el siguiente enlace iniciarte sesión con tu cuenta de Google para crear una cuenta de Google Cloud e iniciar el aprendizaje. ¡Qué esperas!
