Inteligencia artificial
Aprende Inteligencia Artificial Generativa con Google
El ecosistema de Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado rápidamente en los últimos cinco años, con la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) liderando esta evolución. De hecho, se espera que el mercado de Inteligencia Artificial Generativa alcance $36 mil millones para 2028, en comparación con $3.7 mil millones en 2023.
Hoy en día, la Inteligencia Artificial Generativa está afectando a muchas industrias, como la atención médica, el marketing, la moda y el entretenimiento, porque los generadores de IA como generadores de imágenes de IA y generadores de video de IA han demostrado su potencial para sustituir tareas manuales humanas. Sin embargo, avanzar en este campo requiere un conjunto de habilidades especializadas en IA.
Así que, para hacer que el aprendizaje sea más fácil para los entusiastas de la IA, Google ha lanzado 10 cursos gratuitos para Inteligencia Artificial Generativa. Antes de discutirlos, veamos brevemente qué es la inteligencia artificial generativa.
¿Qué es la Inteligencia Artificial Generativa y por qué es importante aprender sobre ella?
La Inteligencia Artificial Generativa es un dominio especializado de IA que se centra en la creación de modelos que puedan generar nuevo contenido realista, como imágenes, texto, audio o videos, utilizando muestras de datos existentes.
Por ejemplo, modelos como ChatGPT y DALL-E son ejemplos prominentes de Inteligencia Artificial Generativa, ya que ahora estamos observando sus aplicaciones en el mundo real. ChatGPT se ha integrado en el motor de búsqueda de Bing, mientras que el navegador Edge ahora incorpora DALL-E.
A medida que la Inteligencia Artificial Generativa evoluciona, mantenerse actualizado con esta tecnología se ha vuelto crucial por varias razones:
- Garantiza la productividad empresarial, la eficiencia y la rentabilidad.
- Fomenta la experimentación y la creatividad.
- Ayuda a la colaboración entre humanos y IA y aumenta las capacidades humanas.
- Permite estrategias de resolución de problemas innovadoras.
Ahora, veamos cómo Google está ayudando a los aprendices a estudiar Inteligencia Artificial Generativa.
Ruta de aprendizaje de Inteligencia Artificial Generativa de 10 cursos de Google
1. Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa
Nivel de dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 45 minutos
Requisitos previos: No
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Qué es la Inteligencia Artificial Generativa, cómo funciona, cuáles son sus aplicaciones y cómo difiere de las técnicas de aprendizaje automático (ML) estándar.
- Cubre las herramientas de Google para crear sus propias aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa.
- También aprenderás sobre los tipos de modelos de Inteligencia Artificial Generativa: unimodales o multimodales, en este curso. Los sistemas unimodales solo aceptan un tipo de entrada, mientras que los sistemas multimodales pueden aceptar más de un tipo de entrada.
2. Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande
Nivel de dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 45 minutos
Requisitos previos: No
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Este curso explora los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) – modelos de IA entrenados con grandes cantidades de datos textuales. El Bard AI de Google es un excelente ejemplo de un LLM que hace posible la interacción avanzada entre humanos y máquinas.
- Entiende cómo se utilizan los LLM para el análisis de sentimiento.
- Aprende sobre el ajuste de la invitación, a través del cual las invitaciones dadas a un modelo de lenguaje se refinan para lograr la salida deseada.
- Cubre las herramientas que Google proporciona para el desarrollo de Gen AI.
3. Introducción a la IA Responsable
Nivel de dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el quiz/laboratorio en tu propio tiempo)
Requisitos previos: No
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Qué es la Inteligencia Artificial Responsable, por qué es importante y cómo Google implementa esta tecnología en sus productos.
- Una introducción a los 7 principios de IA Responsable de Google.
4. Fundamentos de Inteligencia Artificial Generativa
Nivel de dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el quiz/laboratorio en tu propio tiempo)
Requisitos previos: No
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Contiene todo el contenido de los tres cursos anteriores.
- Incluye una prueba final a través de la cual puedes demostrar tu comprensión de los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial Generativa.
5. Introducción a la Generación de Imágenes
Nivel de dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el quiz/laboratorio en tu propio tiempo)
Requisitos previos: Conocimiento de ML, DL, Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y programación en Python.
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- En este curso, descubrirás los modelos de difusión, su funcionamiento y implementación.
- Entiende qué son los modelos de difusión no condicionados.
- Mejoras en los modelos de difusión de texto a imagen.
- Entrenamiento y despliegue de estos modelos en Vertex AI – una plataforma de ML completamente administrada por Google.
6. Arquitectura Codificador-Decodificador
Nivel de dificultad del curso: Nivel intermedio
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el quiz/laboratorio en tu propio tiempo)
Requisitos previos: Conocimiento de programación en Python y TensorFlow.
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Descubre los componentes clave de la arquitectura codificador-decodificador.
- Entiende cómo utilizar la arquitectura codificador-decodificador para entrenar un modelo y producir texto a partir de él.
- Incluye un recorrido por el laboratorio donde codificarás en TensorFlow, una plataforma de desarrollo de ML popular para construir modelos de grado de producción.
7. Mecanismo de Atención
Nivel de dificultad del curso: Nivel intermedio
Tiempo de finalización: ~ 45 minutos
Requisitos previos: Conocimiento de ML, DL, Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), Visión por Computadora (CV) y programación en Python.
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Descubre el concepto de mecanismo de atención – un enfoque poderoso que permite a los modelos de lenguaje centrarse en segmentos específicos de la secuencia de entrada para comprender la información contextual.
- Aprende cómo funciona y sus usos.
- Entiende cómo se aplica el mecanismo de atención a los modelos de ML.
8. Modelos de Transformador y Modelos BERT
Nivel de dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 45 minutos
Requisitos previos: Conocimiento intermedio de ML, comprensión de incrustaciones de palabras y mecanismo de atención, y experiencia con Python y TensorFlow.
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Aprende sobre la arquitectura de Transformador y explora cómo se construye un modelo BERT utilizando Transformadores.
- Cubre las diferentes tareas de NLP para las cuales se utiliza un modelo BERT.
9. Crear Modelos de Subtítulos de Imágenes
Nivel de dificultad del curso: Nivel intermedio
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el quiz/laboratorio en tu propio tiempo)
Requisitos previos: Conocimiento de ML, DL, NLP, CV y programación en Python.
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Cómo identificar los elementos de un modelo de subtítulos de imágenes.
- Cómo construir y evaluar un modelo para subtítulos de imágenes.
- Cómo crear tus propios modelos de subtítulos para fotos y utilizarlos para crear subtítulos.
10. Introducción al Estudio de Inteligencia Artificial Generativa
Nivel de dificultad del curso: Nivel introductorio
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el quiz/laboratorio en tu propio tiempo)
Requisitos previos: No
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Reconocer el propósito del Estudio de Inteligencia Artificial Generativa, un producto de Vertex AI.
- Las opciones y propiedades del Estudio de Inteligencia Artificial Generativa también se cubren en este curso.
- Contiene un laboratorio práctico donde puedes utilizar esta herramienta.
Después de completar estos diez cursos gratuitos, los aprendices pueden tener una comprensión integral de la Inteligencia Artificial Generativa y sus aplicaciones prácticas. Los aprendices pueden utilizar sus conocimientos recién adquiridos para avanzar en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa, creando productos innovadores que puedan tener un impacto positivo en nuestra sociedad.
“En un mundo donde ChatGPT y otras aplicaciones de IA pueden hacer muchas cosas que antes los humanos necesitaban hacer por sí mismos o necesitaban contratar a otros humanos para hacer, la pregunta de ‘¿cómo agregaré valor?’ se vuelve más relevante que nunca.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO de Mayflower-Plymouth, en su libro Business Essentials.
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