Cursos de Aprendizaje Automático Gratuitos en Argentina

Si eres un apasionado de la tecnología y deseas adquirir o profundizar tus conocimientos en temas de aprendizaje automático, inteligencia artificial generativa y técnicas avanzadas, te alegrará saber que Google ha lanzado una serie de cursos gratuitos especialmente diseñados para ti. Esta oferta educativa abarca desde módulos introductorios hasta niveles intermedios y avanzados, con el objetivo de sumergirte en los fundamentos y aplicaciones de la inteligencia artificial.

Estos programas no solo te brindarán una sólida educación teórica, sino que también incluyen componentes prácticos como proyectos y cuestionarios para evaluar tu progreso. Además, al completar satisfactoriamente los cursos, tendrás la oportunidad de obtener insignias digitales que evidenciarán las habilidades que has adquirido en machine learning con Python, algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de minería de datos y máquinas de aprendizaje profundo.

Principales Puntos Clave

• Google ofrece una amplia variedad de cursos gratuitos de aprendizaje automático en Argentina.
• Los programas abarcan desde niveles introductorios hasta avanzados en temas de IA y machine learning.
• Los cursos combinan contenido teórico con componentes prácticos como proyectos y evaluaciones.
• Al finalizar los cursos, los estudiantes pueden obtener insignias digitales que certifican sus habilidades adquiridas.
• La oferta educativa incluye tutoriales de inteligencia artificial, programas de capacitación en IA y cursos de ciencia de datos gratis.

Introducción a la Inteligencia Artificial Generativa de Google

Este curso introductorio aborda los principios básicos de la inteligencia artificial generativa (IA generativa), explicando en qué se diferencia del aprendizaje automático tradicional y destacando su potencial y diversas aplicaciones. El contenido del curso está diseñado para clarificar qué constituye la IA generativa y cómo puede ser aplicada, con el objetivo de educar a los participantes sobre esta innovadora tecnología.

Principios básicos de la IA Generativa

La IA generativa se basa en modelos de aprendizaje profundo que pueden generar nuevo contenido, como texto, imágenes o audio, a partir de datos de entrada. Estos modelos utilizan técnicas como redes generativas adversarias (GANs) y modelos de difusión, que les permiten crear representaciones originales sin estar limitados a una base de datos fija.

Diferencias con el aprendizaje automático tradicional

A diferencia del aprendizaje automático tradicional, enfocado en la clasificación, predicción y análisis de datos, la IA generativa se centra en la creación de nuevos contenidos a partir de patrones y conocimientos aprendidos. Esto abre un mundo de posibilidades en áreas como generación de imágenes, redacción de textos, composición musical y mucho más.

Potencial y aplicaciones de la IA Generativa

La IA generativa tiene un enorme potencial en diversos sectores, como el diseño, el entretenimiento, la educación y la investigación científica. Algunas de sus aplicaciones incluyen la creación de imágenes y obras de arte personalizadas, la generación de contenido publicitario, la redacción de informes y artículos, y el desarrollo de asistentes virtuales con capacidades de conversación más naturales.

Oferta educativa integral de Google en Inteligencia Artificial

La oferta educativa de Google en cursos de inteligencia artificial abarca desde niveles introductorios hasta programas avanzados, diseñados para sumergir a los estudiantes en los fundamentos y aplicaciones de esta tecnología en constante evolución. Ya sean cursos de inteligencia artificial google, cursos de IA google, cursos de aprendizaje automático google o cursos de machine learning google, la estrategia educativa de la compañía busca proporcionar a los participantes el conocimiento y las habilidades necesarias para dominar estas disciplinas.

Cursos introductorios, intermedios y avanzados

Los programas educativos ofrecidos por Google abarcan desde módulos introductores que sientan las bases hasta cursos de nivel intermedio y avanzado, permitiendo a los estudiantes profundizar progresivamente en los conceptos clave de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Esta estructura gradual garantiza que los participantes obtengan una comprensión sólida y puedan aplicar efectivamente los conocimientos adquiridos.

Enfoque teórico y práctico con proyectos

El enfoque de los cursos combina secciones teóricas con componentes prácticos, como proyectos de aplicación. De esta manera, los estudiantes no solo adquieren una base conceptual, sino que también desarrollan habilidades tangibles en la implementación de soluciones de inteligencia artificial y machine learning. Esta integración de la teoría y la práctica es fundamental para preparar a los participantes para desafíos reales.

Obtención de insignias digitales al completar los cursos

Al finalizar satisfactoriamente los cursos de Google, los estudiantes tienen la oportunidad de obtener insignias digitales que certifican las competencias adquiridas. Estas credenciales digitales no solo respaldan sus conocimientos, sino que también les permiten demostrar sus habilidades a potenciales empleadores o clientes, en un entorno cada vez más competitivo.

Introducción a la Inteligencia Artificial Responsable

Este curso introductorio aborda la importancia de la aplicación ética de la inteligencia artificial, centrándose en los 7 principios de IA de Google. Estos principios fundamentales son clave para la investigación, desarrollo e implementación responsable de tecnologías de IA en la compañía. El programa educativo está diseñado para instruir a los participantes sobre cómo estas prácticas éticas deben guiar el proceso de creación de soluciones de inteligencia artificial.

Los 7 principios de IA de Google

Los 7 principios de IA responsable de Google son la piedra angular del desarrollo y uso ético de la inteligencia artificial en la compañía. Estos principios abarcan aspectos como la beneficencia, no maleficencia, autonomía, justicia, privacidad, transparencia y responsabilidad. Juntos, estos lineamientos garantizan que la IA generada por Google se alinee con los valores y principios éticos fundamentales.

Prácticas éticas en el desarrollo de la IA

Más allá de los principios rectores, el curso también aborda las prácticas éticas que deben implementarse a lo largo del proceso de desarrollo de soluciones de inteligencia artificial. Esto incluye etapas como la definición de objetivos, el diseño de algoritmos, la recopilación y procesamiento de datos, y la implementación final de los sistemas de IA. Todos estos pasos deben estar guiados por un enfoque responsable y transparente, que anteponga el bienestar de los usuarios y la sociedad.

Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa

Este módulo educativo se enfoca en los fundamentos de IA generativa, explorando los grandes modelos lingüísticos y las prácticas responsables que deben guiar el desarrollo de estas tecnologías. Tras completar los cursos previos de Introducción a la IA Generativa e Introducción a la IA Responsable, los estudiantes se enfrentarán a un cuestionario diseñado para evaluar sus conocimientos aplicados y su capacidad para implementar estos principios de manera práctica.

Grandes modelos lingüísticos y prácticas responsables

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son la piedra angular de la IA generativa, permitiendo la creación de contenido artificial altamente sofisticado. Sin embargo, su desarrollo y aplicación deben regirse por prácticas responsables en IA, asegurando que estas tecnologías se implementen de manera ética y segura. Este módulo profundiza en la comprensión de los LLM y cómo las buenas prácticas pueden garantizar su uso responsable.

Evaluación de conocimientos aplicados

Para consolidar los conocimientos adquiridos, los estudiantes deberán completar un cuestionario exhaustivo que les permitirá demostrar su capacidad para aplicar los principios de IA generativa y prácticas responsables en situaciones prácticas. Esta evaluación final subraya la importancia de dominar tanto los fundamentos teóricos como las habilidades necesarias para implementar la IA de manera responsable.

Introducción a los Grandes Modelos Lingüísticos

Este curso gratuito ofrece una visión completa sobre la tecnología de los grandes modelos lingüísticos (LLM), una innovación fundamental para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial avanzadas. El programa de estudio está diseñado para proporcionar a los participantes una base sólida en el funcionamiento y utilización de los LLM.

Funcionamiento y aplicaciones de los LLM

Aprenderás sobre los principios y el funcionamiento de los LLM, comprendiendo cómo estas poderosas herramientas de aprendizaje automático pueden ser aplicadas en una amplia variedad de tareas, desde la generación de texto hasta el procesamiento del lenguaje natural.

Personalización de LLM para mayor eficacia

Además, descubrirás cómo la personalización de los LLM puede incrementar notablemente su eficacia, adaptándolos a necesidades y contextos específicos. Esto te permitirá optimizar el rendimiento de estos modelos lingüísticos avanzados.

Herramientas de Google para IA generativa

Por último, este curso te brindará un vistazo a las herramientas de Google para IA generativa, herramientas que facilitan el desarrollo de soluciones innovadoras utilizando la tecnología de grandes modelos lingüísticos.

cursos de aprendizaje automático gratuitos: Generación de Imágenes con Inteligencia Artificial

Este curso se enfoca en los modelos de difusión, una tecnología emergente dentro del aprendizaje automático que está revolucionando la generación de imágenes mediante algoritmos. El módulo busca proporcionar a los participantes una sólida comprensión de los principios físicos y termodinámicos que respaldan los modelos de difusión, destacando su potencial para crear representaciones visuales realistas.

Modelos de difusión para generación de imágenes

Los modelos de difusión aprovechan los principios de la termodinámica para generar imágenes de manera innovadora. Estos modelos aprenden a transformar el ruido en representaciones visuales realistas, abriendo nuevas posibilidades en el campo de la IA generativa. Los participantes explorarán en profundidad cómo funcionan estos modelos y cómo pueden ser aplicados en diversas áreas creativas.

Entrenamiento e implementación con Vertex AI

Además, este curso capacita a los interesados en cómo entrenar estos modelos avanzados de IA y cómo implementarlos efectivamente utilizando Vertex AI, una herramienta de desarrollo de Google Cloud. Los estudiantes adquirirán las habilidades necesarias para diseñar y desplegar soluciones de generación de imágenes con IA de manera eficiente y responsable.

Arquitectura Codificador-Decodificador en Aprendizaje Automático

Este curso se adentra en la arquitectura codificador-decodificador, una innovación clave en el campo del aprendizaje automático. Se enseña sobre los componentes principales de esta arquitectura y cómo se utiliza en diversas aplicaciones, como traducción de idiomas, generación de resúmenes y sistemas de pregunta-respuesta.

Componentes principales de la arquitectura

La arquitectura codificador-decodificador se compone de dos módulos principales: el codificador y el decodificador. El codificador toma la entrada y la transforma en una representación interna, mientras que el decodificador utiliza esta representación para generar la salida deseada. Estos componentes trabajan en conjunto para resolver tareas complejas de procesamiento de lenguaje natural y visión artificial.

Aplicaciones en traducción, resumen y pregunta-respuesta

La arquitectura codificador-decodificador ha demostrado ser extremadamente versátil, encontrando aplicaciones en una amplia gama de problemas. En el campo de la traducción de idiomas, el codificador procesa el texto de entrada y el decodificador genera el texto traducido. En la generación de resúmenes, el codificador sintetiza la información clave, y el decodificador produce un resumen conciso. Además, en los sistemas de pregunta-respuesta, el codificador analiza la pregunta y el decodificador genera la respuesta más apropiada.

Los participantes adquirirán una comprensión técnica y detallada de esta arquitectura fundamental para el desarrollo de soluciones de inteligencia artificial avanzadas.

El Mecanismo de Atención en Inteligencia Artificial

El mecanismo de atención es una innovación crucial en el campo de la inteligencia artificial que está transformando la forma en que se desarrollan los modelos de IA cada vez más eficientes y efectivos. Este curso explica en profundidad el funcionamiento de este mecanismo y cómo se utiliza para mejorar el rendimiento en diversas tareas de aprendizaje automático.

Funcionamiento del mecanismo de atención

El mecanismo de atención es un enfoque que se basa en la idea de que, al procesar información, los seres humanos no prestan la misma atención a todos los elementos. En lugar de ello, nos centramos en aquellos elementos más relevantes para la tarea que estamos realizando. Los modelos de IA que incorporan este mecanismo funcionan de manera similar, concentrando sus recursos en las partes más importantes de los datos de entrada.

Mejora del rendimiento en tareas de aprendizaje automático

Al utilizar el mecanismo de atención, los modelos de IA pueden centrarse en las características más relevantes de los datos, lo que les permite mejorar significativamente su rendimiento en tareas de aprendizaje automático. Esto es especialmente útil en problemas complejos donde la información relevante puede estar dispersa o en situaciones donde es necesario procesar grandes cantidades de datos. Al aplicar este mecanismo, los modelos pueden lograr resultados más precisos y eficientes.

Modelos de Transformador y Modelo BERT

Este curso se enfoca en dos innovaciones clave en el campo de la inteligencia artificial: los modelos de transformador y el modelo BERT. Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, incluido el mecanismo de autoatención, y cómo se utiliza para crear el poderoso modelo BERT.

Arquitectura de transformadores y autoatención

La arquitectura de transformadores es fundamental para entender el funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial más avanzados. Explorarás en detalle los diversos componentes de esta arquitectura, con un énfasis especial en el mecanismo de autoatención. Este mecanismo único les permite a los modelos de transformador procesar información de manera más eficiente y efectiva, lo que se traduce en un mejor desempeño en una amplia variedad de tareas de aprendizaje automático.

Aplicaciones del modelo BERT

Más allá de comprender la arquitectura subyacente, también estudiarás las diversas aplicaciones del modelo BERT. Descubrirás cómo esta innovadora tecnología puede utilizarse en tareas de clasificación de texto, generación de resúmenes, respuesta a preguntas y mucho más. Al explorar estos casos de uso, comprenderás la versatilidad y el impacto que los modelos de transformador, como BERT, están teniendo en el avance de la inteligencia artificial.

Enlaces de origen

• https://www.infobae.com/tecno/2024/03/11/estudia-con-google-inteligencia-artificial-estos-son-los-10-cursos-gratuitos/
• https://www.cronista.com/actualidad/cuales-son-los-10-cursos-gratis-de-inteligencia-artificial-que-ofrece-google/
• https://cloud.google.com/training/machinelearning-ai?hl=es-419
• Cursos de Uñas con Salida Laboral

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