La revolución de la Inteligencia Artificial (IA) ha llegado para transformar múltiples sectores, principalmente el sector laboral. Esta es una herramienta realmente útil para desarrollar y emprender proyectos con éxito. Y aunque muchos expertos han pedido detener las IA por miedo a su rápido avance, otros creen que estás pueden ser muy productivas y de gran ayuda.
Ante esta realidad, es prudente embarcarse en cursos de formación que impulsen el desarrollo de habilidades técnicas y analíticas en este ámbito. Participar en estos cursos te permitirá adquirir nuevas herramientas que te ayudarán a convertirte en un experto en el campo de la IA. Ahora, con los cursos gratis sobre IA de Google, te podrás destacar en el mundo laboral.
Aprende sobre IA con Google: 10 cursos gratis para todos los niveles
Los cursos en línea de Google están disponibles en inglés, son gratuitos y de corta duración. Una vez que los completes, recibirás una insignia que se agregará a tu lista de logros y conocimientos en tu cuenta de Google. Aprende sobre IA con estos 10 cursos:
Explorador de IA generativa – Vertex AI
El curso “Explorador de IA generativa – Vertex AI” está compuesto por varios laboratorios prácticos que abordan diferentes aspectos y aplicaciones de la IA generativa. Durante el curso, aprenderás a usar los modelos de la familia de API Vertex AI PaLM, que incluyen text-bison, chat-bison y textembedding-gecko.
Además, conocerás conceptos como el diseño de solicitudes, las mejores prácticas y cómo aplicar estas herramientas para la creación de ideas, clasificación, extracción y resumen de texto. Este curso lo podrás completar en 5 horas y sus objetivos principales son:
- Familiarizarse con los modelos de la familia de API Vertex AI PaLM y aprender a utilizarlos para tareas específicas relacionadas con la IA generativa.
- Entender cómo diseñar solicitudes adecuadas y aplicar las mejores prácticas en el contexto de IA generativa.
- Aprender a ajustar un modelo de base a través del entrenamiento personalizado de Vertex AI y a implementarlo en un punto final de Vertex AI.
Enlace | Explorador de IA generativa
Introducción a la IA Generativa
Descubre qué es la IA generativa en este curso de microaprendizaje de nivel introductorio. A lo largo de él, conocerás qué es la IA generativa, cómo se usa y cuáles son sus diferencias con los métodos tradicionales de aprendizaje automático. También podrás familiarizarte con las herramientas de Google, que te ayudarán a desarrollar tus propias aplicaciones Gen AI.
Podrás completar el curso Introducción a la IA Generativa en aproximadamente 45 minutos. No requiere requisitos específicos para realizarlo y tiene como objetivos:
- Definir la IA generativa y comprender su funcionamiento.
- Explorar los diferentes tipos de modelos de IA generativa.
- Conocer aplicaciones prácticas de la IA generativa.
Enlace | Introducción a la IA Generativa
Introducción a la IA responsable
Introducción a la IA responsable te enseña una comprensión profunda de la IA responsable, su importancia y cómo Google la implementa en sus productos. También te presenta los 7 principios de IA de Google para guiar el desarrollo y aplicación de esta tecnología.
El curso se puede completar en un día y no requiere requisitos previos para participar, por lo que es accesible para cualquier persona interesada en el tema. Los objetivos claves del curso son:
- Comprender la adopción de principios de IA y su aplicación en productos.
- Reconocer la importancia de la IA responsable en una organización.
- Tomar conciencia del impacto de decisiones en la IA a lo largo de un proyecto.
- Comprender la posibilidad de diseñar la IA según las necesidades y valores comerciales de una organización.
Enlace | Introducción a la IA responsable
Modelos de transformadores y modelo BERT
En el curso Modelos de transformadores y modelo BERT aprenderás sobre los componentes clave de la arquitectura incluido el mecanismo de autoatención, y cómo se utiliza para construir el modelo BERT.
El curso tiene una duración estimada de 45 minutos y para participar, se requiere experiencia intermedia en aprendizaje automático, comprensión de incrustaciones de palabras y mecanismo de atención, de Python y TensorFlow. Está diseñado para científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e ingenieros de software. Sus objetivos son:
- Comprender los componentes clave de la arquitectura Transformer.
- Aprender a construir un modelo BERT usando Transformers.
- Usar BERT para abordar diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Enlace | Modelos de transformadores y modelo BERT
Creación de modelos de subtítulos de imágenes
Aprende a crear modelos de subtítulos de imágenes mediante aprendizaje profundo con este curso gratuito de Google. Tiene una duración de un día y está dirigido a estudiantes y profesionales en el área, por ejemplo, científicos de datos, ingenieros de visión artificial, entre otros.
Además, requiere conocimientos previos en aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial y programación en Python. Sus objetivos principales son:
- Comprender los componentes clave de un modelo de subtítulos de imágenes.
- Aprender a entrenar y evaluar un modelo de subtítulos de imágenes.
- Crear modelos de subtítulos de imágenes personalizados.
- Usar los modelos creados para generar subtítulos para imágenes.
Enlace | Creación de modelos de subtítulos de imágenes
Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa
A través de este curso comprenderás los conceptos fundamentales de la IA generativa. Incluye temas como la historia de la IA generativa, los diferentes tipos de IA generativa, algoritmos de IA generativa y sus aplicaciones.
El curso está diseñado para personas de todos los niveles, desde principiantes hasta expertos. No se requieren conocimientos previos de IA o aprendizaje automático. Tiene una duración de un día y sus objetivos son:
- Proporcionar una comprensión general de los conceptos básicos de la IA generativa.
- Desarrollar las habilidades para aplicar la IA generativa a problemas del mundo real.
Enlace | Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa
Introducción a los Modelos Grandes de Lenguaje
En el curso de microaprendizaje de nivel introductorio sobre Modelos de Lenguaje Extenso (LLM), aprenderás los conceptos básicos los LLM y su funcionamiento. Además, entenderás cómo pueden ser aplicados en diferentes contextos.
Lo mejor de todo es que lo podrás completan en solo 45 minutos. Es tan fácil que no necesitas tener conocimientos previos en el tema ya que este curso ha sido diseñado para ser accesible a todo público. Estos son sus objetivos:
- Describir casos de uso de LLM
- Explicar el ajuste rápido en diversas situaciones.
- Describir las herramientas de desarrollo Gen AI de Google.
Enlace | Introducción a los Modelos Grandes de Lenguaje
Arquitectura codificador-decodificador
En este curso, se explora la arquitectura codificador-decodificador, una poderosa y dominante estructura de aprendizaje automático usada para tareas de secuencia a secuencia, como traducción automática, resumen de texto y respuesta a preguntas. Aprenderás sobre los componentes fundamentales de esta arquitectura y cómo entrenar y usar estos modelos.
En el tutorial de laboratorio correspondiente, pondrás en práctica los conceptos aprendidos codificando en TensorFlow, una sencilla implementación de la arquitectura codificador-decodificador para generar poesía desde cero. Los requisitos previos para aprovechar al máximo el curso son tener una base sólida en Python y TensorFlow. Los objetivos principales del curso son:
- Comprender a fondo los componentes principales de la arquitectura codificador-decodificador.
- Aprender a entrenar y generar texto usando esta arquitectura en los modelos.
- Adquirir las habilidades necesarias para escribir tu propio modelo de codificador-decodificador usando Keras.
Enlace | Arquitectura Encoder-Decoder
Mecanismo de atención
El mecanismo de atención es una poderosa técnica que permite que las redes neuronales se enfoquen en partes específicas de una secuencia de entrada. Al finalizar el curso entenderás cómo funciona la atención y cómo usarlo para mejorar el rendimiento de una variedad de tareas de aprendizaje automático, incluida la traducción automática, el resumen de texto y la respuesta a preguntas.
Para aprovechar al máximo este curso, se requiere conocimiento previo de los siguientes temas: aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial y programación en Python. Se estima que el curso tomará aproximadamente 45 minutos para completarse. Los objetivos principales de este curso son:
- Comprender el concepto de atención y cómo funciona.
- Aprender cómo se aplica el mecanismo de atención a la traducción automática.
Enlace | Mecanismo de atención
Introducción al estudio de IA generativa
La Generative AI Studio (un producto en Vertex AI), te ayudará a crear prototipos y personalizar modelos de IA generativa para que puedas usar sus capacidades en tus aplicaciones. Durante este curso, los participantes aprenderán qué es Generative AI Studio, sus características y opciones, y cómo usarlo a través de demostraciones del producto.
Al finalizar, te presentarán un cuestionario para poner a prueba tus conocimientos. Este curso ha sido diseñado para desarrolladores de aplicaciones profesionales y científicos de datos, no requiere requisitos previos para participar y su duración es de un día. Los objetivos principales de este curso son:
- Explicar qué es Generative AI Studio y cómo funciona.
- Describir las opciones y características disponibles en Generative AI Studio.
- Explorar la herramienta de lenguaje Generative AI Studio en detalle.
Enlace | Introducción al estudio de IA generativa
¡No pierdas tiempo! Accede a estos 10 cursos y potencia tus conocimientos en Inteligencia Artificial. Y si quieres aprender más con Google, echa un vistazo a estos cursos online gratuitos.
