Para que no te pille el toro con la inteligencia artificial: once cursos de Harvard y Google gratis
Esto cursos están diseñados para introducir en el mundo de la IA tanto a principiantes como a profesionales
Uso de la IA, desarrollo, implementación y generación de imágenes, son algunos de los contenidos ofrecidos
Has oído mucho lo de la Inteligencia Artificial: cómo ir sacándole partido en el día a día
La inteligencia artificial (IA) es la tecnología más revolucionaria y prometedora de la actualidad. Más allá de su capacidad para transformar industrias y mejorar la vida de miles de personas, las posibilidades que ofrece su aplicación en nuestro día a día puede ser infinita. Y además se ha convertido en una herramienta indispensable en el mercado laboral, tanto que las habilidades para manejarla y dominarla van a ser en breve las más demandadas, si no lo son ya. Por eso te conviene no quedarte rezagado y ponerte al día sobre cómo funciona y cómo aprovechar todas las herramientas que ofrece.
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En ese sentido, no hace falta que pagues por aprender. Google, una de las compañías líderes en tecnología, y la Universidad de Harvard ofrecen una serie de cursos gratuitos diseñados para introducir en el mundo de la IA tanto a principiantes como a profesionales experimentados, brindándonos la oportunidad de desarrollar unas funciones que serán muy necesarias en el futuro más próximo.
Introducción a la IA generativa
Comenzamos por las materias que enseña Google. Este es un microcurso de nivel introductorio destinado a explicar las bases teóricas de lo que es la inteligencia artificial generativa. Se incide en cómo se utiliza y cuál es la diferencia entre esta y otras formas de aprendizaje automático. También permitirá un acercamiento al desarrollo de aplicaciones propias que empleen un modelo de inteligencia artificial propio.
Introducción a los grandes modelos lingüísticos
Curso de presentación de los grandes modelos de lenguaje (LLM) que explica qué son, cómo utilizarlos y cómo mejorar su rendimiento. Al igual que en el caso anterior, cada curso contiene un video introductorio, una lectura especializada para el estudio y un test o evaluación del aprendizaje.
Introducción a la IA responsable
El objetivo de este curso es que los usuarios entiendan en qué consiste el uso responsable de la inteligencia artificial y cómo Google hace un uso correcto de ella en sus productos. Además, ayuda a promover sus principios fundamentales para el uso de la IA:
- Ser beneficiosa para la sociedad.
- Evitar la creación o refuerzo de los sesgos injustos.
- Elaborarse y probarse por seguridad.
- Ser confiable para los usuarios.
- Incorporar principios de privacidad en su diseño.
- Presentar altos estándares de excelencia científica.
Fundamentos de la IA generativa
Este curso sirve para consolidar todo lo aprendido en los cursos anteriores. Una vez que hayas finalizado esta última sección introductoria, ganarás una insignia digital en la que se reconocerá el conocimiento que tienes sobre los servicios y productos que ofrece Google Cloud.
Introducción a la generación de imágenes
Con programas de inteligencia artificial no solo se puede realizar generación de texto, sino también imágenes online. Este curso introduce los modelos de difusión, una familia de modelos de aprendizaje automático muy prometedores en el ámbito de la generación de imágenes. Podrás aprender a entrar una IA de este tipo y cómo desplegar su uso libre en otras plataformas.
Mecanismo de atención
Aprenderás cómo funciona la atención y cómo puede utilizarse para mejorar el rendimiento en diversas tareas de aprendizaje automático, como la traducción automática o el resumen de textos.
Introducción a la IA con Python de CS50
Vamos ahora con los contenidos que ofrece la Universidad de Harvard. Con este curso introductorio puedes familiarizarte con el aprendizaje automático en Python. Aquí explorarás los conceptos y algoritmos en la base de la inteligencia artificial moderna, profundizando en las ideas que dan lugar a tecnologías como motores de juegos, reconocimiento de escritura a mano y traducción automática.
Ciencia de datos: Aprendizaje automático
Este tutorial te enseña los fundamentos del aprendizaje automático y cómo realizar la validación cruzada. En este curso, aprenderás algoritmos populares de aprendizaje automático, análisis de componentes principales y regularización al construir un sistema de recomendación de películas. Aprenderás sobre datos de entrenamiento y cómo emplear un conjunto de datos para descubrir relaciones potencialmente predictivas.
Fundamentos de TinyML
El Tiny Machine Learning (TinyML) es una de las áreas de aprendizaje profundo de más rápido crecimiento y se está volviendo rápidamente más accesible. Este curso está centrado en que aprendas los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y los sistemas embebidos, como los smartphones.
Ciencia de datos: Capstone
La ciencia de los datos consiste en extraer información de los datos. Incluye comprender, predecir y mejorar las decisiones empresariales a través de información basada en datos. Esta esfera ha cobrado impulso al aprovechar los datos para la adopción de decisiones. Con el Programa de Certificación Profesional en Ciencia de Datos podrás aplicar los conocimientos a un problema del mundo real y trabajar de forma independiente en el análisis de datos.
Análisis de datos de alta dimensión
Este curso, dividido en siete partes, sienta las bases de los fundamentos de la ciencia de datos, como la distancia matemática, la reducción de la dimensionalidad y la agrupación.