La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) se refiere a un subcampo de la IA que se centra en la creación de sistemas capaces de generar contenido nuevo y original, a diferencia de los enfoques tradicionales que se centran en el análisis y la interpretación de datos existentes.
De hecho, la IAG busca crear contenido que no haya sido previamente proporcionado al sistema durante su entrenamiento y utilizan algoritmos y modelos que se entrenan en grandes conjuntos de datos para comprender patrones, tendencias y estructuras en los datos.
Luego, utilizan esta comprensión para crear contenido nuevo que imita o se asemeja a los datos originales. Estos sistemas a menudo se basan en redes neuronales artificiales y técnicas de aprendizaje automático.
Áreas donde se aplica la Inteligencia Artificial Generativa
La IAG se utiliza para generar imágenes, ilustraciones y diseños creativos. Puede ser utilizada en campos como el diseño gráfico, la moda y la creación de arte.
En tanto, los modelos de lenguaje generativos pueden crear texto que se asemeja al estilo y tono del lenguaje humano. Esto se utiliza en la generación de texto automatizado, como la escritura de noticias o la creación de contenido para sitios web.
También, la IAG puede crear música y sonidos originales a partir de patrones identificados en datos musicales previos y se utiliza para crear personajes no jugadores (NPCs) con comportamientos realistas y diálogos coherentes.
Otro aspecto de ayuda, es que la IAG se utiliza para mejorar imágenes y vídeos, como retoque de fotos y generación de efectos especiales; incluso, a generar diseños de productos y prototipos basados en especificaciones y parámetros dados.
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Introducción a los modelos de lenguaje grandes
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Este es un curso de microaprendizaje de nivel introductorio que explora qué son los modelos de lenguaje grandes (LLM), los casos de uso en los que se pueden utilizar y cómo se puede utilizar el ajuste rápido para mejorar el rendimiento del LLM.
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Introducción a la IA responsable
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Este es un curso de microaprendizaje de nivel introductorio destinado a explicar qué es la IA responsable, por qué es importante y cómo Google implementa la IA responsable en sus productos. También presenta los 7 principios de IA de Google.
Fundamentos de la IA generativa
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Este curso presenta los modelos de difusión, una familia de modelos de aprendizaje automático que recientemente se mostraron prometedores 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 hicieron populares tanto en la investigación como en la industria. Los modelos de difusión sustentan muchos modelos y herramientas de generación de imágenes de última generación en Google Cloud.
Este curso le presenta la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos e implementarlos en Vertex AI.
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