Aprende IA Generativa con Google
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El ecosistema de Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado rápidamente en los últimos cinco años, con la Inteligencia Artificial Generativa (GAI) liderando esta evolución. De hecho, se espera que el mercado de la IA Generativa alcance los $36 mil millones para el 2028, en comparación a los $3.7 mil millones en el 2023.
Hoy en día, la IA Generativa está afectando a muchas industrias, como la salud, el marketing, la moda y el entretenimiento, porque los generadores de IA, como los generadores de imágenes de IA y los generadores de videos de IA, nos han mostrado el potencial de sustituir tareas manuales realizadas por humanos. Sin embargo, avanzar en este campo requiere un conjunto de habilidades especializadas en IA.
Por lo tanto, para facilitar el aprendizaje a los entusiastas de la IA, Google ha lanzado 10 cursos gratuitos sobre la IA Generativa. Antes de discutirlos, veamos brevemente qué es la IA generativa.
¿Qué es la IA Generativa y por qué es importante aprenderla?
La IA Generativa es un dominio especializado de la IA que se enfoca en construir modelos que pueden generar contenido nuevo y realista, como imágenes, texto, audio o videos, utilizando muestras de datos existentes.
Por ejemplo, modelos como ChatGPT y DALL-E son ejemplos destacados de IA Generativa, ya que ahora estamos observando sus aplicaciones en el mundo real. ChatGPT está integrado en el motor de búsqueda de Bing, mientras que el navegador Edge ahora incorpora DALL-E.
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A medida que la IA Generativa evoluciona, mantenerse actualizado con esta tecnología se ha vuelto crucial por varias razones:
- Asegura la productividad empresarial, la rentabilidad y la eficiencia aumentada.
- Estimula la experimentación y la creatividad.
- Apoya la colaboración humano-IA y aumenta las capacidades humanas.
- Permite estrategias innovadoras de resolución de problemas.
Ahora, veamos cómo Google está ayudando a los estudiantes a estudiar la IA Generativa.
La ruta de aprendizaje de la IA Generativa de 10 cursos de Google
1. Introducción a la IA Generativa
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Dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 45 minutos
Prerrequisitos: 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 estándar de aprendizaje automático (ML).
- Cubre las herramientas de Google para crear tus propias aplicaciones de IA Generativa.
- También aprenderás sobre los tipos de modelos de IA Generativa: unimodales o multimodales, en este curso. Los sistemas unimodales solo toman un tipo de entrada, mientras que los sistemas multimodales pueden tomar más de un tipo de entrada.
2. Introducción a los Modelos de Lenguaje Grandes
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Dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 45 minutos
Prerrequisitos: No
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Este curso explora los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) – modelos de IA entrenados con grandes cantidades de datos textuales. “Google’s Bard AI” es un excelente ejemplo de un LLM que permite una interacción avanzada entre humanos y máquinas.
- Comprender cómo se utilizan los LLMs para el análisis de sentimientos.
- Aprender sobre el ajuste de la sugerencia, mediante el cual las sugerencias dadas a un modelo de lenguaje se refinan para lograr el resultado deseado.
- Cubrir las herramientas que Google proporciona para el desarrollo de la IA Generativa.
3. Introducción a la IA Responsable
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Dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el cuestionario/práctica en tu propio tiempo)
Prerrequisitos: 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 la Inteligencia Artificial Responsable de Google.
4. Fundamentos de la Inteligencia Artificial Generativa
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Dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el cuestionario/laboratorio en tu propio tiempo)
Prerrequisitos: Ninguno
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Contiene todo el contenido de los tres cursos anteriores.
- Incluye un cuestionario final a través del cual puedes demostrar tu comprensión de los conceptos fundamentales de la Inteligencia Artificial Generativa.
5. Introducción a la Generación de Imágenes
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Dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el cuestionario/laboratorio en tu propio tiempo)
Prerrequisitos: Conocimientos de ML, Aprendizaje Profundo (DL), Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) y programación en Python.
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- En este curso, descubrirás los modelos de difusión, su funcionamiento y su implementación.
- Comprender qué son los modelos de difusión no condicionados.
- Mejoras en los modelos de difusión de texto a imagen.
- Entrenamiento e implementación de estos modelos en Vertex AI, una plataforma de ML completamente gestionada por Google.
6. Arquitectura Codificador-Decodificador
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Dificultad del curso: Nivel intermedio
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el cuestionario/laboratorio en tu propio tiempo)
Prerrequisitos: Conocimientos de programación en Python y TensorFlow.
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Descubrir los componentes clave de la arquitectura codificador-decodificador.
- Comprender cómo utilizar la arquitectura codificador-decodificador para entrenar un modelo y producir texto a partir de él.
- Incluye una guía práctica en la que escribirás código en TensorFlow, una plataforma popular de desarrollo de ML para construir modelos de calidad de producción.
7. Mecanismo de Atención
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Dificultad del curso: Nivel intermedio
Tiempo de finalización: ~ 45 minutos
Prerrequisitos: Conocimientos de ML, DL, Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP), Visión por Computadora (CV) y programación en Python.
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Descubrir el concepto de mecanismo de atención, un enfoque poderoso que permite a los modelos de lenguaje concentrarse en segmentos particulares de secuencias de entrada para comprender información contextual.
- Aprender cómo funciona y sus usos.
- Comprender cómo se aplica el mecanismo de atención a los modelos de ML.
8. Modelos de Transformadores y Modelos BERT
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Dificultad del curso: Nivel principiante
Tiempo de finalización: ~ 45 minutos
Prerrequisitos: Conocimientos intermedios de ML, comprensión de incrustaciones de palabras y mecanismo de atención, y experiencia con Python y TensorFlow.
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Aprender sobre la arquitectura Transformer y explorar cómo se construye un modelo de Representación de Codificador Bidireccional del Transformer (BERT) utilizando Transformers.
- Cubre las diferentes tareas de NLP para las cuales se utiliza un modelo BERT.
9. Crear modelos de descripción de imágenes
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Dificultad del curso: Nivel intermedio
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el cuestionario/laboratorio en tu propio tiempo)
Prerrequisitos: 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 descripción de imágenes.
- Cómo construir y evaluar un modelo para la descripción de imágenes.
- Cómo crear tus propios modelos de descripción para fotos y utilizarlos para crear leyendas.
10. Introducción a Generative AI Studio
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Dificultad del curso: Nivel introductorio
Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el cuestionario/laboratorio en tu propio tiempo)
Prerrequisitos: Ninguno
¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?
- Reconocer el propósito de Generative AI Studio, un producto de Vertex AI.
- También se cubren las opciones y propiedades de Generative AI Studio en este curso.
- Contiene un laboratorio práctico donde puedes utilizar esta herramienta.
Después de completar estos diez cursos gratuitos, los estudiantes podrán tener una comprensión integral de Generative AI y sus aplicaciones prácticas. Los estudiantes podrán utilizar sus conocimientos recién adquiridos para avanzar en el campo de Generative AI, construyendo productos innovadores que puedan tener un impacto positivo en nuestra sociedad.
“En un mundo en el que ChatGPT y otras aplicaciones de IA pueden hacer muchas cosas que los humanos solían hacer ellos mismos o que 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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