Aprende IA Generativa con Google

Aprende IA Generativa con Google' (English translation 'Learn Generative AI with Google')

El ecosistema de Inteligencia Artificial (IA) ha evolucionado rápidamente en los últimos cinco años, con la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) liderando esta evolución. De hecho, se espera que el mercado de la IAG alcance los 36 mil millones de dólares para 2028, en comparación con los 3.7 mil millones de dólares en 2023.

Hoy en día, la IAG 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 de un conjunto de habilidades especializadas en IA.

Por lo tanto, para facilitar el aprendizaje de los entusiastas de la IA, Google ha lanzado 10 cursos gratuitos sobre IAG. Antes de discutirlos, veamos brevemente qué es la IAG generativa.

¿Qué es la IAG Generativa y por qué es importante aprenderla?

La IAG Generativa es un dominio especializado en IA que se centra en construir modelos que pueden generar nuevo contenido realista, como imágenes, texto, audio o videos, utilizando muestras de datos existentes.

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• Cómo agregar conocimiento específico del dominio a un LLM basado en sus datos

Por ejemplo, modelos como ChatGPT y DALL-E son ejemplos destacados de IAG Generativa, ya que 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 a DALL-E.

A medida que la IAG Generativa evoluciona, mantenerse actualizado con esta tecnología se ha vuelto crucial por varias razones:

• Garantiza la productividad empresarial, la rentabilidad y la eficiencia.
• Estimula la experimentación y la creatividad.
• Apoya la colaboración entre humanos y la IA y potencia las capacidades humanas.
• Permite estrategias innovadoras para resolver problemas.

Ahora, veamos cómo Google está ayudando a los estudiantes a estudiar IAG Generativa.

Ruta de Aprendizaje de IAG Generativa de 10 Cursos de Google

1. Introducción a la IAG 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 se diferencia de las técnicas estándar de aprendizaje automático (ML).
• Cubre las herramientas de Google para crear tus propias aplicaciones de IAG Generativa.
• También aprenderás sobre los tipos de modelos de IAG 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. “Bard AI de Google” 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 la afinación de las pautas, a través de las cuales se refinan las pautas dadas a un modelo de lenguaje para lograr la salida deseada.

• Cubrir las herramientas que Google proporciona para el desarrollo de la IAG Generativa.

3. Introducción a la IA Responsable

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Dificultad del curso: Nivel principiante

Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el cuestionario/laboratorio a tu propio ritmo)

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 IA Responsable de Google.

4. Fundamentos de la IA Generativa

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Dificultad del curso: Nivel principiante

Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el cuestionario/laboratorio a tu propio ritmo)

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 IA 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 a tu propio ritmo)

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 e implementación.
• Entender qué son los modelos de difusión no condicionados.
• Mejoras en los modelos de difusión de texto a imagen.
• Entrenar e implementar 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 a tu propio ritmo)

Prerrequisitos: Conocimientos de programación en Python y TensorFlow.

¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?

• Descubrir los componentes clave de la arquitectura codificador-decodificador.
• Entender cómo utilizar la arquitectura codificador-decodificador para entrenar un modelo y generar texto a partir de él.
• Incluye una guía paso a paso en la que codificarás 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 de Lenguaje Natural (NLP), Visión por Computadora (CV) y programación en Python.

¿Qué aprenderán los entusiastas de la IA?

• Descubrir el concepto del mecanismo de atención, un enfoque poderoso que permite que los modelos de lenguaje se concentren en segmentos particulares de la secuencia de entrada para comprender la información contextual.
• Aprender cómo funciona y sus usos.
• Entender cómo se aplica el mecanismo de atención a los modelos de ML.

8. Modelos Transformer 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 BERT utilizando Transformers.
• Cubre las diferentes tareas de procesamiento del lenguaje natural (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 a tu propio ritmo)

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 subtítulos.

10. Introducción a Generative AI Studio

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Dificultad del curso: Nivel introductorio

Tiempo de finalización: ~ 1 día (Completa el cuestionario/laboratorio a tu propio ritmo)

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 pueden tener una comprensión integral de Generative AI y sus aplicaciones prácticas. Los estudiantes pueden 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 donde ChatGPT y otras aplicaciones de IA pueden hacer muchas cosas que los humanos solían hacer ellos mismos o 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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