Gratis de Google Ruta de Aprendizaje de IA Generativa

Google AI Generative Learning Path for Free

 

¿Estás interesado en descubrir el potencial de los Modelos de IA Generativa y sus aplicaciones? Afortunadamente, Google Cloud lanzó el Generative AI Learning Path, una gran colección de cursos gratuitos que comienzan explicando los conceptos básicos de la IA Generativa hasta herramientas más sofisticadas, como Generative AI Studio, para construir tus propios modelos de IA generativos personalizados.

Este artículo explorará siete de los cursos disponibles, que te permitirán comprender los conceptos detrás de los Modelos de Lenguaje Grande que nos rodean todos los días y crear nuevas soluciones de IA. ¡Comencemos!

 

• ¿En qué te has alimentado? Este modelo de IA puede extraer datos de entrenamiento de modelos de difusión
• Inteligencia Artificial Explicativa (IAE)
• Este artículo de IA propone un método novedoso basado en gradientes llamado Cones para analizar e identificar las neuronas conceptuales en modelos de difusión

1. Introducción a la IA Generativa

 

Enlace del curso: Introducción a la IA Generativa

Este primer curso es una introducción a la IA Generativa por la Dra. Gwendolyn Stripling, una Desarrolladora de Currículo Técnico de IA en Google Cloud. Te permitirá aprender qué es la IA Generativa y cómo se aplica. Comienza con los conceptos básicos de la ciencia de datos (IA, Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo) y cómo la IA Generativa se diferencia de estas disciplinas. Además, explica los conceptos clave que rodean a la IA Generativa con ilustraciones muy intuitivas, como los transformadores, las alucinaciones y los Modelos de Lenguaje Grande.

Duración del video: 22 minutos

Conferencista: Gwendolyn Stripling

Lecturas sugeridas:

• Pregunta a un Experto en Tecnología: ¿Qué es la IA generativa?
• Construye nuevas experiencias de búsqueda y conversación impulsadas por IA generativa con Gen App Builder
• Las implicaciones de la IA Generativa para las empresas

 

2. Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande

 

Enlace del curso: Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande

Este segundo curso tiene como objetivo introducir qué son los Modelos de Lenguaje de manera general. En particular, proporciona ejemplos de aplicaciones de los Modelos de Lenguaje Grande, como la clasificación de texto, la respuesta a preguntas y la síntesis de documentos. Al final, muestra el potencial de las herramientas de desarrollo de IA Generativa de Google para construir tus aplicaciones sin necesidad de código.

Duración del video: 15 minutos

Conferencista: John Ewald

Lecturas sugeridas:

• El momento de ImageNet de NLP ha llegado
• Google Cloud potencia NLP con modelos de lenguaje grande
• LaMDA: nuestra tecnología revolucionaria de conversación

 

3. Introducción a la Generación de Imágenes

 

Enlace del curso: Introducción a la Generación de Imágenes

Este tercer curso se centra en explicar los modelos de difusión más importantes, una familia de modelos que generan imágenes. Algunos de los enfoques más prometedores son los Autoencoders Variacionales, los Modelos Generativos Adversarios y los Modelos Autoregresivos.

También muestra los casos de uso que se pueden clasificar en dos tipos: generación no condicionada y generación condicionada. El primero incluye la síntesis de rostros humanos y la superresolución como aplicaciones, mientras que ejemplos de generación condicionada son la generación de imágenes a partir de un texto, el relleno de imágenes y la generación de imágenes guiada por texto.

Duración del video: 9 minutos

Conferencista: Kyle Steckler

 

4. Mecanismo de Atención

 

Enlace del curso: Mecanismo de Atención

En este breve curso, aprenderás más sobre el mecanismo de atención, que es un concepto muy importante detrás de los transformadores y los Modelos de Lenguaje Grande. Ha permitido mejorar tareas como la traducción automática, la síntesis de texto y la respuesta a preguntas. En particular, muestra cómo funciona el mecanismo de atención para resolver la traducción automática.

Duración del video: 5 minutos

Conferencista: Sanjana Reddy

 

5. Modelos de Transformadores y Modelo BERT

 

Enlace del curso: Modelos de Transformadores y Modelo BERT

Este curso abarca la arquitectura de los transformadores, que es un concepto subyacente detrás del modelo BERT. Después de explicar el transformador, ofrece una visión general de BERT y cómo se aplica para resolver diferentes tareas, como la clasificación de oraciones individuales y la respuesta a preguntas.

A diferencia de los cursos anteriores, la teoría se acompaña de un laboratorio, que requiere conocimientos previos de Python y TensorFlow.

Duración del video: 22 minutos

Conferencista: Sanjana Reddy

Lecturas sugeridas:

• Attention Is All You Need
• Transformer: Una nueva arquitectura de red neuronal para comprensión del lenguaje

 

6. Crear modelos de descripción de imágenes

 

Enlace del curso: Crear modelos de descripción de imágenes

Este curso tiene como objetivo explicar los modelos de descripción de imágenes, que son modelos generativos que producen subtítulos de texto tomando imágenes como entrada. Utiliza una estructura codificador-decodificador, un mecanismo de atención y un transformador para resolver la tarea de predecir un subtítulo para una imagen dada. Al igual que en el curso anterior, también hay un laboratorio para poner en práctica la teoría. Está dirigido nuevamente a profesionales de datos con conocimientos previos en Python y Tensorflow.

Duración del video: 29 minutos

Conferencista: Takumi Ohyama

 

7. Introducción a Generative AI Studio

 

Enlace del curso: Introducción a Generative AI Studio

Este último curso presenta y explora Generative AI Studio. Comienza explicando nuevamente qué es Generative AI y sus casos de uso, como generación de código, extracción de información y asistencia virtual. Después de dar una visión general de estos conceptos básicos, Google Cloud muestra las herramientas que ayudan a resolver tareas de Generative AI incluso sin conocimientos de IA. Una de estas herramientas es Vertex AI, que es una plataforma que permite gestionar el ciclo de aprendizaje automático, desde la construcción hasta la implementación del modelo de aprendizaje automático. Esta plataforma integral incluye dos productos, Generative AI Studio y Model Garden. El curso se centra en explicar Generative AI Studio, que permite construir fácilmente modelos generativos sin código o con poco código.

Duración del video: 15 minutos

Lecturas sugeridas:

• Generative AI Studio
• Resumen del diseño de texto
• Laboratorio: Introducción a Generative AI Studio

 

Conclusiones

 

Espero que hayas encontrado útil este rápido resumen del curso de Generative AI proporcionado por Google Cloud. Si no sabes por dónde empezar a comprender los conceptos básicos de Generative AI, este camino cubre todos los aspectos. En caso de que ya tengas experiencia en aprendizaje automático, seguramente encontrarás modelos y casos de uso que puedes descubrir en alguno de estos cursos. ¿Conoces otros cursos gratuitos sobre Generative AI? Menciónalos en los comentarios si tienes sugerencias interesantes.

    Eugenia Anello es actualmente investigadora en el Departamento de Ingeniería de la Información de la Universidad de Padua, Italia. Su proyecto de investigación se centra en el aprendizaje continuo combinado con la detección de anomalías.  

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