Artificial Intelligence

Andreas KolleggerDeepLearning.AI

En este curso, aprenderás los conceptos básicos de cómo los grafos de conocimiento almacenan datos utilizando nodos y aristas, usar el lenguaje de consulta Cypher de Neo4j para recuperar información, agregar un índice vectorial a un grafo de conocimiento, y construir un grafo de conocimiento de documentos de texto desde cero. También explorarás técnicas avanzadas para conectar múltiples grafos de conocimiento y usar consultas complejas para la recuperación integral de datos. Al final del curso, estarás bien equipado para usar grafos de conocimiento para descubrir conocimientos más profundos en tus datos y mejorar el rendimiento de los LLMs con contexto estructurado y relevante.

Colin MatthewsMaven

En este curso, dominarás las herramientas de prototipado de IA y aprenderás a construir prototipos funcionales en minutos. Obtendrás una comprensión fundamental de la arquitectura de software, aprenderás estrategias de depuración e integrarás tus prototipos con plataformas populares. El curso incluye sesiones en vivo, proyectos prácticos y una comunidad de apoyo para asegurar que logres tus objetivos de aprendizaje.

Charles PackerDeepLearning.AI

En este curso, aprenderás a integrar memoria agentica en tus aplicaciones usando el marco Letta. Descubre cómo un agente LLM puede actuar como un sistema operativo para gestionar la memoria, optimizando de manera autónoma el uso del contexto. Explorarás las ideas clave detrás del documento MemGPT, incluyendo los dos niveles de memoria y cómo los estados de los agentes se convierten en indicaciones. Al final, estarás equipado para crear agentes de IA adaptativos y colaborativos para tareas como investigación y recursos humanos.

Younes Bensouda MourriDeepLearning.AI

En la Especialización en Procesamiento de Lenguaje Natural, aprenderás a usar regresión logística, Naïve Bayes y vectores de palabras para análisis de sentimientos, analogías y traducciones. También explorarás programación dinámica, modelos ocultos de Markov y embeddings de palabras para autocorrección, autocompletado y etiquetado de partes del discurso. Los temas avanzados incluyen redes neuronales densas y recurrentes, LSTMs, GRUs y redes siamesas para análisis de sentimientos, generación de texto, reconocimiento de entidades nombradas e identificación de preguntas. Finalmente, profundizarás en modelos de codificador-decodificador, causales y de autoatención para traducción automática, resumen de texto, respuesta a preguntas y creación de chatbots.

Colin MatthewsMaven

En este curso, dominarás las herramientas de prototipado de IA y aprenderás a construir prototipos funcionales en minutos. Obtendrás una comprensión fundamental de la arquitectura de software, aprenderás estrategias de depuración e integrarás tus prototipos con plataformas populares. El curso incluye sesiones en vivo, proyectos prácticos y una comunidad de apoyo para asegurar que logres tus objetivos de aprendizaje.

Andrew NgDeepLearning.AI

En este curso, aprenderá los fundamentos de la IA generativa, incluidas sus capacidades y limitaciones. Explorará varias herramientas y técnicas de IA, y obtendrá experiencia práctica con aplicaciones de IA generativa. El curso también cubre el impacto de la IA en los negocios y la sociedad, proporcionándole el conocimiento para desarrollar estrategias de IA efectivas.

Sharon ZhouDeepLearning.AI

En esta especialización, aprenderás a entender los componentes de GAN, construir GANs básicos y avanzados usando PyTorch, y controlar tu GAN para construir GANs condicionales. Compararás modelos generativos, usarás el método FID para evaluar la fidelidad y diversidad de GANs, y aprenderás a detectar sesgos en GANs. Además, explorarás aplicaciones de GAN en la augmentación de datos y la preservación de la privacidad, e implementarás Pix2Pix y CycleGAN para la traducción de imágenes.

Younes BelkadaDeepLearning.AI

En este curso, aprenderás a comprimir modelos utilizando técnicas de cuantización lineal y downcasting. Obtendrás una base en métodos de cuantización, lo que te permitirá optimizar modelos de IA generativa para un mejor rendimiento en varios dispositivos. Al final del curso, serás capaz de aplicar estas técnicas a tus propios modelos, haciéndolos más eficientes y accesibles.