El mundo avanza sobre la profundización y el desarrollo en la Inteligencia Artificial (IA) en amplios aspectos como la ciencia, tecnología, deportes, entre otros. El conocimiento sobre la IA en las empresas se volvió crucial para aumentar la productividad y la eficiencia.
Es una de las nuevas habilidades que en este 2024 están en demanda y, para abordar esta necesidad de aprendizaje en el mundo del trabajo, Google lanzó una serie de cursos gratuitos que cubren aspectos básicos de la IA hasta aplicaciones avanzadas. La mayoría tiene una duración de 8 horas y cuentan con videos, documento y test.
El primer curso que ofrece la empresa se llama "Introducción a la IA", en el que se explica qué es la inteligencia artificial generativa, cómo se utiliza y en qué se diferencia de los métodos de aprendizaje automático tradicionales.
El siguiente llamado "Introducción a Lenguajes de Gran Escala" se explora qué son los modelos de lenguaje extensos (LLM), sus casos de uso y cómo se puede utilizar el ajuste de los mensajes para mejorar el rendimiento de los LLM.
Los cursos restantes introductorios son "Introducción a la IA responsable" y "generación de imágenes". El primero está destinado a explicar por qué es importante un uso adecuado y cómo la implementa Google en sus productos. El segundo abarca una enseñanza a los modelos de difusión, presenta la teoría detrás de esto, cómo entrenarlos y, luego, implementarlos.
La quinta asignatura es "Arquitectura Encoder-Decoder", que significa codificador-decodificador. Se enseña sobre los componentes principales de este esquema de aprendizaje automático importante que se utiliza para traducciones, resúmenes de texto, respuestas a preguntas entre otros.
El próximo es "Mecanismo de Atención". Explica cómo funciona la atención y cómo se usa para mejorar el rendimiento de distintas tareas de aprendizaje automático.
El que le sigue es "Modelos Transformer y Modelo BERT", un curso en el que se estudia los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También se enseña sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto.
Al siguiente, se aprende acerca de la "Creación de Modelos de Subtítulos para Imágenes". Trata sobre los distintos componentes de los modelos de generación de leyendas de imágenes, como el codificador y el decodificador, cómo entrenar y evaluar un modelo.
Los últimos 2 cursos son una introducción al Generative AI Studio en el que se pone en práctica la creación de prototipos y personalización de IA generativa y, finalmente, un caso práctico en el que se observa una colección de laboratorios sobre cómo utilizar la IA en Google Cloud.
También en el décimo y último curso se enseña sobre el diseño de prompts, las mejores prácticas y cómo puede ser utilizado para diferentes tareas.
