Introducción a Inteligencia Artificial y Generative AI

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11 Questions

¿Cuál es el propósito principal de un modelo de lenguaje?

Generar texto y responder preguntas

¿Cuál es la plataforma en línea gratuita para desarrollar y probar código?

Colab

¿Qué es PaLM API?

Una interfaz de programación de aplicaciones para acceder a modelos de lenguaje avanzados

¿Cuál es el propósito de MakerSuite?

Desarrollar y desplegar aplicaciones con modelos de Generative AI

¿Cuál de las siguientes no es una plataforma en línea?

Análisis de sentimiento

¿Qué tipo de contenido puede generar la tecnología de Generative AI?

Contenido nuevo y original, como imágenes, videos, música y texto

¿Qué es Inteligencia Artificial (AI)?

Una disciplina que se encarga de crear sistemas que pueden pensar y actuar como humanos

¿Qué es Deep Learning?

Un subcampo de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para analizar y procesar datos

¿Qué es Generative AI?

Un subcampo de Deep Learning que se enfoca en generar nuevos contenidos

¿Qué es Unsupervised Learning?

El modelo se entrena con datos no etiquetados y se utiliza para descubrir patrones en los datos

¿Qué es un ejemplo de aplicación de Generative AI?

Chatbots y asistentes virtuales

Study Notes

Introducción a Generative AI

  • Generative AI es una tecnología de inteligencia artificial que puede generar contenido, como texto, imágenes, audio y datos sintéticos.
  • Esta tecnología puede producir contenido nuevo y original, como imágenes, videos, música y texto.

Definiciones clave

  • Inteligencia Artificial (AI): una disciplina que se encarga de crear sistemas que pueden pensar y actuar como humanos.
  • Machine Learning (ML): un subcampo de la IA que se enfoca en desarrollar algoritmos que puedan aprender de los datos y mejorar su desempeño con el tiempo.

Tipos de Machine Learning

  • Supervised Learning: el modelo se entrena con datos etiquetados y se utiliza para predecir nuevos valores.
  • Unsupervised Learning: el modelo se entrena con datos no etiquetados y se utiliza para descubrir patrones en los datos.
  • Semi-supervised Learning: una combinación de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Deep Learning

  • Un subcampo de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para analizar y procesar datos.
  • Permite a los modelos de aprendizaje automático analizar patrones complejos en datos grandes.

Generative AI

  • Un subcampo de Deep Learning que se enfoca en generar nuevos contenidos, como texto, imágenes y audio.
  • Utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar patrones en los datos y generar contenido nuevo.

Aplicaciones de Generative AI

  • Generación de texto, imágenes y audio.
  • Chatbots y asistentes virtuales.
  • Análisis de sentimiento y detección de fraude.
  • Generación de código y depuración de software.

Modelo de Lenguaje

  • Un tipo de modelo de Generative AI que se enfoca en la comprensión y generación de lenguaje natural.
  • Puede ser utilizado para generar texto, responder preguntas y traducir textos.

Colab y Generative AI Studio

  • Colab es una plataforma en línea gratuita para desarrollar y probar código.
  • Generative AI Studio es una plataforma en línea que proporciona herramientas y recursos para desarrollar y desplegar modelos de Generative AI.

PaLM API y MakerSuite

  • PaLM API es una interfaz de programación de aplicaciones que permite acceder a modelos de lenguaje avanzados de Google.
  • MakerSuite es una plataforma que permite a los desarrolladores crear y desplegar aplicaciones con modelos de Generative AI.

Introducción a Generative AI

  • Generative AI es una tecnología de inteligencia artificial que puede generar contenido, como texto, imágenes, audio y datos sintéticos.
  • Puede producir contenido nuevo y original, como imágenes, videos, música y texto.

Definiciones clave

  • Inteligencia Artificial (AI): disciplina que se encarga de crear sistemas que pueden pensar y actuar como humanos.
  • Machine Learning (ML): subcampo de la IA que se enfoca en desarrollar algoritmos que puedan aprender de los datos y mejorar su desempeño con el tiempo.

Tipos de Machine Learning

  • Aprendizaje Supervisado: el modelo se entrena con datos etiquetados y se utiliza para predecir nuevos valores.
  • Aprendizaje No Supervisado: el modelo se entrena con datos no etiquetados y se utiliza para descubrir patrones en los datos.
  • Aprendizaje Semisupervisado: una combinación de aprendizaje supervisado y no supervisado.

Deep Learning

  • Subcampo de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales para analizar y procesar datos.
  • Permite a los modelos de aprendizaje automático analizar patrones complejos en datos grandes.

Generative AI

  • Subcampo de Deep Learning que se enfoca en generar nuevos contenidos, como texto, imágenes y audio.
  • Utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar patrones en los datos y generar contenido nuevo.

Aplicaciones de Generative AI

  • Generación de texto, imágenes y audio.
  • Chatbots y asistentes virtuales.
  • Análisis de sentimiento y detección de fraude.
  • Generación de código y depuración de software.

Modelo de Lenguaje

  • Tipo de modelo de Generative AI que se enfoca en la comprensión y generación de lenguaje natural.
  • Puede ser utilizado para generar texto, responder preguntas y traducir textos.

Colab y Generative AI Studio

  • Colab: plataforma en línea gratuita para desarrollar y probar código.
  • Generative AI Studio: plataforma en línea que proporciona herramientas y recursos para desarrollar y desplegar modelos de Generative AI.

PaLM API y MakerSuite

  • PaLM API: interfaz de programación de aplicaciones que permite acceder a modelos de lenguaje avanzados de Google.
  • MakerSuite: plataforma que permite a los desarrolladores crear y desplegar aplicaciones con modelos de Generative AI.

Aprende sobre la tecnología de inteligencia artificial que puede generar contenido nuevo y original, incluyendo imágenes, videos, música y texto.

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