Cinco cursos gratis sobre inteligencia artificial y ciencia de datos
A continuación los cinco cursos gratuitos que NVIDIA ofrece para tomarlos
en línea para profundizar en temas de inteligencia artificial y ciencia de datos.
Por Redacción El Economista - sábado 02 de noviembre de 2024
NVIDIA, líder mundial en tecnología de inteligencia artificial (IA), ofrece a través de su Instituto de Deep Learning (DLI) cursos prácticos en línea sobre IA, procesamiento acelerado y ciencia de datos. Estos cursos permiten a los interesados aprender a su propio ritmo, además de ofrecer talleres guiados por instructores para equipos y materiales descargables para educadores universitarios.
A continuación, te presentamos cinco cursos gratuitos de NVIDIA que puedes tomar en línea para profundizar en temas de inteligencia artificial y ciencia de datos:
1. Explicación de la IA Generativa
Este curso proporciona una comprensión básica de la inteligencia artificial generativa y te ayuda a aprovechar de manera efectiva las herramientas desarrolladas con esta tecnología.
2. Construir un cerebro en 10 minutos
Explora las bases biológicas y psicológicas que inspiraron las primeras redes neuronales en este breve pero profundo curso.
- Temas: IA aplicada a datos, neuronas, TensorFlow 2.
3. Creación de agentes RAG con LLM
En este curso aprenderás sobre el diseño e implementación de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) enfocados en sistemas de recuperación. Explora cómo estos modelos, más allá de ser herramientas automáticas, pueden actuar como colaboradores en la productividad, manejando una variedad de documentos y fuentes de información.
- Temas: Interfaces de inferencia para LLM, diseño de pipelines con LangChain, Gradio y LangServe, gestión de diálogos, uso de documentos, y almacenes vectoriales para agentes RAG.
4. Aumente su LLM con Generación
Aumentada de Recuperación (RAG)
Este curso presenta la arquitectura de Retrieval Augmented Generation (RAG), que optimiza el rendimiento de los LLM utilizando datos específicos del dominio sin necesidad de reentrenamiento. Ideal para quienes buscan integrar datos dinámicos en sus modelos de lenguaje.
- Temas: Modelos de lenguaje extensos (LLM), Generación Aumentada de Recuperación (RAG).
5. Acelere flujos de trabajo de ciencia de datos sin modificar el código
Descubre cómo emplear RAPIDS para optimizar flujos de trabajo de ciencia de datos que funcionan en CPU, sin la necesidad de reescribir el código.
- Temas: Uso de RAPIDS para aceleración en ciencia de datos.
¿Qué es Nvidia?
Nvidia es líder mundial en software y hardware de inteligencia artificial (IA). Sus GPU son esenciales para aplicaciones que requieren un alto rendimiento gráfico, como los juegos y los programas de edición de vídeo. También son importantes para la IA.
Fuente: El Economista
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