Aprendizaje de IA generativa con Google Cloud Solutions
¿Qué es la IA generativa?
Si ha llegado a este blog, es probable que ya esté al tanto de la IA generativa y sus muchas aplicaciones. Pero tomemos un minuto para aclarar exactamente lo que queremos decir cuando hablamos de ‘IA generativa’.
La IA generativa se refiere a un subconjunto de técnicas de IA que involucran la creación o generación de contenido nuevo y original, como imágenes, textos, videos e incluso música. A diferencia de los modelos de IA tradicionales que están diseñados principalmente para tareas de clasificación o predicción, los modelos de IA generativos son capaces de producir resultados novedosos que no se han programado explícitamente en los datos de entrenamiento. Por ejemplo, si entrenamos un modelo de IA tradicional para clasificar animales, es posible que pueda reconocer y etiquetar imágenes de gatos, perros y pájaros. Por el contrario, un modelo de IA generativa puede generar una imagen completamente nueva de un gato que no existe en la realidad pero que parece realista y coherente con las características de los gatos en los datos de entrenamiento.
Importancia de la IA generativa
Entonces, ¿por qué es importante la IA generativa, más allá de su capacidad para proporcionar imágenes novedosas de gatos? Con su capacidad para generar contenido original y ampliar los límites de lo que es posible, la IA generativa transformará las industrias, fomentará la creatividad y dará forma al futuro de la colaboración hombre-máquina. Los programadores podrán codificar de manera más eficiente, con herramientas de IA generativa que desempeñarán el papel de un «copiloto de código». Los equipos creativos podrán generar diseños, imágenes y copias a una velocidad sin precedentes. Los especialistas en marketing utilizarán IA generativa para idear campañas personalizadas y crear contenido personalizado y recomendaciones específicas. Los científicos lo utilizarán para ayudar en el análisis de datos complejos, el descubrimiento de fármacos y la obtención de imágenes médicas. Podría seguir y seguir. La verdad es que las posibles aplicaciones e implicaciones de la IA generativa son ilimitadas y apenas estamos comenzando a comprender lo que eso significa para las personas, las empresas y la sociedad.
Para obtener más contexto sobre la importancia de la IA generativa, escuche al experto en IA y cofundador de Udacity, Sebastian Thrun:
Soluciones de IA generativa en Google Cloud
Hay muchos nombres importantes involucrados en la investigación y el desarrollo que condujo al surgimiento de la IA generativa y, como era de esperar, Google está en el centro de todo. Google ha logrado algunos avances históricos en IA, como el artículo de 2017 que presentó Transformer, y este mes Google lanzó una variedad de funciones de IA emocionantes para su conjunto de productos en la conferencia anual Google I/O.
Desde entonces, hemos estado colaborando con Google para crear capacitación para profesionales deseosos de aprovechar las ventajas de la IA generativa con las soluciones de Google Cloud. Estamos emocionados de compartir lo siguiente siete cursos gratis cubriendo temas y tecnología que son fundamentales para la IA generativa, disponible para que comience a aprender de inmediato. Todos los cursos se pueden cubrir en menos de una hora y varían en la experiencia previa requerida:
- Introducción a la IA generativa
- Este curso introductorio explica qué es la IA generativa, cómo se usa y en qué se diferencia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático.
- Introducción a los modelos de lenguaje grande
- Otro curso introductorio que explora qué son los modelos de lenguaje extenso (LLM), sus casos de uso y cómo puede usar el ajuste rápido para mejorar el rendimiento de LLM.
- Modelos de transformadores y modelo BERT
- Este curso lo introduce a los conceptos clave en el corazón de la IA generativa: la arquitectura de transformador y el modelo de representaciones de codificador bidireccional de transformadores (BERT).
- Mecanismo de precaución
- Este curso ofrece una introducción al mecanismo de atención, una poderosa técnica que permite a las redes neuronales enfocarse en partes específicas de una secuencia de entrada.
- Introducción a la generación de imágenes
- Los modelos de difusión sustentan muchos modelos y herramientas de generación de imágenes de última generación en Google Cloud. En este curso, explorará la teoría detrás de los modelos de difusión y cómo entrenarlos e implementarlos en Vertex AI.
- Crear modelos de subtítulos de imágenes
- Descubra los diferentes componentes de un modelo de subtítulos de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar su modelo, y aprenda a crear un modelo de subtítulos de imágenes mediante el aprendizaje profundo.
- Arquitectura de codificador-decodificador con Google Cloud
- Obtenga una sinopsis de la arquitectura de codificador-decodificador, que es una arquitectura de aprendizaje automático potente y predominante para tareas de secuencia a secuencia, como la traducción automática, el resumen de texto y la respuesta a preguntas.
pensamientos parciales
Si parece que todos en su órbita están hablando de IA generativa, es porque lo están. Y si parece que hay alguna herramienta nueva o desarrollo de IA que ves todos los días, es porque lo hay. Y si se siente abrumado y estresado por mantenerse al día con el ciclo de exageración de la IA generativa, no está solo.
Entonces, ¿qué hacer al respecto? Recomiendo centrarse menos en todos los artículos de clickbaity (excepto este, definitivamente todavía me concentro en este) y cabezas parlantes que postulan lo que significa la IA generativa para su trabajo, y en su lugar, centrarse en comprender la tecnología en sí. Al desmitificar las herramientas y la tecnología, estará mejor posicionado para sacar sus propias conclusiones sobre lo que significa la IA generativa para su contexto único y qué hacer al respecto.
¿Y cómo puedes hacer eso? Puede comenzar explorando nuestra colección de cursos gratuitos sobre conceptos fundamentales de IA generativa. Estos cursos cubren los fundamentos en <1 hora, y varios de ellos no asumen ningún conocimiento previo del tema.