La IA generativa se refiere a programas que pueden usar contenido existente como texto, archivos de audio o imágenes para crear contenido nuevo plausible.
La revisión de MIT Technology describió la IA generativa como uno de los avances más prometedores en el mundo de la IA en la última década.
La IA generativa permite a las computadoras aprender el patrón subyacente relacionado con la entrada y luego usarlo para generar contenido similar.
Existen varias técnicas para hacer eso, como redes generativas adversarias (GANS), transformadores y codificadores automáticos variacionales.
IA generativa, desde GAN hasta CLIP, con Python y Pytorch
Aprenda a codificar las arquitecturas de IA más creativas y emocionantes, redes generativas, desde lo básico hasta lo avanzado y más allá.
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¿Para quién es este curso?
- Personas interesadas en utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo para generar, imaginar y crear cosas nuevas.
- Personas interesadas en redes generativas adversarias y otras arquitecturas generativas avanzadas de IA
- Personas interesadas en cómo la IA puede combinar diferentes modalidades (texto, imágenes) para crear cosas nuevas (IA multimodal)
- Personas interesadas en aprender a codificar el tipo de arquitecturas de IA avanzadas que son el presente y el futuro del campo.
Requisitos
- Conocimientos básicos de Python. Es suficiente con los conceptos básicos, ya que codificaremos cada pequeña cosa juntos, línea por línea
- Acceso a una conexión a Internet, ya que usaremos el servicio gratuito en línea de Google Colab para codificar juntos
- Mucho entusiasmo ya que profundizaremos en cada pequeño detalle, ¡hagámoslo! 🙂
Lo que aprenderás
- Cómo codificar arquitecturas de IA generativas desde cero usando Python y Pytorch
- Cómo funcionan las arquitecturas generativas, en gran profundidad, desde las GAN hasta la IA multimodal, comprendiendo cada pequeño detalle del proceso
- Además de la codificación, cada sección comienza con una revisión en profundidad de los conceptos clave relacionados con estas arquitecturas.
- Ejemplos: codificaremos una red generativa que produzca rostros humanos y también combinaremos dos redes avanzadas para transformar mensajes de texto en imágenes
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Toma en cuenta que este tipo de cupones duran por muy poco tiempo.
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