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Example Curriculum
- Descripción general del Módulo 4
- Lección 1: Cómo entender la IA generativa
- Ejercicio 4.1
- Lección 2: Modelos, algoritmos y redes neuronales
- Ejercicio 4.2
- Lección 3: Entrenamiento de modelos generativos
- Ejercicio 4.3
- Lección 4: Cómo entender las redes generativas adversariales (GANs)
- Lección 5: Cómo entender los autocodificadores variacionales (VAEs)
- Lección 6: Cómo entender los transformadores
- Ejercicio 4.4
- Lección 7: Cómo construir sistemas de IA generativa
- Lección 8: Buenas prácticas de los sistemas de IA generativa
- Descripción general del Módulo 5
- Lección 1: Términos y conceptos
- Ejercicio 5.1
- Lección 2: Enfoques de aprendizaje fundamentales
- Ejercicio 5.2
- Lección 3: Herramientas y prácticas
- Ejercicio 5.3
- Lección 4: Técnicas de configuración
- Ejercicio 5.4
- Lección 5: Redes neuronales de IA generativa
- Ejercicio 5.5
- Descripción general del Módulo 6
- Ejercicio de lectura 6.1: Antecedentes del caso de estudio: ACG
- Ejercicio de laboratorio 6.2: Calidad inadecuada de los contenidos y confusión acerca del modelo
- Ejercicio de laboratorio 6.3: Falta de seguridad de marca y flujo de trabajo ineficiente
- Ejercicio de laboratorio 6.4: Disminución en la calidad de los contenidos producidos
- Ejercicio de lectura 6.5: Antecedentes del caso de estudio: Wordy MAC Communications
- Ejercicio de laboratorio 6.6: Proceso obsoleto de entrega de contenidos y calidad insuficiente
- Ejercicio de laboratorio 6.7: Entrenamiento con costos prohibitivos y contenidos deficientes
- Ejercicio de laboratorio 6.8: Desafíos del lenguaje natural
- Ejercicio de lectura 6.9: Antecedentes del caso de estudio: Medi-Cycle Innovations
- Ejercicio de laboratorio 6.10: Aplicaciones obsoletas y mercado cambiante
- Ejercicio de laboratorio 6.11: Colapso de modo crítico
- Suplemento: Poster de mapa mental del Módulo 6
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Example Featured Products
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