Google lanzó cursos gratuitos sobre inteligencia artificial: cómo anotarse

Google ha lanzado una nueva serie de cursos gratuitos enfocados en inteligencia artificial (IA) y machine learning. Estos cursos están diseñados para personas de todos los niveles, desde principiantes hasta aquellos con conocimientos avanzados, y ofrecen una oportunidad única para aprender directamente de expertos en la industria.

La iniciativa forma parte del compromiso de Google de democratizar el acceso a la IA y capacitar a más personas en estas tecnologías transformadoras.

Google lanzó cursos gratuitos sobre inteligencia artificial: cómo anotarse

Los cursos gratuitos de Google están disponibles a través de la plataforma de Google Cloud, una iniciativa que ofrece formación en diversas áreas tecnológicas y empresariales. Entre los temas cubiertos se incluyen los fundamentos de la inteligencia artificial, machine learning, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora, entre otros. Estos cursos están diseñados para ser accesibles, independientemente del nivel de experiencia técnica del estudiante, y están dirigidos tanto a profesionales como a personas que buscan adquirir nuevas habilidades para el mercado laboral.

El formato de los cursos es en línea y los estudiantes pueden avanzar a su propio ritmo. Cada curso incluye videos instructivos, lecturas complementarias, ejercicios prácticos y cuestionarios para evaluar la comprensión de los temas. Además, Google ofrece certificaciones digitales a aquellos que completen los cursos, lo que puede ser un valor añadido para los currículums.

Inteligencia artificial: Qué cursos que ofrece Google

1. Introducción a la IA Generativa: curso introductorio que ofrece una visión general de la IA generativa, explorando sus fundamentos y aplicaciones, diferenciándola de sus métodos tradicionales de aprendizaje automático.
2. Generación de imágenes: se trata de una introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) con un enfoque en los principios de la IA Responsable. Este curso cubre las complejidades de los LLM y consideraciones éticas, ofreciendo una insignia de habilidades al completarlo exitosamente.
3. IA responsable: aprendé el proceso de entrenamiento y despliegue de modelos de generación de imágenes. Completar este curso te otorga una insignia que reconoce tu logro.
4. Modelo de Lenguaje de Gran Escala: profundizá en las funciones y aplicaciones de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) para obtener una comprensión completa de su funcionamiento.
5. Arquitectura encoder-decoder: explorá la arquitectura encoder-decoder, comprendiendo su operación y su papel en diversas aplicaciones de IA.
6. Modelo Transformer y BERT: este curso abarca los modelos Transformer y BERT, explicando sus estructuras, funcionalidades y aplicaciones, con una insignia otorgada al completarlo.
7. Mecanismo de Atención: introducí la aplicación del mecanismo de atención para mejorar el rendimiento de las tareas de IA, explorando su funcionalidad y beneficios.
8. Estudio de IA Generativa: en este curso podés descubrir cómo integrar la IA en aplicaciones utilizando Generative AI Studio, comprendiendo sus capacidades y características para una implementación efectiva en proyectos.
9. Reconocimiento de Imágenes: desarrollá habilidades prácticas en la creación de una IA capaz de comprender imágenes a través de un aprendizaje práctico, culminando en la construcción de tu propio modelo al final del curso.

Inscribirse en los cursos es simple y rápido. Solo se necesita una cuenta de Google para acceder a la plataforma de Google Cloud. Desde ahí, los usuarios pueden explorar la lista de cursos disponibles y comenzar con el que más les interese. No hay requisitos previos, lo que lo convierte en una excelente opción tanto para principiantes como para aquellos con algo de experiencia en IA que buscan ampliar sus conocimientos.

Los cursos están disponibles en varios idiomas, incluyendo español, lo que facilita el acceso a una audiencia global. Google también ha diseñado estos cursos con un enfoque práctico, permitiendo a los estudiantes aplicar lo aprendido en proyectos reales, lo cual es fundamental en un campo tan dinámico como la inteligencia artificial.