Cinco cursos gratuitos de NVIDIA para especializarte en inteligencia artificial y ciencia de datos

NVIDIA, pionera en la industria de la inteligencia artificial (IA) y conocida por sus innovaciones en gráficos y procesamiento de datos, ofrece una variedad de cursos gratuitos en línea a través de su Instituto de Deep Learning (DLI). Estos cursos permiten a estudiantes, profesionales y educadores explorar áreas avanzadas de IA, procesamiento acelerado y ciencia de datos. A continuación, te presentamos cinco cursos destacados que NVIDIA ofrece sin costo para quienes desean profundizar en estas tecnologías.

1. Introducción a la IA Generativa

Este curso brinda una visión general sobre la inteligencia artificial generativa, una de las ramas más innovadoras y prometedoras de la IA. Los participantes obtendrán un entendimiento básico de cómo funcionan las tecnologías generativas y su aplicación en diferentes áreas.

  • Temas : Conceptos básicos de IA generativa, aplicaciones prácticas y desafíos actuales en el uso de esta tecnología.
  • Formato : Curso en línea, autodirigido.

Este curso es ideal para quienes buscan comprender los fundamentos de los sistemas generativos, como modelos de texto e imagen.

2. Construyendo un “Cerebro” en Diez Minutos

Este curso breve introduce los principios detrás de las redes neuronales, tomando como referencia los sistemas biológicos. Con una duración reducida, este curso permite a los estudiantes aprender rápidamente cómo operaron las redes neuronales y su conexión con el aprendizaje automático.

  • Temas : Neuronas artificiales, fundamentos de redes neuronales y uso de TensorFlow 2.
  • Formato : Sesión práctica y de corta duración.

Es perfecto para quienes buscan una introducción rápida y concisa al concepto de redes neuronales en IA.

3. Creación de Agentes RAG con Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM)

Dirigido a aquellos interesados ​​en trabajar con modelos de lenguaje, este curso enseña cómo diseñar y operar agentes conversacionales utilizando grandes modelos de lenguaje (LLM) con capacidades avanzadas de recuperación y procesamiento de datos.

  • Temas : Inferencia en LLM, diseño de pipelines con herramientas como LangChain, Gradio y LangServe, y el uso de almacenes vectoriales para RAG (Generación Aumentada de Recuperación).
  • Formato : Curso en línea con ejemplos prácticos.

Este curso es especialmente útil para quienes desean desarrollar aplicaciones conversacionales y de soporte basadas en IA que manejen grandes volúmenes de información.

4. Optimización de Modelos de Lenguaje con Recuperación Aumentada (RAG)

Este curso enseña la arquitectura RAG (Retrieval Augmented Generation), una técnica que optimiza el rendimiento de los modelos de lenguaje al combinar datos específicos del dominio sin necesidad de reentrenamiento completo. La RAG permite que los modelos de IA utilicen datos relevantes en tiempo real.

  • Temas : Arquitectura RAG y su implementación en modelos de lenguaje extensos.
  • Formato : Curso autodirigido en línea.

Este curso es ideal para quienes desean aumentar la eficiencia de los modelos de IA mediante la integración de datos relevantes, sin requerir modificaciones en el modelo base.

5. Aceleración de Flujos de Trabajo en Ciencia de Datos sin Cambiar el Código

NVIDIA ofrece un curso para usuarios de ciencia de datos que buscan mejorar la velocidad y la eficiencia de sus proyectos mediante el uso de RAPIDS, una biblioteca de aceleración en GPU que permite optimizar tareas de ciencia de datos en CPU sin necesidad de modificar el código original. .

  • Temas : Implementación de RAPIDS en flujos de trabajo de ciencia de datos, aceleración en GPU.
  • Formato : Curso en línea, autodirigido.

Este curso es especialmente útil para científicos de datos y desarrolladores que desean acelerar sus procesos sin necesidad de ajustar su código, mejorando así la productividad de sus flujos de trabajo.

Sobre NVIDIA y Su Compromiso con la Educación en IA

NVIDIA se ha destacado como un referente global en tecnología avanzada de IA y procesamiento de gráficos. Sus unidades de procesamiento gráfico (GPU) son utilizadas en una amplia variedad de aplicaciones, desde videojuegos hasta plataformas de IA y análisis de datos. Con su oferta de cursos a través del Instituto de Deep Learning (DLI), NVIDIA busca democratizar el acceso a conocimientos avanzados y prácticos sobre IA y ciencia de datos, promoviendo el desarrollo de habilidades tecnológicas en todo el mundo.

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