- 5 estudiantes
- 4 lecciones
- 8 Cuestionarios
- 10 week Duración
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Definamos que es la IA
Logrará construir su conocimiento sobre que es inteligencia artificial, reconocerás conceptos fundamentales y definiciones, una breve historia y actividades asociadas para un aprendizaje efectivo que logre el procesamiento de la información.
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Técnicas de funcionamiento de IA
Tu misión será reconocer técnicas básicas, habilidades esenciales como clasificación, predicción, categorización, es decir que debes identificar formas comunes de la IA, se trata de entender como piensa y como lo hace la IA por medio de algoritmos, códigos como una forma de programar la maquina
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Criterios para examinar la idoneidad de aplicaciones educativas basadas en IA
Esta lección consiste en evaluar aspectos que aseguran que estas aplicaciones de IA sean efectivas y útiles en el aprendizaje y en la practica docente
Técnicas básicas de la IA
Tu misión será reconocer técnicas básicas, habilidades esenciales como clasificación, predicción, categorización, es decir que debes identificar como piensa y como lo hace la IA por medio de tecnicas y algoritmos, códigos como una forma de programar la maquina
Conocerás métodos básicos utilizados para construir diferentes tipos de IA del contexto escolar
Técnicas básicas y toma de decisiones
Técnicas de búsqueda y toma de decisiones, orientado a contextos como laberintos, juegos sencillos y toma de decisiones con IA, observa que trae de nuevo
IA generativa
La inteligencia artificial generativa (IA generativa) es un tipo de IA que puede crear contenido original nuevo, como imágenes, textos, música, videos y otros tipos de datos, basándose en patrones aprendidos a partir de grandes conjuntos de datos de entrenamiento. ibm.com
Entrenamiento con datos
Modelos fundacionales y redes neuronales
Generación de nuevo contenido
La IA generativa se entrena usando un gran volumen de ejemplos reales, por ejemplo, miles de imágenes, textos o canciones. Aprende las características y patrones presentes en esos datos.
Usa modelos avanzados de aprendizaje profundo, como transformadores y redes neuronales generativas, que procesan y comprenden la estructura interna de los datos. Uno de los métodos más usados son las redes generativas antagónicas (GAN), que tienen dos partes: un generador que crea contenido y un discriminador que evalúa si es real o falso, mejorando así la calidad del contenido generado
Tras aprender, la IA puede crear contenido completamente nuevo que es coherente y relevante. Por ejemplo, puede redactar textos, generar imágenes artísticas, escribir música o incluso crear código de programación, todo sin intervención humana directa durante la generación.
IBM.com