Nvidia lanzó una serie de cursos gratuitos para aprender sobre Inteligencia Artificial (IA). Los cursos se enfocarán en destacar su importancia en los avances tecnológicos actuales.
El fabricante de chips ha sido fundamental en el desarrollo de la IA y busca impulsar su adopción. Para ello, han puesto a disposición del público una serie de cursos gratuitos diseñados para formar a los usuarios en diferentes aspectos de la IA.
Cursos gratuitos de Nvidia para aprender IA
Los cursos están desarrollados para que cualquier persona, incluso sin conocimientos previos, pueda iniciarse en la IA y avanzar de forma progresiva. No obstante, la mayoría de estos cursos están en inglés y aumentan su dificultad conforme se avanza. Aquí te mostramos los cursos disponibles:
1. Explicación de la IA Generativa
En este curso, aprenderás sobre la IA Generativa, una tecnología que crea nuevos contenidos a partir de diversas entradas, principalmente texto. Conocerás los conceptos básicos, aplicaciones y desafíos de esta rama de la IA. LINK.
2. Introducción a la IA en Jetson Nano
}Este curso te enseñará a usar el kit de desarrollo NVIDIA Jetson Nano, un potente miniordenador que puede ejecutar múltiples redes neuronales en paralelo. Aprenderás a construir un proyecto de clasificación de aprendizaje profundo utilizando modelos de visión por computador. LINK.
3. Construir un cerebro en 10 minutos
Dividido en dos partes, este curso te guiará en el uso de datos y redes neuronales para el aprendizaje automático, además de entender las matemáticas detrás de una neurona artificial. LINK.
4. Creación de aplicaciones de IA de vídeo en Jetson Nano
Este curso es una introducción al análisis inteligente de vídeo (IVA). Aprenderás a crear pipelines DeepStream para el procesamiento de vídeo, manejar múltiples flujos de vídeo y utilizar motores de inferencia como YOLO. LINK.
5. Mejora tu LLM con la Generación Aumentada de Recuperación (RAG)
Aquí, profundizarás en los fundamentos de la Generación Aumentada de Recuperación (RAG), así como un método para mejorar los modelos de lenguaje. También explorarás los componentes clave de un modelo RAG y el proceso de recuperación de información. LINK.
6. Acelerar los flujos de trabajo de ciencia de datos sin cambios en el código
Este curso se centra en las ventajas de los flujos de trabajo unificados de CPU y GPU. Aprenderás a acelerar el procesamiento de datos y el aprendizaje automático utilizando la GPU, logrando tiempos de procesamiento más rápidos. LINK.
7. Introducción a la IA en el Centro de Datos
El objetivo de este curso es introducirte en conceptos como la IA, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la arquitectura de GPU y los marcos de aprendizaje profundo. También aprenderás sobre la implementación de cargas de trabajo de IA y la planificación de infraestructuras para clústeres de IA multisistema. LINK