Fundamentos de la IA
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
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Each course includes explicit outcomes, mapped competencies, practice activities, and an applied capstone.
Understand what AI is, how systems learn, where they fail, and how to judge claims without hype.
Utilice la IA de manera productiva mientras protege la privacidad, verifica los resultados y preserva la responsabilidad humana.
Evaluate workplace use cases, run safe pilots, measure value, and communicate changes responsibly.
Analyze AI systems through rights, equity, governance, safety, and public-interest outcomes.
Understand language models, retrieval, agents, evaluation, cost, and deployment safeguards through practical system design.
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La generación de imágenes autorregresivas crea imágenes pieza por pieza, prediciendo cada token a partir de todo lo generado antes.
IA visualVQ-VAE comprime imágenes, audio o vídeo en una pequeña cuadrícula de códigos discretos extraídos de un libro de códigos aprendido, en lugar de números continuos.
IA visualEl Segment Anything Model (SAM) es el modelo básico de Meta AI para la segmentación de imágenes: dado un punto, un cuadro o una pista aproximada, describe instantáneamente...
IA visualTextual Inversion le enseña a un generador de imágenes un concepto completamente nuevo, como un gato, un estilo artístico o un producto específico, aprendiendo una sola palabra nueva para él, sin...
IA visualDreamBooth ajusta un modelo de imagen completo en un puñado de fotos para que "recuerde" profundamente un sujeto específico (su rostro, mascota o producto) y pueda colocarlo...
IA visualLa pintura interior rellena o reemplaza una región enmascarada dentro de una imagen, mientras que la pintura exterior extiende una imagen más allá de sus bordes originales.
IA visualEl reconocimiento de acciones es la tarea de enseñar a las computadoras a identificar lo que las personas u objetos están *haciendo* en un video (correr, saludar, caer, abrir una puerta), no...
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IA visualEl seguimiento de objetos múltiples (MOT) sigue muchos objetos (peatones, automóviles, jugadores) a lo largo de los cuadros de un video, dándole a cada uno una identidad consistente a lo largo del tiempo.
IA visualLa IA en imágenes médicas utiliza visión por computadora para leer rayos X, tomografías computarizadas, resonancias magnéticas, ultrasonidos y mamografías, detectar anomalías y priorizar casos urgentes.
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IA visualLa coincidencia de flujo es una forma más nueva de entrenar modelos generativos que aprende un "campo de velocidad" suave que transporta ruido aleatorio directamente a datos realistas.
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