Fundamentos de inteligencia artificial

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¿Cómo usar inteligencia artificial en tu trabajo?

2

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

3

IA en el día a día

Quiz: Fundamentos de inteligencia artificial

IA dentro de la empresa

4

¿Cómo elegir la herramienta de IA adecuada?

5

Tu primera conversación con ChatGPT

6

Estructura de un prompt para usar ChatGPT

7

IA en la gestión del talento

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Transcribe un video a texto con Fireflies.ai

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Sintetizar información con ChatGPT

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Generación de imágenes con DALL-E

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Funciones de ChatGPT Plus

Quiz: IA dentro de la empresa

IA para comunicación efectiva

12

Redacción rápida usando IA

13

GPTs: ¿Qué son?, ¿Cómo crearlos? y ¿Cómo usarlos?

14

¿Cómo crear un nuevo producto con GPTs?

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Crece tu impacto profesional usando ChatGPT

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Automatizar la creación de presentaciones usando SlidesAI

Quiz: IA para comunicación efectiva

IA para toma de decisiones

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Decisiones basadas en datos

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Análisis de datos con Data Analysis de ChatGPT

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People Analytics con ChatGPT

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Análisis de ventas con ChatGPT

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Análisis de pérdida de clientes con ChatGPT

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Análisis automático de gráficas e imágenes

Uso potencial de la inteligencia artificial

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¿Qué puede y qué no puede hacer la IA?

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¿Por qué una IA escribe texto, genera imágenes o transcribe audio?

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Precaución al usar inteligencia artificial en el trabajo

26

Ética en inteligencia artificial y datos

Quiz: Uso potencial de la inteligencia artificial

El futuro del trabajo con inteligencia artificial

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IA: Individuos Aumentados

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IA en el día a día

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La inteligencia artificial (IA) es una herramienta revolucionaria que está transformando múltiples aspectos de nuestra vida cotidiana y laboral. Desde tareas básicas hasta procesos complejos, la IA ha demostrado ser un formidable aliado. Comprender cómo funciona la IA y las posibilidades que ofrece, resulta esencial para adaptarnos y prosperar en la actualidad.

¿Cómo aprenden los modelos de inteligencia artificial a procesar datos?

Para que los modelos de IA puedan "pensar" o procesar datos de manera similar a los humanos, es necesario un proceso conocido como entrenamiento. Este entrenamiento se realiza a partir de grandes volúmenes de datos que han sido previamente clasificados o etiquetados por humanos. Por ejemplo, para enseñar a un sistema de IA a diferenciar un correo spam de uno legítimo, se le proporciona una base de datos con ejemplos de ambos, permitiendo al modelo identificar los patrones que caracterizan al spam.

El entrenamiento de modelos de IA para tareas específicas

En el entrenamiento de IA, la calidad y cantidad de los datos son cruciales. Veamos el procesamiento del lenguaje como un ejemplo:

  • Para que un modelo de IA aprenda a procesar lenguaje, necesita analizar corpus de texto compuestos por millones de palabras.
  • En el caso de la generación de imágenes, se utilizan bases de datos con billones de imágenes que han sido cuidadosamente descritas.

Los patrones que descubre la IA a través de este entrenamiento son la base que le permite realizar tareas como clasificación, generación de texto y reconocimiento de imágenes, comportándose de una manera que emula el razonamiento humano.

¿Qué son los modelos de lenguaje de gran escala o LMs?

Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LMs) son sistemas de IA diseñados para comprender y generar lenguaje natural. Se entrenan con billones de datos para llevar a cabo tareas generales o específicas relacionadas con el lenguaje, como la traducción de textos, la generación de contenido o la clasificación de textos.

La versatilidad de los grandes modelos de lenguaje

Los LMs, como GPT-4 de OpenAI o ChatGPT, no solo se destacan por su impresionante número de parámetros técnicos. Su capacidad para entender una gran variedad de idiomas y realizar múltiples tareas los hace extremadamente potentes y versátiles. Aquí hay algunas razones por las que se consideran hitos en el campo de la IA:

  • Pueden comprender y generar contenido en múltiples idiomas.
  • Tienen la habilidad para clasificar textos y entender entradas en formato de chat.
  • Son fundamentales en el desarrollo de asistentes virtuales y chatbots.

¿Por qué se habla de IA generativa y cuál es su utilidad?

La IA generativa es una clasificación dentro del campo de la inteligencia artificial que se centra en la creación de contenido. Estos sistemas son capaces de generar secuencias de texto, imágenes, audio y movimientos motrices. Este tipo de IA se ha convertido en un tópico de interés debido a su potencial para producir nuevo contenido basado en patrones aprendidos.

Aplicaciones de la IA generativa

  • Generación de texto: Los modelos como GPT-4 y ChatGPT pueden escribir textos coherentes y relevantes, desde correos electrónicos hasta artículos.
  • Creación de imágenes: Modelos como DALL-E de OpenAI pueden generar imágenes realistas a partir de descripciones textuales.
  • Síntesis de audio: Proyectos como MusicVAE de Magenta generan secuencias musicales nuevas y creativas.

Las posibilidades de la IA generativa están lejos de ser exhaustivas; se continúan explorando nuevas aplicaciones que no solo redefinen campos técnicos, sino también sectores como el marketing, las finanzas y la creación de contenidos.

Esta inmersión en el mundo de la inteligencia artificial es solo un abrebocas de lo que puede aportar al desarrollo humano y económico. Al entender cómo aprende y opera la IA, estamos mejor equipados para integrar estas tecnologías en nuestras vidas y maximizar su potencial. Te invito a seguir explorando, preguntando y aprendiendo, ya que esta es la mejor manera de estar a la vanguardia en la era de la inteligencia artificial.

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Respuestas: 1- (A) Los modelos para aprender necesitan se entrenados. Por lo que después de un entrenamiento, se genera el modelo útil que puede ser reusado 2- (B) Son modelos que como objetivo principal es el análisis de texto permitiendo generar frases con sentido y entender como si de un humano se tratase todo el contexto 3- (B) Se le denominan generativas por el hecho de que pueden crear a partir de lo que aprender, dependiendo del modelo lo que generan es distinto
```txt Respuesta A Son entrenados con datos Respuesta B Modelos funcionales Respuesta B Generan a partir del aprendizaje previo ```
opción B. La IA generativa es esa que "genera" o "crea" algo a partir de unos parámetros (prompts) facilitados por el usuario. Considero interesante el término "generativa", pues la IA, para algunos especialistas, no "genera" algo de la nada (como sí podría hacer un humano), sino que devuelve algo que se le pidió, pero partiendo de millones de modelos ya hechos previamente y con los que fue entrenado.
🚀 **La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando nuestro mundo laboral y cotidiano.** Desde tareas básicas hasta procesos complejos, la IA se ha convertido en un aliado formidable. Comprender su funcionamiento y las posibilidades que ofrece es esencial para adaptarnos y prosperar en la actualidad. 🌐 **¿Cómo aprenden los modelos de IA a procesar datos?** El proceso clave es el **entrenamiento**. Los modelos de IA necesitan grandes volúmenes de datos previamente clasificados o etiquetados por humanos. Por ejemplo, para enseñar a un sistema de IA a diferenciar entre correos spam y legítimos, se le proporciona una base de datos con ejemplos de ambos. Esto permite al modelo identificar los patrones que caracterizan al spam. En el caso del procesamiento del lenguaje, los modelos analizan corpus de texto compuestos por millones de palabras. Para la generación de imágenes, se utilizan bases de datos con billones de imágenes cuidadosamente descritas. Los patrones descubiertos durante este entrenamiento son la base que permite a la IA realizar tareas como clasificación, generación de texto y reconocimiento de imágenes, comportándose de una manera que emula el razonamiento humano. **Los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LMs) están transformando la forma en que interactuamos con el lenguaje natural.** Además de su impresionante número de parámetros técnicos, los LMs tienen habilidades excepcionales: 1. **Multilingüismo**: Pueden comprender y generar contenido en **múltiples idiomas**. 2. **Interacción contextual**: Son capaces de **clasificar textos** y entender entradas en formato de chat. 3. **Asistentes virtuales y chatbots**: Son fundamentales en el desarrollo de estas herramientas. 🎨 **La revolución de la IA generativa** Dentro del campo de la inteligencia artificial, la **IA generativa** se enfoca en la creación de contenido. Estos sistemas pueden generar secuencias de texto, imágenes, audio y movimientos motrices. Su potencial para producir nuevo contenido basado en patrones aprendidos es fascinante. 📝 **Aplicaciones concretas:** * **Generación de texto**: Modelos como GPT-4 y ChatGPT escriben textos coherentes y relevantes, desde correos electrónicos hasta artículos. * **Creación de imágenes**: DALL-E de OpenAI genera imágenes realistas a partir de descripciones textuales. * **Síntesis de audio**: Proyectos como MusicVAE de Magenta producen secuencias musicales nuevas y creativas.
2-B
1 es la A 2 es la B 3 es la B
3-B
1. B) Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
1-A
1 es la resp A 2 es la resp B 3 es la resp B
**A.** Son entrenados de tal forma que mejoren los resultados que generan a partir de los datos clasificados, buscando analogías de acuerdo al contexto dado **B.** Es un modelo que funciona como una red neuronal, construido a partir de una gran base de datos. **B.** Porque tiene la capacidad de generar textos, audios e imágenes a partir de datos. Se puede aplicar a diversos desarrollos, ya sea algo sencillo como soporte con un correo o contenido para una campaña, entre otros.

Antes de que se visualice las respuestas yo ya había elaborado una respuesta que se asemeja a la respuesta A,
Aquí les comparto la respuesta:
El ser humano crea patrones con el estudio o ayudas de redes neuronales y es así que los modelos aprender día a día a realizar actividades similares a la de los humanos.

1. (B) se le denomina IA generativa por que es capaz de generar imágenes textos y audio a partir de lo que ya a aprendido y nos sirve para crear contenidos para diversas tareas
1. (B) los LLMs es un modelo fundacional de procesamiento del lenguaje natural, es como un cerebro digital que aprende de cierta cantidad de información y la usa para hacer muchas cosas entre ellas crear textos
Respuestas: 1. (A) son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando gracias a las redes neuronales y el Deep learning patrones de procesamiento generativos del lenguaje natural humano como es el caso de chat GPT
1. A) se entrenan a través de redes neuronales que funcionan parecido al cerebro y relacionan los datos de muchas maneras unos entre otros 2. B) Los LLM relacionan las palabras unas con otras y las contextualiza, tiene la capacidad de recordar miles de palabras 3. B) relaciona todo lo que ha procesado para generar información que podría crear un humano, basado en los datos
1. RESPUESTA = OPCION B
RESPUESTA = OPCION A
B
A
Prergunta 1: A, Relacionamiento de tareas y datos Pregunta 2: b pregunta 3 ; b
Respuesta A Son entrenados con datos Respuesta B Modelos funcionales que realizan tareas PLN Respuesta B Generan a partir del aprendizaje previo con datos existentes
Respuestas: 1. A) Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos...para ir armando modelos o patrones que se reúsen. 2. B) Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos... Apoyados un LLM entrenado por trillones de datos para el entendimiento de lenguajes de tareas generales o especificas. 3. B) Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas... Es cualquier frecuencia que pueda generar imágenes, audios, textos, música y frecuencias sonoras etc.
1\) A 2\) B 3\) B
B
A
1\) A. Los modelos deben ser entrenados con datos reales para que las respuestas sean reales. 2\) B. Son modelos que realizan tareas naturales del lenguaje humano. 3\) B. Es generativa porque es capaz generar datos o secuencias basandose en datos previos.
3\. B. Se le denomina de esa manera, ya que este pone su base de acuerdo a las experiencias vividas de una persona, y las moldea o modifica partiendo de otras experiencias para encontrar la mejor solución al problema o la situación que puedas abordar.
2\. B. Son modelos Fundacionales, ya que se ha diseñado para entender el lenguaje natural de un ser humano, analizando toda la información y generando texto con sentido, básicamente como si estuviéramos hablando con otra persona solo que con una amplia gama de conocimientos específicos para sea más fácil entender.
A. Son entrenados partiendo de esas experiencias humanas que han desarrollado o se han impartido en nuestra sociedad; y con base a ello, gracias a su red neuronal, buscan una forma adecuada de posibles respuestas, cuál se hace coherente con lo que nosotros estamos preguntando.
Primera pregunta R/ A. Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos. Segunda pregunta R/ B. Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos. Tercera pregunta. R/ B. Es capaz de generar textos, imagenes y audio basandose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas
C
Pregunta 1: Respuesta A, con una gran cantidad de datos que le permiten empezar a encontrar patrones y vincularlos. Pregunta 2: Respuesta B, son modelos fundacionales que aprenden de la información recibida y generan texto y datos. Pregunta 3: Respuesta B, Se denomina generative porque es capaz de crear nuevos conceptos a través de sus aprendizajes previos, en texto, imagen y audio.
A- Modelos entrenados
La respuesta es B. por que es capaz de generar contenido a partir de los que ha aprendido en el pasado
La respuesta es B. Son modelos utilizados en el procesamiento del lenguaje natural
La respuesta es A, La IA aprende identificando relaciones entre los datos para clasificar o hace predicciones.
1. A) Las inteligencias artificiales "aprenden" y dan resultado basando sus respuestas en cálculos de probabilidad de acuerdo a la información etiquetada y preparada para servir de material de entrenamiento. 2. B) Modelos, como su nombre lo indica. Y se encargan de la interpretación del uso de un idioma y su posterior aplicación para generar contenido de forma natural. 3. B) La idea del modelo es responder a una solicitud basado en la información obtenida en el entrenamiento. El resultado es la sumatoria de probabilidades basadas en los parámetros de la solicitud "prompt".
C
3
A Son entrenados con datos B Modelos funcionales C Generan a partir del aprendizaje previo
Pregunta 3, Respuesta B
Respuestas: 1. (A) Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar encontrando patrones en ellos. 2. (B) Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos 3. (B) Es capaz de generar textos, imágenes y audio basandose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas
Respuestas 1. Son redes neuronales que imitan y aprenden del comportamiento humano, despues de tener informacion segura y datos validados, desarrolla respuestas a preguntas (prompt) que se realicen con precision y calidad 2. Son modelos funcionales que puede generar procesos avanzados de analisis y lenguaje. 3. Son productos que generan contenido especifico solicitado, despues de una validacion de datos que previamente han sido captados y aprendidos de los humanos.
1. *La respuesta es A.* 2. *La respuesta es B.* 3. *La respuesta es B.*
Respuesta Pregunta 1: A Es necesario entrenar los modelos proporcionándole un contexto. Pregunta 2: B Es la clave del entendimiento para poder comunicarnos y que la IA nos entienda. Pregunta 3: B Porque permite "Generar" Texto, Audio, video la clave aca es que genera.
1. Es generativa porque es capaz de generar textos, basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
1. B Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos.
1. A. Se entrenan con datos
Respuesta de los LLM B) Modelos funcionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos. Respuesta AI Generativa B) Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
A) son entrenadas con datos relacionados a las tareas a realizar y al comparar el resultado tomado y el resultado real, va encontrando patrones que le ayudan a mejorar en el siguiente intento.
1- A) Se entrenan con tareas propias al intelecto humano, introduciendo informacion de como deberia pensar. 2- B) Son modelos que permiten redactar textos para solucinar preguntas concretas, especificas. 3- B) Se pueden generar textos, imagenes y audio con base a la informacion suministrada en el momento de entrenamiento.
B
B
RESPUESTA: Modelos funcionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos.
B
¡Hola! 1ra pregunta: Respuesta A. Los modelos de inteligencia artificial son entrenados con algoritmos que procesan grandes cantidades de datos que se ajustan a las tareas a realizar. 2da pregunta: Respuesta B. Un LLM es un modelo fundacional diseñado para comprender y generar lenguaje natural a partir de una gran cantidad de datos 3ra pregunta: Respuesta B: Se llama IA Generativa porque tiene la capacidad de generar contenido nuevo y original procesando datos existentes; puede generar texto, video o audio.
C
1- (A) 2- (B) 3- (B)
Pregunta 2, respuesta B
Pregunta 1, Respuesta A
(B) puede de generar secuencias, dependiendo de la informacion que tiene.
(B) es un tipo de IA generativa.
(A) Porque se deben alimentar con datos , deben ser entrenados.
(b) es capaz de generar textos, imgenes y audio basandose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas
(b) Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos
C) pidiendole acciones a través de prompts especificos.
la B
la b
la A. son entrenados
Por qué se le denomina IA generativa y para qué nos sirve? B) Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándonos en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
Que son los LLM (Large Language Models)?**** B. Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos.
A) Son entrenados usando para ello datos etiquetados con los cuales se le enseña a la herramienta como debería pensar. Este proceso permite a través del aprendizaje automático realizar relaciones entre los datos para así clasificarlos, encontrando patrones entre ellos.
La respuesta es la B. se basa en datos existentes para crear los contenidos
La respuesta es B. son modelos funcionales que procesan en un lenguaje natural y generan información solicitada a traves de los prompt
la respuesta es A. ya que se entrenan para generar data. pueden clasificar información.
A) Porque deben ser entrenadas para que procesen los datos como se requieren.
B
b
a)
1- (A) porque para que puedan aprender a pensar hay que entrenarlos, y la manera de entrenarlos es mediante datos relacionados en los cuales la IA pueda encontrar patrones. 2- (B) 3- (B) es una inteligencia capaz de generar contenido a través de un modelo de datos, sirve para crear imágenes, textos, entre otros.
Para la tercera pregunta la respuesta es la B, el concepto de creación no se aplica actualmente a lo que conocemos como inteligencia artificial
Para la segunda pregunta la respuesta es la B
La respuesta a la primera pregunta es la A, aunque es muy general, debido a la cantidad diversa de fuentes de información es necesario un proceso de evaluación de las respuestas generadas por los modelos, que usando la capacidad de contrastar información, y la capacidad generativa, se producen nuevos criterios de asociación, y esto por solo mencionar una parte vital del proceso que no se ha mencionado hasta este momento en el video.
A:) Son entrenados con datos relacionados
1. A, Son entrenados analizando datos, por medio de las redes neuronales, realizando clasificación y análisis de esos datos. 2. B Modelos que realizan tareas generales o especificas, a partir del comportamiento humano. 3. B, La IA generativa tiene la capacidad de generar textos, audios e imágenes
2.(B) Son modelos que permiten el análisis del texto, generando frases o contenido que puede semejarse al razonamiento humano. 3.(B)La IA generativa, es capaz de generar textos, imágenes y audios, tomando como base los datos existentes, para crear contenidos en distintas tareas.
1. (B) Son modelos que permiten el análisis del texto, generando frases o contenido que puede semejarse al razonamiento humano. 2. La IA generativa, es capaz de generar textos, imágenes y audios, tomando como base los datos existentes, para crear contenidos en distintas tareas.
1- (a) Los modelos son entrenados, con datos que les permite predecir la solicitud 1. b) Son modelos que permiten el análisis del texto, generando frases o contenido que podría ser usado.
1- A) Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos. 2- B) Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos. 3- B) Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas,
1- A. Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos. ya que, para que la inteligencia artificial logre analizar los problemas que nosotros les presentemos en nuestra vida cotidiana, debe haber una alimentación previa de datos a la computadora. 2- B. Son modelos fundacionales que realizan procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos. 3-B. Es capaz de generar textos, imágenes, y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.
1. A) Deben ser entrenados alimentándose con datos. 2. B) Modelos funcionales que procesan tareas como el lenguaje humano. 3. B) Generan a partir de lo que aprenden en el pasado.
1. C
1. C)
1. A)Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones entre ellos 2.
1\) A 2\) B 3\) B
Respuestas : 1 ) a. Se hacen llegar de grandes bases de datos, para analizarlas y dar respuesta a las preguntas. 2\) b. Es el algoritmo original para después utilizarlo en aplicaciones que ayuden a las personas. 3\) b. genera nuevos datos, basados en la información previa que tienen
1\. ¿Cómo los modelos de IA "aprenden” a "pensar" o realizar ciertas tareas de forma similar a como lo haría un humano? a) <u>Son entrenados con datos relacionados a las tareas a realizar, encontrando patrones en ellos.</u> b) Con instrucciones específicas para resolver tareas paso a paso, usando programación. c) Pidiéndole acciones a través de prompts específicos. 2\. ¿Qué son los LLMs (Large Language Models)? a) Apps de IA como ChatGPT o Bard que resuelven casi cualquier petición. b) <u>Modelos fundacionales que realizan tareas de procesamiento de lenguaje natural como generar y traducir textos.</u> c) Algoritmos computacionales usados para imitar la cognición humana y resolver problemas. 3\. ¿Por qué se le denomina IA generativa y para qué nos sirve? a) Puede crear cualquier cosa sin que exista previamente. b) <u>Es capaz de generar textos, imágenes y audio basándose en datos existentes, para crear contenidos para diversas tareas.</u> c) Utiliza algoritmos generativos que crean un modelo para realizar predicciones de datos.
1. b
1. B