Para responder a estas preguntas, explore la tecnología detrás de la IA generativa, las redes neuronales y los modelos fundacionales y la importancia de la IA ética.

Aunque se usan indistintamente, cada término informático representa una tecnología única. Explore las diferencias y los puntos en común entre ellos.

La IA se encuentra en un estado de cambio perpetuo, pero puede comprenderla al profundizar en sus capacidades y funcionalidades a través de esta entrada en el blog.

Comprenda cómo la IA permite que las computadoras piensen y tomen decisiones como los humanos, explore su historia y los tipos de IA, y descubra de qué manera tiene un impacto en nuestra vida.

Explore la tecnología de chatbot para comprender cómo los chatbots simulan la conversación humana, a menudo con PLN para analizar entradas e IA generativa para automatizar las respuestas.

Conozca la importancia de la calidad de los datos para el rendimiento de la IA y cómo aplicarla para mejorar la calidad de los datos y generar confianza en sus sistemas de IA.

Descubra cómo la seguridad algorítmica, aunque compleja y desafiante, es esencial para el desarrollo y despliegue responsable de la IA.

Descubra la importancia y los beneficios de una gobernanza eficaz para que la IA ayude a abordar los desafíos éticos y normativos a medida que se adopta la IA.

Descubra qué distingue a los principales directores ejecutivos (CEO) y cuáles son las seis verdades incómodas que deben abordar, desde desafíos relacionados con las personas hasta obstáculos operativos y limitaciones de datos y tecnología, para superar a la competencia en la era de la IA generativa.

Como CEO que busca orientación, obtenga insights estratégicos y estrategias esenciales de nuestras sesiones informativas quincenales respaldadas por datos sobre cómo navegar por la IA generativa y cómo escalar la adopción de manera segura y responsable.

Lea el último estudio para descubrir cómo los CEO superan los desafíos y aprovechan las oportunidades en un mundo complejo, abordando el dilema de la IA.

Utilice la orientación de este informe sobre la necesidad de modernizar las aplicaciones que se ejecutan en activos de mainframe para extraer más valor de su mainframe.

Dirigido por los principales líderes de opinión de IBM, aproveche un curso completo diseñado para líderes de negocio y de datos sobre los temas de IA más relevantes.

Vea las repeticiones de los discursos de las mentes más brillantes del mundo empresarial y tecnológico y aprenda a ampliar la escala de la IA en toda su empresa.

¿Cómo crea la IA generativa contenido de alta calidad? Vea a la experta de IBM, Kate Soule, explicar a detalle cómo la IA generativa utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMS) para lograrlo.

La creación de un modelo fundacional confiable, eficiente y de alto rendimiento requiere cuidado. Kate Soule de IBM nos guía a través de cada paso del pipeline de IA.

Hay tantos modelos fundacionales disponibles para el desarrollo de IA, pero ¿cómo elegir el adecuado? Elegir uno inadecuado puede costarle dinero, tiempo, precisión y fiabilidad. Martin Keen, maestro inventor, explica su método de seis pasos para que usted elija el modelo adecuado para su próximo proyecto.

Vea la charla de Martin Keen que muestra una perspectiva única sobre cuál es la diferencia entre el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, explicada e ilustrada a través de una deliciosa analogía de hacer un pedido de pizza.

¿Cuál es realmente la diferencia entre la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML)? En este video, Jeff Crume explica las diferencias y la relación entre la AI y el aprendizaje automático (ML), al igual que temas conexos como el aprendizaje profundo (DL) y otros tipos y propiedades de cada uno de ellos.

¿Qué es el aprendizaje automático y cómo lo aprovechan las compañías hoy en día? En este video de Lightboard, Luv Aggarwal, de IBM Cloud, responde estas preguntas y muchas otras mientras explica visualmente qué es el aprendizaje automático y cómo se compara con la IA y el aprendizaje profundo, al igual que las razones por las que una compañía usaría una solución de aprendizaje automático y cómo lo haría.

Escuche las conversaciones más interesantes sobre las últimas tendencias e innovaciones en IA y su impacto en los negocios. Presentado por Tim Hwang, el podcast ofrece una combinación equilibrada de experiencia y análisis sobre todos los aspectos, desde investigaciones innovadoras hasta aplicaciones prácticas.

Déjese inspirar por una conversación entre personas que están a la vanguardia de la innovación. Conéctese para escuchar a Malcolm Gladwell, uno de los intelectuales y escritores más reconocidos del mundo en el área de las ciencias sociales, conversar con diferentes líderes sobre la tecnología que puede transformar su negocio.

Descubra cómo la IA no es solo una tecnología independiente, sino que también tiene el potencial de transformar la manera en que hace negocios. Presentado por Jerry Cuomo, IBM Fellow y vicepresidente de tecnología, el podcast combina arte con tecnología y ofrece información sobre las tendencias en IA y la confiabilidad de la IA en los negocios.

Obtenga más información de una variedad de expertos sobre las tendencias en big data, IA y las implicaciones para los negocios. Presentado por Al Martin, vicepresidente mundial de ventas técnicas de IBM, en este podcast se tocan temas relacionados con desafíos y oportunidades del big data.

Explore las ecuaciones matemáticas y los ejemplos correspondientes en Python para dominar la creación de su modelo de regresión logística binaria personalizado.

Conozca los diferentes aspectos y complejidades de las redes generativas adversativas (GAN), un tipo de red neuronal con aplicaciones tanto dentro como fuera del espacio de la IA.

Descubra la teoría y los conceptos del aprendizaje no supervisado, una técnica para agrupar datos sin etiquetas para encontrar insights ocultos en los datos.

Conozca la IA automatizada para la toma de decisiones, un proceso de aprendizaje automático que identifica puntos de datos, eventos y observaciones que se desvían del comportamiento normal de un conjunto de datos.