Cursos de Artificial General Intelligence (AGI) en Annapolis

Formación en línea o presencial, impartida por instructores, muestra a través de la práctica interactiva y práctica cómo utilizar algoritmos avanzados de aprendizaje automático y arquitecturas de redes neuronales para desarrollar sistemas AI que puedan realizar una amplia gama de tareas con habilidades cognitivas similares a las humanas.

La formación en AGI está disponible como "formación en línea en vivo" o "formación presencial en vivo". La formación en línea en vivo (también conocida como "formación remota en vivo") se lleva a cabo mediante un escritorio remoto interactivo, remote desktop. La formación presencial en vivo puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Annapolis o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Annapolis.

NobleProg -- Su Proveedor Local de Formación

Lugar de formación de NobleProg, Ciudad Annapolis, MD – Regus at Annapolis Center

1997 Annapolis Exchange, Ste 300, Annapolis, United States, 21401

El lugar está ubicado en el Annapolis Center en Exchange Parkway, junto a la Ruta 50 y cerca de la US 301, con estacionamiento en el sitio y garajes cercanos. Desde el Aeropuerto Thurgood Marshall de Baltimore/Washington (BWI), a unas 25 millas al norte, el trayecto en taxi o rideshare toma entre 30 y 35 minutos hacia el sur por la MD‑70 y la Ruta 50. Para quienes utilicen transporte público, pueden tomar el CAT shuttle B30 o la Ruta 40 hasta Westfield Annapolis y luego transbordar a autobuses locales que paran cerca del Annapolis Center, seguido de un paseo corto hasta la entrada.

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Última Actualización: 2025-05-15

Testimonios (1)

Comparación entre GenAI y la condición amigable en clase # Descripción del Curso Este curso se centrará en explorar las diferencias y similitudes entre el uso de inteligencia artificial generativa (GenAI) y la implementación de condiciones amistosas dentro de una clase. Analizaremos cómo estas dos estrategias pueden afectar la eficiencia, la usabilidad y la experiencia general del usuario. ## Objetivos - Entender los principios fundamentales de GenAI. - Aprender a implementar condiciones amigables en el código de clases. - Comparar la efectividad de GenAI frente a las condiciones amistosas. - Discutir las implicaciones y desafíos de cada enfoque. ## Contenido del Curso ### Unidad 1: Introducción a GenAI - Definición y concepto de inteligencia artificial generativa. - Ejemplos prácticos de implementación de GenAI. ### Unidad 2: Condiciones Amigables en Clases - Qué son las condiciones amistosas. - Cómo implementarlas correctamente dentro del contexto de una clase. ### Unidad 3: Comparativa y Análisis - Comparación directa entre GenAI y condiciones amistosas. - Casos de uso y resultados esperados. - Debates sobre eficiencia, usabilidad y experiencia del usuario. ## Evaluación La evaluación se realizará a través de tareas prácticas que permitirán aplicar los conocimientos adquiridos en el curso. Los estudiantes deberán crear ejemplos concretos que demuestren su comprensión tanto de GenAI como de la implementación de condiciones amistosas. ## Recursos Adicionales - Documentación y tutoriales sobre inteligencia artificial generativa. - Ejercicios prácticos para mejorar el entendimiento de las condiciones amigables en clases.

Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan

Curso - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT

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