E48-49th (Grand Central), 299 Park Avenue, New York City, United States, 10171
New York (NYC) - Midtown Manhattan - Park Ave.
NY, Long Island - Bohemia
80 Orville Drive Suite 100, Bohemia, united states, 11716
PA, Pittsburgh - Penn Center East Monroeville
201 Penn Center Boulevard Suite 400, Pittsburgh, United States, 15235
New York (NYC) - Midtown Manhattan - Madison Ave.
E38-39th, 260 Madison Ave., New York, United States, 10016
NY, Brooklyn - One Pierrepont Plaza
300 Cadman Plaza West, New York, united states, 11201
NY, Long Island - New Hyde Park
1979 Marcus Ave Suite 210, Long Island, united states, 11042
CT, Stamford - Downtown
One Stamford Plaza, Stamford, united states, 06901
CT, Hartford - Downtown
CT, Hardford - Downtown, 100 Pearl Street 14th floor, Hartford, united states, 06103
CT, East Berlin - East Berlin
East Berlin, 1224 Mill St. Building B - Suite 224, East Berlin, united states, 06023
PA, Philadelphia - International Plaza Dr Suite
1 International Plaza Dr Suite 550, Philadelphia, united states, 19153
NY, Queens - Forest Hills Tower
Queens Blvd Suite 400, New York, united states, 11375
NY, Staten Island - 1120 South Avenue
1120 South Ave, Staten Island, united states, 10314
Albany, NY – Regus at Brandon Place
401 New Karner Rd 3rd Floor, Suite 301, Albany, United States, 12205
Buffalo, NY – Regus Key Center
50 Fountain Plaza, Suite 120, Buffalo, United States, 14202
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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