700 Milam Street, Suite 1300, Houston, United States, 77002
Houston, TX - Regus – Downtown at Pennzoil Place
Dallas, TX - Regus - Downtown Republic Center
325 N. St. Paul Street, Dallas, United States, 75201
Austin, TX - Regus - Lamar Central
3800 N Lamar Blvd, Suite 200, Austin, United States, 78756
Austin, TX – Regus at Dobie Center
2021 Guadalupe Street, Suite 260, Austin, United States, 78705
Lubbock, TX
1610 Broadway, Lubbock, United States, 79401
Dallas, TX - Uptown
3232 McKinney Avenue, Dallas, United States, 75204
Houston, TX – Regus at Capital One Building
5444 Westheimer Rd Uptown, Suite 1000, Houston, United States, 77056
Austin, TX - Regus - Littlefield Congress
106 E 6th St, Austin, United States, 78701
San Antonio, TX - Regus - One Riverwalk Place
700 North Saint Mary's Street, One Riverwalk Place, Ste 1400, San Antonio, United States, 78205
San Antonio, TX – Venture X at River Walk
500 Navarro St, San Antonio, United States, 78205
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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