Calzada Gral. Mariano Escobedo 526, Ciudad de Mexico, México, 11590
Ciudad de Mexico - Mariano Escobedo
Ciudad de Mexico - Torre A de Samara Shops
Avenida Santa Fe 94, Ciudad de México , México , 01210
Ciudad de México - Spaces Santa Fé
Antonio Dovalí Jaime #70, Santa Fe, Ciudad de México, México, 05300
Ciudad de Mexico - Torre Corporativa Nápoles
Avenida Insurgentes 863, Ciudad de México, México, 3100
Ciudad de Mexico - New York Life Tower
Paseo de la Reforma 342, Ciudad de México, México, 6600
Ciudad de México - SkyTown Insurgentes
Insurgentes Nte. 86, Ciudad de México, México, 06600
Ciudad de México - Vasco de Quiroga
Av. Vasco de Quiroga #4973 , Ciudad de México, México, 05300
Ciudad de México-Calle Arquimedes 15
Calle Arquimedes 15, Ciudad de México, México, 11560
Ciudad de México - Torre New York Life
Piso 26, Avenida Paseo de la Reforma 342 , Ciudad de México, México, 11560
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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