3 cosas IMPOSIBLES para ChatGPT 4o que CLAUDE 3.5 SONNET si PUEDE hacer [ Tutorial IA Artifacts ]

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Sobre esta lección

DESCARGA WONDERSHARE UNICONVERTER ➜ https://bit.ly/4bu3UZP Hoy te traigo un tutorial que revela las 3 cosas imposibles para ChatGPT 4o, pero que Claude 3.5 Sonnet de Anthropic sí puede lograr. Este nuevo modelo de inteligencia artificial no solo promete ser uno de los más potentes hasta la fecha, sino que también proporcionar funcionalidades que no posee la IA de open AI ChatGPT Anthropic ha dado un gran salto con Claude 3.5 Sonnet, doblando su velocidad en comparación con el modelo anterior y ofreciendo mejores prestaciones que Claude 3 Haiku y Claude 3 Opus Además, han introducido una interfaz revolucionaria llamada Artifacts, que, en mi opinión, marcará tendencia y será copiada por otros modelos debido a su gran utilidad, ya que para la programación y creación de código supone una ventaja al ver resultados en tiempo real para códigos en HTML, CSS, JavaScript o Python En este video, te voy a mostrar tres cosas que puedes hacer con Claude 3.5 Sonnet y su interfaz Artifacts, cosas que son mucho más difíciles o incluso imposibles para ChatGPT. Desde programar código de manera eficiente, hasta manejar hojas de cálculo, pasando por crear presentaciones en diapositivas con facilidad y realizar análisis de datos detallados, como si de Power Point o Microsoft Excel se tratase Puedes utilizar Claude 3.5 gratis al igual que ChatGPT 4o gratis sin pagar ChatGPT Plus, pero tendrás algunas restricciones #claude #chatgpt #inteligenciaartificial

Sobre este curso

Si estas pensando en comprar un curso de inteligencia artificial generativa, te recomiendo que veas antes todos los videos de esta lista Es una recopilación con los mejores videos sobre IA generativa de mi canal, un curso gratis sobre IA lleno de tutoriales con herramientas de IA para crear imágenes, videos, textos, logos, canciones, musica...

Lección 125 de 166Nivel: principianteDuración total: 38h 32m

Lo que aprenderás en este curso:

  • Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
  • Implementar algoritmos de clasificación y regresión
  • Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
  • Evaluar y optimizar modelos de machine learning