Resumen
Profundiza en los algoritmos y metodologías esenciales en el núcleo de la IA y el Aprendizaje Automático con este curso detallado. Descubre cómo los modelos de lenguaje grande preentrenados (LLM) y varios paradigmas de aprendizaje como el supervisado, no supervisado y por refuerzo se combinan para resolver desafíos empresariales complejos.
Adquiere experiencia práctica en la implementación y evaluación de estas técnicas, centrándote en aplicaciones prácticas y comprendiendo sus respectivas fortalezas y limitaciones. Aprende a aplicar métodos de selección e ingeniería de características para mejorar el rendimiento de tu modelo y explora modelos de aprendizaje profundo adaptados a tareas complejas de IA.
A lo largo del curso, estarás preparado para:
- Implementar, evaluar y articular las funciones de los algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- Mejorar el rendimiento del modelo con técnicas hábiles de selección e ingeniería de características.
- Articular modelos de aprendizaje profundo adaptados a tareas multifacéticas de IA.
- Evaluar la efectividad de diversas metodologías de IA y ML con respecto a problemas empresariales específicos.
Los requisitos previos para tener éxito en este curso incluyen una competencia intermedia en programación en Python, así como una comprensión fundamental de IA y ML, reforzada por la familiaridad con IA generativa (GenAI) y modelos de lenguaje grande preentrenados (LLM). Un conocimiento básico de estadística también será beneficioso.
Proveedor: Coursera
Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Aprendizaje por Refuerzo, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de Redes Neuronales, Cursos de IA Generativa, Cursos de Aprendizaje Supervisado, Cursos de Aprendizaje No Supervisado, Cursos de Ingeniería de Características
