Core Concepts in AI
Coursera
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Johns Hopkins University is a globally recognized research university comprising 9 schools and campuses worldwide. It provides more than 260 degree programs, ranging from undergraduate to graduate and postdoctoral studies.
Resumen
El curso "Conceptos Fundamentales en IA" es tu puerta de entrada para dominar la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML). Diseñado por la Universidad Johns Hopkins y disponible en Coursera, proporciona una base integral en IA, ayudándote a entender, evaluar e implementar sistemas de IA de manera efectiva.
A lo largo del curso, obtendrás una comprensión clara de la terminología clave en IA y ML, incluyendo un examen detallado de marcos como R.O.A.D. (Requisitos, Operacionalizar Datos, Método Analítico, Despliegue). Explora compensaciones cruciales de algoritmos y consideraciones de calidad de datos que los profesionales necesitan para vincular efectivamente los conceptos técnicos con la toma estratégica de decisiones.
Una característica destacada de este curso es su enfoque en equilibrar la profundidad técnica con la accesibilidad, lo que lo hace perfecto para líderes, gerentes y profesionales que lideran iniciativas de IA. Aprenderás sobre métricas de rendimiento, acuerdo inter-anotador, y compensaciones de recursos, obteniendo perspectivas sobre las capacidades y limitaciones de la IA, vitales para tomar decisiones informadas.
Este curso empodera tanto a principiantes como a profesionales experimentados para optimizar sistemas de IA, enfrentar desafíos en la calidad de datos y seleccionar los algoritmos más adecuados. Al concluir, navegarás proyectos de IA con confianza y los alineará con los objetivos organizacionales, situándote como un líder estratégico en la innovación impulsada por IA.
Las categorías cubiertas en este curso incluyen Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Redes Neuronales, Cursos de Árboles de Decisión, Cursos de Etiquetado de Datos, Cursos de Bosques Aleatorios, y Cursos de Naive Bayes.
