Aprendizaje Automático, Inteligencia Artificial y Aprendizaje Profundo Explicados

Resumen

Explora IA, ML y DL con Buck Woody:

aprende las diferencias clave, casos de uso y opciones de implementación, incluidas las tecnologías de plataforma de SQL Server.

Programa de estudio

• Introducción a la IA, ML y DL
Definiciones y Conceptos Clave
Contexto Histórico y Evolución
Aplicaciones del Mundo Real y Casos de Uso
• Diferencias entre IA, ML y DL
Visión General de IA, ML y DL
Distinciones Clave y Superposiciones
Escenarios Prácticos para Cada Tecnología
• Fundamentos del Aprendizaje Automático (ML)
Aprendizaje Supervisado vs. No Supervisado
Algoritmos Clave: Regresión, Clasificación, Agrupamiento
Entrenamiento, Validación y Prueba del Modelo
• Inteligencia Artificial (IA) en la Práctica
Sistemas Basados en Reglas
Agentes Inteligentes
Aplicaciones en Procesamiento de Lenguaje Natural y Robótica
• Conceptos Esenciales del Aprendizaje Profundo (DL)
Fundamentos de las Redes Neuronales
Redes Convolucionales y Aplicaciones
Redes Recurrentes y Modelado de Secuencias
• Plataformas y Herramientas de Implementación
Visión General de Marcos Populares de ML y DL
Lenguajes de Programación: Python, R, Otros
Introducción a SQL Server para IA y ML
• Tecnologías de Plataforma SQL Server para IA/ML
Servicios de Aprendizaje Automático en SQL Server
Integración de R y Python
Creación e Implementación de Modelos de Aprendizaje Automático
• Casos de Uso y Estudios de Caso
Ejemplos Específicos de la Industria
Implementaciones Exitosas
Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas
• Consideraciones Éticas y Tendencias Futuras
Sesgo y Equidad en la IA
IA y Privacidad de los Datos
Tendencias Emergentes y Tecnologías
• Conclusión del Curso y Próximos Pasos
Resumen de Aprendizajes Clave
Oportunidades para Estudios Adicionales
Recursos y Herramientas para el Aprendizaje Continuo

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Asignaturas

Charlas de Conferencia