Cursos de aprendizaje profundo

389 Cursos

The History and Relevance of the Rise of Generative AI

La Historia y Relevancia del Auge de la IA Generativa Sumérjase en el fascinante viaje de la inteligencia artificial, desde sus inicios teóricos hasta los poderosos modelos generativos de hoy en día. Este curso ofrece una perspectiva única sobre cómo la IA ha transformado a lo largo de décadas, destacando los desarrollos cruciales en el aprendizaj.

Coursera

RNN Architecture and Sentiment Classification

Título: Arquitectura RNN y Clasificación de Sentimientos Descripción: La Inteligencia Artificial está revolucionando el análisis de datos. Este curso profundiza en las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), comenzando con modelos de memoria básicos y avanzando hacia estructuras profundas de RNN. Explorarás modelos RNN como ManyToMany, ManyToOne y.

Johns Hopkins University

Mastering Neural Networks and Model Regularization

Dominando Redes Neuronales y Regularización de Modelos El curso "Dominando Redes Neuronales y Regularización de Modelos" se adentra profundamente en los fundamentos y técnicas avanzadas de las redes neuronales, desde la comprensión de modelos basados en perceptrón hasta la implementación de redes neuronales convolucionales (CNNs) de vanguardia..

University of Pennsylvania

Deep Learning Essentials

Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo | Universidad de Pensilvania | Coursera Únase al curso de Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo de la Universidad de Pensilvania en Coursera. Sumérjase en la rica historia del aprendizaje profundo y obtenga una comprensión profunda de las redes neuronales, incluido el perceptrón. Descubra c.

Coursera

Foundations and Core Concepts of PyTorch

Fundamentos y Conceptos Clave de PyTorch En este curso integral, te embarcarás en un viaje a través de los elementos fundamentales y los conceptos clave de PyTorch, uno de los marcos de aprendizaje profundo más populares. Comenzando con una visión detallada y la configuración del sistema, serás guiado en la instalación y configuraci.

Coursera

Fundamentals of AI, Machine Learning, and Python Programming

Embarque en una experiencia de aprendizaje transformadora diseñada para proporcionarle una comprensión sólida de la IA, el aprendizaje automático y la programación en Python. Este curso comienza con una introducción exhaustiva a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, desmitificando los conceptos básicos y explorando cómo los.

AWS Skill Builder

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Indonesian)

Fundamentos del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial En este curso, aprenderás sobre los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). Verás las diversas formas de relación entre la IA, ML, deep learning y el campo emergente de la inteligencia artificial generativa (IA generativa). Obtendrás un sólid.

Udacity

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree El programa de Nanodegree de Ingeniero de Aprendizaje Automático de AWS (MLE) tiene como objetivo equipar a los desarrolladores de software y científicos de datos con habilidades esenciales en ciencia de datos y aprendizaje automático. Aprende a construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en pro.

Northeastern University

Ethics and Governance in the Age of Generative AI

Ética y Gobernanza en la Era de la IA Generativa Este curso es ideal para individuos que deseen profundizar su comprensión de la IA generativa y las mejores prácticas para una incorporación ética en los flujos de trabajo. Ofrecido por Northeastern University en Coursera, aborda los aspectos éticos y técnicos del desarrollo y despliegue de modelo.

Coursera

Advanced Generative Adversarial Networks (GANs)

Redes Generativas Antagónicas Avanzadas (GANs) Embárcate en un viaje esclarecedor al ámbito de las Redes Generativas Antagónicas (GANs), donde dominarás el arte de la síntesis de imágenes impulsadas por IA. Este curso comienza con una base sólida, presentándote los conceptos básicos y componentes de las GANs, como el Generador y el Discriminado.

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Qué es el aprendizaje profundo?

“Deep learning" - literalmente "aprendizaje profundo". Se trata de la inteligencia artificial y el aumento de sus habilidades a través de la formación, basada no en códigos artificiales, sino en principios similares al desarrollo de la inteligencia humana. Los métodos de aprendizaje profundo permiten hacer autodidactas a las máquinas.

El término en sí y los avances en esta área aparecieron hace 40 años, pero hasta 2012 no se pudieron aplicar en la práctica, ya que estaban limitados por una capacidad técnica insuficiente. Ahora ya hay publicaciones de los pioneros del aprendizaje profundo, y poco a poco están apareciendo libros de texto y cursos de formación en esta especialidad.

Aprendizaje profundo en términos simples: La habilidad de una máquina para encontrar una respuesta usando cálculos se llama inteligencia artificial. Se puede enseñar a una máquina a aprender de manera independiente construyendo algoritmos adecuados - esto se llama aprendizaje automático. Con este enfoque, ya no serán necesarios los algoritmos codificados para resolver problemas. El proceso de adquisición y uso de habilidades imita el pensamiento humano y se llama aprendizaje profundo.

Qué tareas se pueden realizar con el aprendizaje profundo ahora mismo?

Si al amanecer de la automatización las máquinas aprendían a hacer trabajo mecánico para los humanos, ahora las máquinas están aprendiendo a hacer trabajo intelectual rutinario para nosotros. A medida que progresemos, podremos asignarles más tareas, liberando tiempo para lo que realmente importa.

Oficialmente, la principal tarea del aprendizaje profundo es la automatización de tareas complejas en diversas áreas de la actividad humana. Es como un ordenador, pero de un siglo y un nivel diferente.

Pero de particular interés es la asistencia de la red neuronal en la creación de programas para resolver problemas cognitivos.

Basta de frases generales, pasemos a los ejemplos:

Reconocimiento facial por el sistema DeepFace en un 97%, y este resultado es aproximadamente el mismo que el de una persona promedio.

Imitación del habla humana por el sistema WaveNet. No se trata de leer el texto, sino de componer frases con acentos, sin errores en el estrés y sin pausas antinaturales.

Hacer diagnósticos médicos. Por ejemplo, determinar la retinopatía diabética a partir de fotografías de los ojos. La tecnología ya se está utilizando en instituciones médicas de Estados Unidos.

Es difícil imaginar lo que nos espera en el futuro si la gente fuera de la IT acaba de oír hablar del aprendizaje profundo de las máquinas, y ya ha producido resultados tan asombrosos.

Por qué estudiar aprendizaje profundo?

Para ganar el doble que los especialistas en IT comunes. El progreso en el campo de la tecnología de la información no solo está caminando, sino que realmente está corriendo, y es hora de beneficiarse de ello. El ámbito aún no está saturado, y la saturación no sucederá pronto. Sin embargo, crear redes neuronales no es tan simple como limar uñas o mantener cuentas de Instagram. Pero ahora es el momento de comenzar a estudiar para poder desarrollarse junto con su especialidad y, quizás, pronto convertirse en alguien que la desarrolle.

Los cursos de aprendizaje profundo que existen actualmente se dividen en cuatro categorías. Decide cuál es el adecuado para ti:

Entrenamientos: clases altamente especializadas para practicar habilidades específicas. Adecuado para aquellos que necesitan formar una comprensión de los principios básicos del pensamiento de las máquinas.

Cursos largos: para especialistas en IA y aquellos involucrados en el análisis de bases de datos. Los cursos de aprendizaje profundo a largo plazo no son para todos y requieren paciencia y tiempo.

Programas universitarios: para una inmersión máxima en el tema. Pueden ser demasiado difíciles para los principiantes, aunque la aplicación de esfuerzo dará resultados que no se deben esperar de los cursos cortos.

Un corto curso sobre tecnología de aprendizaje profundo en los negocios: información general para gerentes que no estarán haciendo el trabajo ellos mismos, pero necesitan tener un entendimiento del asunto.

Tendrás que esforzarte mucho, pero el resultado vale la pena. Solo por diversión, puedes ver las vacantes para especialistas en aprendizaje profundo en sitios con ofertas de trabajo y evaluar las perspectivas futuras. Aún no todos necesitan experiencia en aprendizaje profundo, y pronto todos los buenos trabajos requerirán varios años de práctica. Por tanto, si tienes la capacidad de entrenar a máquinas sin alma que están casi a la par con nuestra inteligencia, date prisa en tomar los puestos vacantes después de un curso en línea de aprendizaje profundo de AI Eeducation.