Cursos de aprendizaje profundo

487 Cursos

XuetangX

Intelligent Control（智能控制）

El auge y la investigación profunda de la inteligencia artificial impulsan la teoría de control hacia la simulación de diversas inteligencias. Conjuntamente, el control automático de sistemas no tripulados y productos inteligentes impulsa el desarrollo continuo en la tecnología de control inteligente. Este curso sirve como núcleo profesional par.

Udemy

【試験対策から本質の理解まで、知識をまとめて身に付けよう！】G検定対策講座

Título del evento: ¡Desde la preparación hasta la comprensión esencial, adquiere conocimiento consolidado! Curso de Preparación para el Examen G Resumen: El examen G es una puerta de entrada crucial para aprender los fundamentos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Este curso te apoyará en la recopilación de conocimientos para el.

Udemy

Deep Learning Python Project: CNN based Image Classification

Embárcate en un viaje transformador al mundo del deep learning con nuestro proyecto integral sobre clasificación de imágenes utilizando Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Diseñado para principiantes, este curso utiliza el conjunto de datos CIFAR-10 y proporciona información detallada sobre la construcción y el entrenamiento de tus propios.

Coursera

Dönüştürücü Modelleri ve BERT Modeli

Este curso ofrece un examen exhaustivo de la arquitectura del transformador y las representaciones de codificadores bidireccionales (BERT). Tendrá la oportunidad de aprender los componentes principales del transformador, como el mecanismo de autoatención, y descubrir cómo se implementa el transformador para construir el modelo BERT y utilizar.

XuetangX

初识《神经网络理论及应用》——之课程知多少？

Únete a la clase introductoria sobre redes neuronales presentada por la Universidad de Tecnología y Negocios de Beijing. Este curso está diseñado para proporcionar conocimientos fundamentales sobre conceptos de redes neuronales artificiales, marcos teóricos y sus aplicaciones prácticas. Perfecto para aquellos ansiosos por explorar el mundo.

XuetangX

智能控制技术

El plan de estudios de este curso es sencillo pero completo, explicando gradualmente la tecnología de control inteligente, con contenido que incluye ejemplos y ejercicios para ayudar a los estudiantes a entender y dominar los conceptos clave. El curso consta de siete capítulos, que incluyen 34 lecciones. El primer capítulo es una introducción, que.

Northeastern University

人工智能

Las principales características del curso de "Inteligencia Artificial" incluyen los siguientes aspectos: Bajo umbral de entrada: no se requiere conocimiento básico de informática, solo matemáticas de ingeniería a nivel universitario y un lenguaje de programación. Contenido integral: cubre tecnologías clásicas de inteligencia artificial,.

XuetangX

清华大学计算机科学与技术系六十周年系庆学术报告（三）人工智能

La conferencia académica por el 60 aniversario es una de las actividades de celebración del 60 aniversario del Departamento de Computación de la Universidad de Tsinghua. El propósito de organizar esta serie de conferencias académicas es: a través de la invitación a académicos y expertos reconocidos en el ámbito académico e industrial, nacionales.

AWS Skill Builder

AWS Flash - Dar rienda suelta a la innovación: la revolución de la IA generativa (Español LATAM) | AWS Flash - Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution (LATAM Spanish)

Descubra cómo la inteligencia artificial generativa transforma la innovación creativa más allá de la simple novedad. Este curso básico de 2 horas le proporcionará un conocimiento accesible de cómo utilizar esta tecnología de manera colaborativa y responsable para impulsar la innovación. Nivel del curso: básico Duración: 2 horas Actividades.

Coursera

AI Foundations for Everyone

La Inteligencia Artificial (IA) está transformando industrias e influyendo en nuestra vida diaria. Esta especialización está diseñada para personas de todos los ámbitos, ya seas un gurú de la tecnología o un novato, enfocándose en el impacto y el potencial de la IA en la sociedad y las organizaciones. No se requiere conocimiento previo de pro.

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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.