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Cursos de aprendizaje profundo

371 Cursos

California Institute of Technology Coursera

Intel® Technical Pro – Principles of AI Software & Ecosystem

Intel® Technical Pro – Principios del Software de IA y Ecosistema En la era de la IA en todas partes, las empresas están reinventando cada aspecto de sus operaciones, desde finanzas hasta cumplimiento, para ver cómo la IA puede aumentar y automatizar los flujos de trabajo. Intel está ayudando a las empresas a pensar de manera diferente sobre su.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese)

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese) En este curso introductorio del currículo de AWS ML Engineer Associate, repasará los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y estudiará la evolución del ML y la IA. Explorará los pasos iniciales del ciclo de vida del ML, identificará los objetivos co.
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PyTorch for Deep Learning

PyTorch para Aprendizaje Profundo Aprende PyTorch y conviértete en un Ingeniero de Aprendizaje Profundo competente. Este curso de PyTorch es una guía paso a paso diseñada para ayudarte a desarrollar tus propios modelos de aprendizaje profundo. El plan de estudios incluye temas esenciales como Visión por Computadora, Redes Neuronales y mucho más.
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GenAI for Data Scientists

GenAI para Científicos de Datos GenAI para Científicos de Datos está dirigido a profesionales ansiosos por integrar la IA generativa (GenAI) en sus prácticas de ciencia de datos. Este curso introductorio simplifica el complejo mundo de GenAI, ilustrando su notable impacto en el análisis de datos, el modelado predictivo y más. Obtendrá una compr.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: TensorFlow and Computer Vision

AWS SimuLearn: TensorFlow y Visión por Computadora AWS SimuLearn es una experiencia de aprendizaje en línea que combina simulaciones impulsadas por IA generativa con práctica práctica para ayudar a las personas a aprender cómo traducir problemas empresariales en soluciones técnicas a través de la simulación de diálogo entre un cliente y un profes.
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Generative AI: Introduction to Large Language Models

IA Generativa: Introducción a Modelos de Lenguaje Grande | LinkedIn Learning Título del Curso: IA Generativa: Introducción a Modelos de Lenguaje Grande Descripción: Adquiere conocimientos fundamentales sobre cómo funcionan los modelos de lenguaje grande y otros modelos de IA Generativa. Universidad: Proporcionado por LinkedIn Learn.
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Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)

Introducción a las Redes Generativas Antagónicas (GANs) Obtén una mejor comprensión de las Redes Generativas Antagónicas (GANs). Aprende cómo se crean y entrenan las GANs, y su capacidad para generar nuevos medios. Este curso es ofrecido por LinkedIn Learning a través de la plataforma universitaria. Categorías:.
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AI Fundamentals for Data Professionals

Fundamentos de IA para Profesionales de Datos | LinkedIn Learning Descubre las habilidades, herramientas y conceptos fundamentales de la IA en este curso diseñado para profesionales de datos. Adquiere experiencia en las áreas clave de la Inteligencia Artificial, incluyendo Aprendizaje Automático, Aprendizaje por Refuerzo, Aprendizaj.
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AI-Powered Software and System Design

Software y Diseño de Sistemas Impulsados por IA | Coursera Software y Diseño de Sistemas Impulsados por IA - ¡Próximamente! Proveedor: Coursera Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Aprendizaje Profundo
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Introduction to AWS Inferentia and Amazon EC2 Inf1 Instances (Japanese)

Introducción a AWS Inferentia y Amazon EC2 Inf1 Instances (Japanese) En este video, aprenderá sobre los desafíos y casos de uso del proceso de inferencia de aprendizaje automático y entenderá las soluciones de AWS utilizando instancias Amazon EC2 Inf1 con AWS Inferentia, que ayudan a abordar estos desafíos. Entenderá el chip personalizado AWS Inf.
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La inteligencia artificial se está acercando a estar al mismo nivel que la mente humana. En tal peligrosa proximidad a la ejecución de uno de los escenarios futurológicos, se vuelve un poco aterradora, pero al mismo tiempo muy interesante. La inteligencia artificial es alimentada por especialistas en aprendizaje automático. En la última década, se ha estado desarrollando el método de aprendizaje profundo, y sus resultados ya son impresionantes.

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:

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:

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.