Cursos de aprendizaje profundo

487 Cursos

Udemy

AI & ML Starter Course with No-Code AI Projects [2024]

Curso Introductorio de IA & ML con Proyectos de IA Sin Código [2024] Inicia un viaje para dominar la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) sin necesidad de programar. Este curso completo, ofrecido por Udemy, es perfecto para principiantes ansiosos por adentrarse en los reinos de la IA y ML a través de proyectos prácticos y c.

Udemy

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1 hour 16 minutes

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Udemy

Python Numpy Data Analysis for Data Scientist | AI | ML | DL

Título del evento: Análisis de Datos con Python Numpy para Científico de Datos | IA | ML | DL Descripción: Domina los fundamentos del análisis de datos con nuestro curso integral sobre Python Pandas, diseñado para Ciencia de Datos, IA, Aprendizaje Automático y Aplicaciones de Aprendizaje Profundo. Esta formación especializada, provista por Udemy, t.

Udemy

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6 hours 29 minutes

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Udemy

Master Course : Fundamentals of Machine Learning (101 level)

Título: Curso Maestro: Fundamentos del Aprendizaje Automático (Nivel 101) Descripción: Sumérgete en el mundo de la IA con nuestro curso integral ofrecido en Udemy. Esta formación de nivel maestro cubre todos los conceptos básicos, incluyendo Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automático Supervisado y No Supervisado, Aprendizaje Profundo, y marcos.

Udemy

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1 hour 10 minutes

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DataCamp

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Título: Aprendizaje Profundo Intermedio con PyTorch Descripción: Adéntrate en el mundo de la IA y domina el uso de las arquitecturas fundamentales de aprendizaje profundo, incluyendo CNNs (Redes Neuronales Convolucionales), RNNs (Redes Neuronales Recurrentes), LSTMs (Memoria a Largo y Corto Plazo) y GRUs (Unidades Recurrentes Puerta), para modelar.

DataCamp

Free Trial Available

4 hours

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Coursera

Mining Quality Prediction Using Machine & Deep Learning

Título: Predicción de Calidad en Minería Usando Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo Descripción: Participa en un curso completo de 1.5 horas basado en proyectos en Coursera, diseñado para mejorar tu comprensión de la regresión lineal simple y múltiple. A lo largo de este viaje educativo, tú: Comprenderás los conceptos básicos y principio.

Coursera

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1-2 hours

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Udemy

Deep Learning with Python and Keras

Udemy

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9 hours 57 minutes

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Udemy

Complete Tensorflow 2 and Keras Deep Learning Bootcamp

Udemy

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Udemy

Tensorflow and Keras For Neural Networks and Deep Learning

Udemy

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7 hours 58 minutes

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AWS Skill Builder

Introducción a AWS DeepLens (Español Latinoamérica) | Introduction to AWS DeepLens (Spanish from Latin America)

AWS Skill Builder

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Coursera

Machine/Deep Learning for Mining Quality Prediction-Enhanced

Coursera

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2-3 hours

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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.