Cursos de aprendizaje profundo

487 Cursos

Curso Completo de Deep Learning

This project is a practical and effective course to learn Deep Learning with applied exercises. You will learn the fundamentals of Deep Learning from scratch. Then you will gradually learn how to develop neural networks with Python and Keras through practical exercises. Thanks to this course, you will learn to program your own Deep Learning.

Diabetic Retinopathy Detection with Artificial Intelligence

Detección de Retinopatía Diabética con Inteligencia Artificial En este proyecto, entrenaremos un modelo de red neuronal profunda basado en Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) y Bloques Residuales para detectar el tipo de Retinopatía Diabética a partir de imágenes. La Retinopatía Diabética es la principal causa de ceguera en la pobl.

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Fake Instagram Profile Detector

Detector de Perfiles Falsos en Instagram En este proyecto práctico, construiremos y entrenaremos un modelo simple de red neuronal artificial para detectar cuentas de Instagram de spam/falsas. Las cuentas falsas y de spam son un problema importante en las redes sociales, a menudo creando la ilusión de numerosos seguidores para los influencers o sie.

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Create Machine Learning Models in Microsoft Azure

Título: Crear Modelos de Aprendizaje Automático en Microsoft Azure Descripción: El aprendizaje automático forma la base para el modelado predictivo y la inteligencia artificial. En este curso, aprenderás tanto los conceptos subyacentes como las habilidades prácticas necesarias para construir modelos usando las herramientas de aprendizaje autom.

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Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro

Modelos Transformer y Modelo BERT - Español Este curso es una introducción a la arquitectura de transformadores y al modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, por sus siglas en inglés). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se.

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Transformer Models and BERT Model - Italiano

Modelos Transformer y Modelo BERT - Español Este curso te introduce a la arquitectura Transformer y al modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Descubre los componentes principales de la arquitectura Transformer, como el mecanismo de auto-atención, y cómo se utiliza para crear el modelo BERT. También aprenderás sobr.

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Vanderbilt University

Natural Language Processing and Capstone Assignment

Procesamiento de Lenguaje Natural y Asignación de Proyecto Final | Universidad de Vanderbilt | Coursera Bienvenido al curso de Procesamiento de Lenguaje Natural y Asignación de Proyecto Final. Este curso profundiza en cómo las técnicas técnicas y comerciales pueden aprovecharse para ofrecer conocimientos comerciales, inteligencia competitiva y a.

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Udacity

Deep Learning Topics with Computer Vision and NLP

Temas de Aprendizaje Profundo con Visión por Computadora y PNL En este curso, aprenderás cómo entrenar, ajustar y desplegar modelos de aprendizaje profundo utilizando Amazon SageMaker. Comenzarás entendiendo qué es el aprendizaje profundo, sus aplicaciones y las herramientas utilizadas por los ingenieros de aprendizaje profundo. Luego, explorarem.

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Introduction to Neural Networks with TensorFlow

Introducción a las Redes Neuronales con TensorFlow | Udacity Domina los conceptos básicos de las redes neuronales utilizando Python y TensorFlow, y aplica tus conocimientos para construir un clasificador de imágenes funcional. Este curso te guía a través del entrenamiento de un modelo de aprendizaje profundo en un conjunto de datos de imágenes y.

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RNNs and Transformers

RNN y Transformadores - Udacity Explora las complejidades de las arquitecturas de RNN y sus patrones de diseño en este curso integral ofrecido por Udacity. Además, obtén una comprensión profunda de las arquitecturas de transformadores y cómo se diferencian de los modelos tradicionales de RNN. Perfecto para aquellos interesados en el aprendizaje.

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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.