Cursos de aprendizaje profundo

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Skillshare

Deep Learning and Neural Networks with Python

Embárquese en un viaje transformador hacia los reinos del aprendizaje profundo, la inteligencia artificial y las redes neuronales artificiales con nuestro curso integral, diseñado para individuos con experiencia previa en Python. Domine los conceptos esenciales y más allá en este campo dinámico, diseñado para desmitificar las tecnologías complejas.

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Udemy

Python For Beginners

Únete a nuestro curso "Python para principiantes", hecho a medida para entusiastas que se adentran en los reinos de la Ciencia de Datos, IA, ML, DL y más. Este programa introductorio, disponible en Udemy, se centra exclusivamente en los fundamentos de Python, estableciendo una base sólida para futuras exploraciones en varios campos tecnológicos. Id.

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On-Demand

Stanford University

Stanford CS330: Deep Multi-Task and Meta Learning

Stanford CS330: Aprendizaje Profundo Multitarea y Metaaprendizaje Emprende un viaje educativo de 18 horas con el curso integral de la Universidad de Stanford que se adentra en la vanguardia del aprendizaje multitarea y el metaaprendizaje dentro del ámbito de la inteligencia artificial. Este curso comienza con una introducción y una visión ampl.

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Stanford University

Stanford Seminar - Persistent and Unforgeable Watermarks for Deep Neural Networks

Seminario de Stanford - Marcas de Agua Persistentes e Infalsificables para Redes Neuronales Profundas Explore un seminario de Stanford sobre marcas de agua persistentes e infalsificables para redes neuronales profundas. Profundice en la creciente popularidad de las redes neuronales profundas, sus desafíos de entrenamiento y la importancia de la p.

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Coursera

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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Waseda University

Deep Learning for Bioscientists

FutureLearn

edX

IA para todos: domina los conceptos básicos

En este MOOC, aprenderás qué es la IA y comprenderás sus aplicaciones y casos de uso y cómo está transformando nuestras vidas. Explorarás los conceptos básicos de la IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales, así como los casos de uso y las aplicaciones de la IA. Estarás expuesto a las preocupaciones que r.

edX

AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)

En este curso introductorio del Currículo Asociado de AWS ML Engineer, se repasan los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y se revisa la evolución de ML y AI. Como primer paso del ciclo de vida de ML, se identifican los objetivos comerciales y se formulan problemas de ML en función de esos objetivos comerciales. Finalmente, se estudian lo.

AWS Skill Builder

AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)

En este curso introductor al plan de estudios para ingenieros de ML asociados de AWS, examinas los conceptos básicos de machine learning (ML) y exploras la evolución del machine learning y la IA. Exploras las primeras etapas del ciclo de vida del ML, identificando una meta de negocios y formulando un problema de ML basado en esa meta de negocios. F.

AWS Skill Builder

AWS Foundations: Machine Learning Basics (Japanese) 日本語実写版

Fundamentos de AWS: Conceptos Básicos de Aprendizaje Automático (Japonés) 日本語実写版 Comprende los conceptos básicos de la infraestructura en la nube de AWS a través de este curso integral en japonés.

AWS Skill Builder

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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.