Cursos de aprendizaje profundo

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AI TIME PhD ICLR专场三

Descubre avances innovadores en inteligencia artificial en el AI TIME PhD ICLR专场三. Esta sesión de conferencia, presentada en chino, cuenta con una serie de presentaciones de expertos del International Conference on Learning Representations (ICLR). Interactúa con líderes de opinión en el sector de la IA mientras comparten sus perspectivas y.

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AI TIME CVPR 专场二

AI TIME CVPR 专场二 - XuetangX Adéntrate en la vanguardia de la visión por computadora e inteligencia artificial con AI TIME CVPR 专场二, la segunda sesión de esta serie especial. Realizada en chino, esta sesión de conferencia presenta una excelente oportunidad para participar en presentaciones de expertos y discusiones innovadoras, impulsando.

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AI TIME CVPR 专场五

AI TIME CVPR 专场五 - Conferencia de Visión por Computadora e IA Innovadora Únete a AI TIME CVPR 专场五, una sesión en chino enfocada en los últimos avances en visión por computadora e inteligencia artificial. Este evento marca la quinta entrega de la prestigiosa serie AI TIME CVPR, donde expertos se reúnen para compartir conocimientos y avan.

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AI TIME PhD ICLR专场四

Sumergete en el AI TIME PhD ICLR专场四, una sesión dedicada a los últimos avances en investigación de IA. Este evento en idioma chino forma parte de la prestigiosa Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje (ICLR) y cuenta con presentaciones perspicaces realizadas por talentosos estudiantes de doctorado. Los participantes.

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AI TIME CVPR 专场三

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AI TIME PhD 华南理工实验室专场一

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AI TIME PhD ICLR专场一

Participa en AI TIME PhD ICLR专场一 para mantenerte a la vanguardia de la innovación en inteligencia artificial. Esta serie de conferencias especializadas, conducida en chino, ofrece un análisis profundo de los avances recientes presentados en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje (ICLR). Involúcrate en debates.

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AI TIME PhD ICLR专场二

Descubra la vanguardia de la investigación en inteligencia artificial con AI TIME PhD ICLR专场二, una serie de conferencias dedicadas ofrecidas en chino. Esta serie ofrece una oportunidad única para involucrarse con temas avanzados y discusiones en torno a los artículos presentados en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Apre.

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大模型为什么是AI领域的“兵家必争之地”？

Al ver este video, obtendrás un entendimiento profundo del papel central que desempeñan los grandes modelos en el campo de la inteligencia artificial. El video explica detalladamente en chino la importancia de los grandes modelos, los avances tecnológicos recientes y cómo estos modelos tienen un impacto profundo en la futura innovación de la IA.

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AI TIME CVPR 专场四

Sumérjase en una sesión de conferencia especializada dedicada a la Inteligencia Artificial y la Visión por Computadora, presentada en chino y con presentaciones de expertos líderes en la Conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR). Descubra los últimos desarrollos y metodologías innovadoras que emergen en los c.

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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.