Cursos de aprendizaje profundo

487 Cursos

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深度学习

Este curso está dirigido principalmente a estudiantes de pregrado en ciencias de la computación, inteligencia artificial e internet de las cosas, abordando conceptos básicos de aprendizaje profundo, modelos clásicos y su aplicación práctica. Los contenidos principales incluyen redes neuronales feedforward, optimización de modelos profundos y reg.

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人工智能与生物特征识别

Nombre del curso: Inteligencia Artificial y Reconocimiento Biométrico Descripción del curso: Este curso es una asignatura optativa, un curso destacado de posgrado de la Universidad Politécnica de Pekín, con una duración de 32 horas y está abierto para estudiantes de posgrado y alumnos avanzados de pregrado. A través de la combinación de teoría.

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基于图神经网络的事实验证

Únase a este seminario en chino proporcionado por XuetangX y explore cómo utilizar redes neuronales gráficas para una verificación efectiva de hechos. El curso se centra en la aplicación de métodos de aprendizaje profundo en gráficos para automatizar la ejecución de tareas de verificación y validación de hechos. Los participantes tendrán la.

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万物互联

Zhuangzi dijo una vez: "El sabio es aquel que comprende la belleza del cielo y la tierra y alcanza la razón de todas las cosas". A través de su apreciación de la majestad de la naturaleza, comprendió las leyes de la evolución del universo. Con el desarrollo de la tecnología, los dispositivos de percepción pueden conectar de manera más inteligente a.

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人工智能通识

En julio de 2017, el Consejo de Estado de China publicó el 'Plan de Desarrollo de la Nueva Generación de Inteligencia Artificial', elevando el desarrollo de la inteligencia artificial a una estrategia nacional. Esto no solo ha apoyado fuertemente el desarrollo de alta calidad, sino que también ha enriquecido el contenido de la nueva productivid.

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融合知识的预训练语言模型

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人工智能导论

Introducción a la Inteligencia Artificial La tecnología de inteligencia artificial juega un papel cada vez más importante en diversas industrias, transformando significativamente la forma en que vivimos al impulsar el desarrollo de alta calidad de la economía y la sociedad, incluyendo la manera en que vestimos, comemos, vivimos, nos desplazamos,.

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基于神经网络模型的开放领域对话系统研究

Participe en esta conferencia en chino ofrecida por XuetangX, investigando profundamente los sistemas de diálogo de dominio abierto basados en redes neuronales. En este curso, explorará los conceptos centrales del procesamiento del lenguaje natural, las arquitecturas de aprendizaje profundo y la tecnología de inteligencia artificial conversac.

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初探人工智能

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人工智能技术与应用

Este curso está diseñado para estudiantes de posgrado en gestión de ingeniería, integrando teoría de inteligencia artificial, experimentos y práctica de ingeniería. Los temas teóricos incluyen una introducción a la IA, representación del conocimiento y grafos, estrategias de búsqueda, algoritmos genéticos, inteligencia de enjambre, redes neuro.

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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.