Cursos de aprendizaje profundo

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Deep Learning with Keras 2

Deep Learning con Keras El Deep Learning está en el corazón de muchas aplicaciones líderes de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Este curso, Deep Learning con Keras, te muestra cómo usar Keras para crear rápidamente potentes redes neuronales profundas. Ha habido una revolución en la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje a.

Pluralsight

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Introduction to artificial intelligence for trainers

Módulo 1: Conceptos Fundamentales en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático Al final de este módulo, podrás: Distinguir entre aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, e identificar el tipo de aprendizaje automático más adecuado para ciertos escenarios. Evaluar l.

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AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

Nanodegree de Ingeniero en Aprendizaje Automático de AWS El programa Nanodegree de Ingeniero en Aprendizaje Automático (MLE) de AWS tiene como objetivo proporcionar a los desarrolladores de software y científicos de datos la experiencia esencial en ciencia de datos y aprendizaje automático necesaria para crear y desplegar modelos de aprendizaje.

Udacity  Nanodegree

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edX

Apprivoiser l’apprentissage automatique

Dominar el Aprendizaje Automático El objetivo principal del MOOC Dominar el Aprendizaje Automático es presentar los conceptos importantes de manera simplificada, y luego practicarlos mediante 7 tutoriales en Python en la aplicación en línea Colab accesible gratuitamente. El nivel teórico está ajustado para enfatizar los principios de los métodos p.

edX

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Universidad Continental

Introducción al deep learning contemporáneo

Introducción al deep learning contemporáneo El aprendizaje profundo es actualmente una parte central de la inteligencia artificial contemporánea. Se refiere al proceso realizado por los computadores para aprender de la experiencia, permitiendo describir abstracciones complejas a partir de conceptos más simples de forma jerárquica. Este curso p.

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Arizona State University

Data Mining for Smart Cities

Minería de Datos para Ciudades Inteligentes | Universidad Estatal de Arizona | Coursera El Internet de las cosas (IoT) se ha convertido en un componente significativo de la vida urbana, dando lugar a las "ciudades inteligentes." Estas ciudades inteligentes tienen como objetivo transformar los conglomerados urbanos actuales en espacios habitables.

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Introduction to Neural Networks with PyTorch

Aprenda los fundamentos de las redes neuronales con Python y PyTorch, y luego use sus nuevas habilidades para crear su propio clasificador de imágenes: una aplicación que primero entrenará un modelo de aprendizaje profundo en un conjunto de datos de imágenes y luego usará el modelo entrenado para clasificar nuevas imágenes. Universidad: Udacity.

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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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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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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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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.