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Cursos de aprendizaje profundo

552 Cursos

California Institute of Technology Coursera

AI Infrastructure and Operations Fundamentals

Fundamentos de Infraestructura y Operaciones de IA La Inteligencia Artificial, o IA, está transformando la sociedad de muchas maneras. Desde el reconocimiento de voz hasta los coches autónomos, pasando por las enormes posibilidades que ofrece la IA generativa. La tecnología de IA proporciona a las empresas la potencia de.
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California Institute of Technology Coursera

Deep Learning

Curso de Aprendizaje Profundo | Coursera Únete a nuestro curso integral de Aprendizaje Profundo en Coursera y sumérgete en el fascinante mundo del aprendizaje automático avanzado. Este curso está meticulosamente diseñado para cubrir: Redes Neuronales Redes Neuronales Convolucionales (CNNs) Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) Tra.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Fundamentos de machine learning e inteligência artificial (Português) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Portuguese)

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Spanish) En este curso, aprenderás sobre los fundamentos de machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA). Explorarás las conexiones entre IA, ML, aprendizaje profundo y el campo emergente de la inteligencia artificial generativa (IA generativa). Desarrollarás una comprensión sól.
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California Institute of Technology Udemy

Derin Öğrenme ile Görüntü İşleme: Python OpenCV Keras (Gİ-2)

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California Institute of Technology University of Colorado Boulder

컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례

Aplicaciones de Aprendizaje Profundo en el Campo de la Visión por Computadora Este curso forma parte del programa de Maestría en Ciencias de Datos (MS-DS) de la Universidad de Colorado Boulder y es elegible para créditos, ofreciendo a través de la plataforma Coursera. El MS-DS es un programa interdisciplinario creado por profesores de matemáticas.
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California Institute of Technology Coursera

Create Image Captioning Models - 繁體中文

Crear Modelos de Subtitulación de Imágenes - 繁體中文 Este curso explica cómo utilizar el aprendizaje profundo para crear modelos de generación de subtítulos de imágenes. Aprenderás las diferentes partes que componen los modelos de generación de subtítulos de imágenes, como codificadores y decodificadores, y cómo entrenar y evaluar los modelos..
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California Institute of Technology Coursera

Create Image Captioning Models - Español

Crear Modelos de Generación de Leyendas de Imágenes - Español En este curso, se te enseña a crear un modelo de generación de leyendas de imágenes con el aprendizaje profundo. Aprenderás sobre los distintos componentes de los modelos de generación de leyendas de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar tu model.
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California Institute of Technology Coursera

Create Image Captioning Models - Français

Crear Modelos de Subtitulación de Imágenes - Français En este curso, aprenderá a crear un modelo de subtitulación de imágenes utilizando deep learning. Descubrirá los diferentes componentes de este tipo de modelos, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenarlos y evaluarlos. Al final del curso, podrá crear sus propios modelos de sub.
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California Institute of Technology Coursera

Create Image Captioning Models - 简体中文

Crear Modelos de Subtitulación de Imágenes - Español Este curso le enseña cómo utilizar el aprendizaje profundo para crear modelos de subtitulación de imágenes. Aprenderá sobre los diferentes componentes de los modelos de subtitulación de imágenes, como el codificador y el decodificador, y cómo entrenar y evaluar el modelo. Al finalizar este.
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California Institute of Technology University of Colorado Boulder

Introduction to Computer Vision

Introducción a la Visión por Computadora Introducción a la Visión por Computadora guía a los estudiantes a través de los algoritmos y métodos esenciales para ayudar a las computadoras a 'ver' e interpretar datos visuales. Primero aprenderás los conceptos y técnicas centrales que tradicionalmente se han utilizado para analizar imágenes. Luego, pr.
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La inteligencia artificial se está acercando a estar al mismo nivel que la mente humana. En tal peligrosa proximidad a la ejecución de uno de los escenarios futurológicos, se vuelve un poco aterradora, pero al mismo tiempo muy interesante. La inteligencia artificial es alimentada por especialistas en aprendizaje automático. En la última década, se ha estado desarrollando el método de aprendizaje profundo, y sus resultados ya son impresionantes.

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:

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:

  1. 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.

  2. 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.

  3. 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.

  4. 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.