Cursos de aprendizaje automático

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Recommender Systems with Machine Learning

Sistemas de Recomendación con Aprendizaje Automático Este curso comienza con los conceptos teóricos y conocimientos fundamentales de los sistemas de recomendación, cubriendo las taxonomías esenciales. Aprenderás a usar Python para evaluar conjuntos de datos basados en calificaciones de usuarios, elecciones, géneros.

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Prácticas de IA responsable (Español LATAM) | Responsible Artificial Intelligence Practices (LATAM Spanish)

In this course, you will learn about responsible AI practices. First, you will have access to an introduction that explains what responsible AI is. You will learn to define responsible AI, understand the challenges that responsible AI aims to overcome, and explore the fundamental dimensions of responsible AI. Next, you will delve into some top.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Indonesian)

Fundamentos del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial En este curso, aprenderás sobre los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). Verás las diversas formas de relación entre la IA, ML, deep learning y el campo emergente de la inteligencia artificial generativa (IA generativa). Obtendrás un sólid.

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Essentials of Prompt Engineering (Thai)

Elementos Esenciales de la Ingeniería de Prompt (Thai) En este curso, conocerás los fundamentos de la creación de interacciones efectivas. Obtendrás una comprensión de cómo ajustar y optimizar las interacciones para diversos casos de uso. Además, explorarás técnicas como el uso de interacciones Zero-Shot, Few-Shot y Chain-of-Thought. Finalmente, a.

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Developing Machine Learning Solutions (Indonesian)

Desarrollando Soluciones de Machine Learning (Indonesio) En este curso de machine learning, aprenderás sobre el ciclo de vida del machine learning y cómo usar los servicios de AWS en cada etapa. Además, descubrirás diversas fuentes para modelos de machine learning y aprenderás técnicas para evaluar su desempeño. También entenderás la importanci.

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AWS Flash – AWS AI/ML Essentials (Simplified Chinese) (中文讲师定制版)

AWS Flash – Esenciales de AI/ML de AWS (Chino Simplificado) (Versión Personalizada en Chino) Este curso está dirigido a técnicos que necesitan tomar el examen de certificación Amazon Web Services Certified AI Practitioner (AIF-C01). A través de este curso, los participantes entenderán el proceso del examen de certificación y los puntos clave a cons.

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Fundamentos de la ingeniería de peticiones (Español LATAM) | Essentials of Prompt Engineering (LATAM Spanish)

Fundamentos de la ingeniería de peticiones (Español LATAM) | Essentials of Prompt Engineering (LATAM Spanish) En este curso, conocerá los fundamentos de la elaboración de peticiones eficaces. Comprenderá cómo refinar y optimizar las peticiones para una variedad de casos prácticos. También explorará técnicas como las peticiones sin entrenamiento pr.

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Optimización de modelos fundacionales (Español LATAM) | Optimizing Foundation Models (LATAM Spanish)

Optimización de modelos fundacionales (Español LATAM) | Optimizing Foundation Models (LATAM Spanish) En este curso, explorará dos técnicas para mejorar el rendimiento de un modelo fundacional (Foundation Model, FM): la generación mejorada por recuperación (Retrieval Augmented Generation, RAG) y el ajuste preciso. Aprenderá sobre los servicios de A.

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Digital Classroom - Authoring Visual Analytics Using Amazon QuickSight (French)

Clase Digital - Creación de Análisis Visuales Usando Amazon QuickSight (Francés) En este curso, utilizarás Amazon QuickSight para crear una solución de visualización de datos. Este curso se enfoca en la conexión a fuentes de datos, la creación de visuales, el diseño de interactividad y la creación de cálculos. Descubre cómo aplicar las mejores prá.

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Work with Gemini Models in BigQuery - 한국어

Trabajar con Modelos Gemini en BigQuery - Español Este curso muestra cómo usar modelos de IA/ML en BigQuery para tareas de IA generativa. A través de casos de uso del mundo real relacionados con la gestión de relaciones con clientes, se explica un flujo de trabajo para resolver problemas comerciales utilizando modelos de Gemini. Para facilitar.

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Usos del aprendizaje automático

El uso del aprendizaje automático ha tocado muchas áreas en nuestras vidas. Veamos los ejemplos más notable de la utilización de la inteligencia informática:

Asistente de voz Alisa. Este sistema, sin ayuda humana, siempre encontrará la respuesta a cualquier pregunta de interés, encenderá música, responderá la llamada y mucho más.

Seleccionar publicidad relevante en los navegadores no es un proceso fácil para una persona, pero sí para una computadora. El sistema analizará los datos de visualización y seleccionará lo que a un usuario en particular le gustará. El mismo sistema se utiliza en varios mercados: se ofrecen productos que una persona vio o compró.

Chatbots en varios diálogos. Por ejemplo, muchos bancos utilizan bots para resolver problemas de clientes. Es conveniente y rápido.

Seguridad de datos: los modelos de aprendizaje automático pueden identificar vulnerabilidades de seguridad de datos antes de que se conviertan en violaciones. Al analizar experiencias pasadas, los modelos de aprendizaje automático pueden predecir acciones futuras de alto riesgo para que el riesgo pueda mitigarse de manera proactiva.

Finanzas: Los bancos, los corredores de comercio y las empresas de fintech utilizan algoritmos de aprendizaje automático para automatizar el comercio y proporcionar servicios de asesoramiento financiero a los inversores. Bank of America usa el chatbot Erica para automatizar el soporte al cliente.

Salud: El aprendizaje automático se usa para analizar grandes conjuntos de datos médicos para acelerar el descubrimiento de tratamientos y curas, mejorar los resultados de los pacientes y automatizar procesos rutinarios para prevenir errores humanos. Por ejemplo, IBM Watson utiliza minería de datos para proporcionar a los médicos datos que pueden usar para personalizar la atención del paciente.

Detección de fraude: la IA se utiliza en el sector financiero y bancario para analizar de forma autónoma un gran número de transacciones para identificar actividades fraudulentas en tiempo real. La empresa de servicios tecnológicos Capgemini dice que los sistemas de detección de fraudes que utilizan aprendizaje automático y análisis reducen el tiempo de investigación de fraudes en un 70% e incrementan la precisión de detección en un 90%.

Minorista: los investigadores y desarrolladores de IA están utilizando algoritmos de aprendizaje automático para desarrollar motores de recomendación de IA que hacen sugerencias de productos relevantes basados en las elecciones anteriores de los compradores, así como en datos históricos, geográficos y demográficos.

La reconocimiento facial en el metro ayudará a identificar a infractores o criminales en una gran masa de personas. Los observadores comunes no pueden manejar esta tarea. Pero una máquina que aprende rápidamente hará este trabajo sin problemas.

Qué necesitas para el aprendizaje automático (ML)?

Para aquellos interesados en la formación, hay varios requisitos que deben cumplirse para tener éxito en este campo. Entonces, aquí están los puntos principales que necesita saber sobre el curso de aprendizaje automático. Estos requisitos incluyen:

Conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python, R, Java, JavaScript, etc.

Conocimientos promedio de estadística y probabilidad.

Conocimientos básicos de álgebra lineal en el curso de aprendizaje automático. En un modelo de regresión lineal, se traza una línea a través de todos los puntos de datos, y esa línea se usa para calcular nuevos valores.

Comprensión del cálculo.

Conocimientos sobre cómo limpiar y estructurar datos en bruto en el formato deseado para reducir el tiempo requerido para la toma de decisiones.

Los cursos de aprendizaje automático de AI Education son la mejor elección!