Cursos de aprendizaje automático

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AWS Skill Builder

Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)

Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica para la Preparación del Examen: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - Español) El Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica para la Preparación del Examen: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - Español) incluye 20 preguntas. Este conjunto de preguntas se a.

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AI and Machine Learning Tools for After Effects

Herramientas de IA y Aprendizaje Automático para After Effects - LinkedIn Learning Desbloquee el potencial de las herramientas de IA y aprendizaje automático en Adobe After Effects con este curso diseñado por expertos de LinkedIn Learning. Sumérjase en la integración y aplicación de tecnologías avanzadas para mejorar sus proyectos de e.

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Advanced Python Projects: Build AI Applications

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Digital Classroom - Generative AI for Executives

Aula Digital - IA Generativa para Ejecutivos IA Generativa para Ejecutivos te enseñará a aprovechar el poder de la IA generativa para impulsar un verdadero valor comercial. Comenzarás reconociendo el potencial de estas nuevas tecnologías de IA e identificando casos de uso específicos que puedes implementar de inmediato. A partir de ahí, cubrirás l.

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Introduction to AI-Native Vector Databases

Introducción a las Bases de Datos Vectoriales Nativas de IA | LinkedIn Learning Descubra cómo mejorar los sistemas de datos utilizando inteligencia artificial con el curso de LinkedIn Learning, "Introducción a las Bases de Datos Vectoriales Nativas de IA". Este curso está diseñado para profesionales de datos e IA interesados en optimiz.

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AI and the Future of Work: Workflows and Modern Tools for Tech Leaders

IA y el Futuro del Trabajo: Flujos de Trabajo y Herramientas Modernas para Líderes Tecnológicos Explore la integración de operaciones de aprendizaje automático en su negocio. Descubra el potencial del aprendizaje automático y navegue a través de sus desafíos. Este curso integral ofrecido por LinkedIn Learning equipará a los líderes tecnológicos.

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AI Projects with Python, TensorFlow, and NLTK

Proyectos de IA con Python, TensorFlow y NLTK Potencia tu conocimiento técnico y empieza a construir proyectos de IA usando Python, TensorFlow y NLTK. Este curso, proporcionado por LinkedIn Learning, profundiza en las herramientas y tecnologías esenciales para el desarrollo de IA. Universidad: Proveedor Proveedor: LinkedIn Learning Cursos d.

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Foundational AI Skills for Azure Administration

Habilidades Fundamentales de IA para la Administración de Azure | LinkedIn Learning Construye habilidades fundamentales de Azure en IA generativa y predictiva. Comprende los conceptos básicos y explora servicios en la nube de IA generativa y casos de uso. Adquiere experiencia práctica con el ecosistema de Microsoft Azure y desarrolla habilidades.

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Introduction to MLSecOps

Introducción a MLSecOps | LinkedIn Learning Únete a nuestro curso integral, Introducción a MLSecOps, presentado por LinkedIn Learning. Mejora tu comprensión de cómo incorporar seguridad en los ciclos de vida del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este curso especializado es ideal para profesionales que buscan fusionar.

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Built-in Machine Learning in the Wolfram Language

Aprendizaje Automático Integrado en el Lenguaje Wolfram Universidad: Proveedor: LinkedIn Learning Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Análisis de Datos, Cursos de Lenguaje Wolfram

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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!