Cursos de aprendizaje automático

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The Art & Science of Product Management

El Arte y la Ciencia de la Gestión de Productos Patrocinado por AMAZON WEB SERVICES (AWS) Aprende cómo los PMs de Amazon, Facebook, Google y Twitch lideran y colaboran con un equipo interdisciplinario de diseñadores UX, ingenieros de software e ingenieros de AI/ML. ¡Además, practica preguntas reales de entrevistas de PM realizadas por Microsoft.

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University of Virginia

Product Analytics and AI

Analítica de Productos e IA - Universidad de Virginia | Coursera Pocas capacidades enfocan lo ágil como un programa de analítica fuerte. Tal programa determina dónde debe enfocarse un equipo de una iteración ágil (sprint) a la siguiente. Los análisis exitosos rara vez son difíciles de entender y a menudo son sorprendentes por su claridad. En es.

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Coursera  Specialization

Advanced Data Science with IBM

Ciencia de Datos Avanzada con IBM Como completador de la especialización certificada por Coursera, demostrarás una comprensión profunda del procesamiento de datos masivo y en paralelo, la exploración y visualización de datos, junto con el aprendizaje automático y profundo avanzado. Comprenderás los fundamentos matemáticos detrás de todos los algo.

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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer

Preparación para la Certificación de Google Cloud: Ingeniero de Datos en la Nube ¡La certificación de Google Cloud Professional Data Engineer fue clasificada como #1 en la lista de Global Knowledge de las 15 certificaciones mejor remuneradas en 2021! ¡Inscríbete ahora para prepararte! ¡El 87% de los usuarios certificados por Google Cloud se sie.

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Full stack web development and AI with Python (Django)

Desarrollo Web Full Stack y IA con Python (Django) | Udemy

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Deep-Dive into Tensorflow Activation Functions

Inmersión Profunda en las Funciones de Activación de Tensorflow Has aprendido a usar Tensorflow. Has aprendido las funciones importantes, cómo diseñar e implementar modelos secuenciales y funcionales, y has completado varios proyectos de prueba. ¿Qué sigue? Es hora de profundizar en las funciones de activación, la función esencial de cada nodo y.

Deep Learning with TensorFlow 2.0

Deep Learning con TensorFlow 2.0 Embárcate en un viaje transformador hacia el ámbito del deep learning aprovechando TensorFlow 2.0. Este curso está diseñado para equiparte con las habilidades necesarias para construir algoritmos de deep learning de vanguardia, profundizar en las complejidades de las redes neuronales y aplic.

Machine Learning for Apps

Machine Learning para Apps Comienza a crear aplicaciones más inteligentes con Machine Learning. ¡Aprovecha este nuevo marco fundamental! Cursos de Inteligencia Artificial Cursos de Machine Learning Cursos de Redes Neuronales Cursos de Core ML

Data Engineering und Data Science – Klarheit in den Schlagwort-Dschungel

Ingeniería de Datos y Ciencia de Datos – Claridad en la Selva de Términos Los términos Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos y Big Data han dominado no solo los titulares de TI durante algunos años. En nuestro curso queremos llenar estos términos con contenido fundamental y seguir los pasos de trabajo típicos de un Científ.

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From Data to Insights with Google Cloud 日本語版

Del Dato a la Información con Google Cloud Versión en Español Si desea aprender cómo consultar y procesar petabytes de datos en segundos o cómo automatizar la escalabilidad en el análisis de datos a medida que aumenta la cantidad de datos, este curso es perfecto para usted. Aquí, realizaremos escenarios y ejercicios interactivos de mine.

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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!