Cursos de aprendizaje automático

1795 Cursos

Udemy

Deep learning Preparation Course in Arabic Part 1 : Python

Curso de Preparación para Deep Learning en Árabe Parte 1: Python | Udemy Inscríbete en el Curso de Preparación para Deep Learning en Árabe Parte 1: Python para dominar Python y embarcarte en tu viaje de aprendizaje automático. Conviértete en una máquina de aprendizaje con nuestro curso ofrecido por Udemy. Este curso te proporcionará habil.

Udemy

On-Demand

Developing AI Models in Microsoft Azure

Desarrollando Modelos de IA en Microsoft Azure La IA ya no es ciencia ficción ni dominio exclusivo de los científicos. En este curso, explorará cómo entrenar y desplegar modelos de IA personalizados utilizando el Servicio de Machine Learning de Microsoft Azure. La IA está en todas partes y ya no es solo el trabajo de los ci.

Building Your First Machine Learning Solution

Construyendo Tu Primera Solución de Aprendizaje Automático El aprendizaje automático es emocionante y puede parecer más complicado de lo que es. Este curso te brinda la teoría y práctica necesarias para que ganes confianza en el funcionamiento del aprendizaje automático al construir una solución práctica. El aprendizaje automático es a.

LinkedIn Learning

Machine Learning and AI Foundations: Classification Modeling

Universidad: Proveedor: LinkedIn Learning Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático

LinkedIn Learning

On-Demand

Pluralsight

Collection Is Not Detection and Other Rules for Modernising Sec Ops

La Colección No Es Detección y Otras Reglas para Modernizar las Operaciones de Seguridad En esta charla perspicaz, Sarah Young profundizará en el panorama evolutivo de las operaciones de seguridad, destacando el cambio de entornos on-premises a la nube. Aprenda cómo mejorar sus operaciones de seguridad en un entorno híbrido aprovechando herra.

Pluralsight

On-Demand

University of Queensland

Teaching Impacts of Technology: Data Collection, Use, and Privacy

Impacto de la Enseñanza de la Tecnología: Recolección de Datos, Uso y Privacidad En este curso, profundizarás en la influencia de la constante recolección de datos y el análisis de grandes datos en la vida diaria. Descubre el delicado equilibrio entre usar y proteger tus datos, y considera sus beneficios potenciales en el futuro. El recorrido in.

Applied Deep Learning Capstone Project

Proyecto Final de Aprendizaje Profundo Aplicado Nota: Los estudiantes que completen con éxito este curso de IBM pueden obtener una insignia de habilidad: una credencial detallada, verificable y digital que perfila los conocimientos y habilidades adquiridos en este curso. ¡Inscríbete para aprender más, completa el curso y reclama tu insign.

OpenClassrooms

Utilisez des modèles supervisés non linéaires

En el curso Entrena un modelo predictivo lineal, aprendiste a construir modelos lineales de clasificación binaria o multiclase y de regresión. Pero estos pueden no ser adecuados para la naturaleza de tus datos. En este curso, aprenderás a entrenar modelos supervisados no lineales con tus datos. Comprenderás cómo construir un modelo no lineal med.

OpenClassrooms

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DataCamp

Data Science for Business

Ciencia de Datos para Negocios Aprende sobre ciencia de datos para gerentes y negocios y cómo utilizar los datos para fortalecer tu organización. ¿Qué es la ciencia de datos y cómo puedes usarla para mejorar tu organización? Este curso te enseñará sobre las habilidades que necesitas en tu equipo de datos y cómo estructurar ese equipo para cump.

DataCamp

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Delft University of Technology

AI in Architectural Design

IA en el Diseño Arquitectónico ¿Estás navegando a través del laberinto de discusiones sobre IA en las conversaciones diarias? ¿Te sientes abrumado y te resulta difícil mantenerte al día con el constante flujo de noticias sobre IA? O quizás estás entusiasmado con la IA y su poder transformador en las prácticas de diseño. Este curso esclarecerá la.

edX

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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!