Cursos de aprendizaje automático

1795 Cursos

Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I

Bienvenido al curso de Procesamiento Neural de Lenguaje Natural en Portugués I, ofrecido por el Departamento de Ciencia de la Computación del Instituto de Matemática y Estadística de la USP, con el apoyo del C4AI – USP-IBM-Fapesp Center for Artificial Intelligence y Google. En este curso, aprenderás cómo el Machine Learning (aprendizaje automá.

Arizona State University

Supply Chain Management

¡Bienvenido a la Gestión de la Cadena de Suministro! Este curso integral ofrece conocimientos fundamentales sobre términos clave, conceptos y fenómenos prevalentes en los sistemas y procesos de la cadena de suministro. Comprenda la vasta escala y complejidad de las cadenas de suministro modernas y aprenda a tomar decisiones informadas en varios.

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University of Naples Federico II

Operationalizing LLMs on Azure

Operationalizando LLMs en Azure Este curso está diseñado para personas de nivel intermedio y principiante, incluidos científicos de datos, entusiastas de la IA y profesionales que buscan aprovechar el poder de Azure para Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Diseñado para aquellos con experiencia básica en programación y familiaridad con los concep.

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University of Naples Federico II

Applied Python Data Engineering

Ingeniería de Datos Aplicada con Python Aprende a utilizar la ingeniería de datos para aprovechar los macrodatos en la estrategia empresarial, el análisis de datos, o el aprendizaje automático e inteligencia artificial. Al completar esta serie de cursos, te capacitarás con los conocimientos y la competencia necesarios para construir ca.

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Google Cloud Digital Leader Training

Entrenamiento de Líder Digital en Google Cloud El entrenamiento de Líder Digital en la Nube consiste en una serie de cursos diseñados para brindarte conocimientos fundamentales sobre tecnología en la nube y datos. Este entrenamiento también ofrece una visión general de los productos y servicios de Google Cloud que permiten la transformación.

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Introduction to artificial intelligence for trainers

Módulo 1: Conceptos Fundamentales en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático Al final de este módulo, podrás: Distinguir entre aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo, e identificar el tipo de aprendizaje automático más adecuado para ciertos escenarios. Evaluar l.

Pluralsight

Deep Learning with Keras 2

Deep Learning con Keras El Deep Learning está en el corazón de muchas aplicaciones líderes de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Este curso, Deep Learning con Keras, te muestra cómo usar Keras para crear rápidamente potentes redes neuronales profundas. Ha habido una revolución en la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje a.

Pluralsight

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Amazon QuickSight Advanced Business Intelligence Authoring (Part 2)

Amazon QuickSight Avanzado para la Creación de Inteligencia Empresarial (Parte 2) Este curso es parte de una serie de dos partes. En esta serie, los alumnos aprenderán a crear experiencias de inteligencia empresarial utilizando Amazon QuickSight. En este segundo curso, aprenderá conocimientos prácticos sobre cómo construir interactividad, incluye.

France Université Numerique

L'Intelligence Artificielle... avec intelligence !

¡Inteligencia Artificial... con inteligencia! ¿Te da miedo la IA? ¿La escuchas mencionar en todos lados? ¿Los humanos estarían destinados a ser obsoletos? Pero, ¿qué es realmente la inteligencia (artificial)? Class’Code IAI es un Mooc ciudadano accesible para todos y todas de 7 a 107 años para cuestionar, experimentar y entender qué es la Intelige.

France Université Numerique

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FutureLearn

Recommender Systems in Python

Si alguna vez has visto una película recomendada en Netflix o has escuchado una lista de reproducción sugerida en Spotify, has utilizado un sistema de recomendación. En este curso de seis semanas de la Universidad Nacional Tsing Hua, aprenderás por qué tantas plataformas incorporan sistemas de recomendación y cómo puedes usar Python para cons.

FutureLearn

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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!