Cursos de aprendizaje automático

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Build A ChatGPT AI in JavaScript - OpenAI - Code Along

Únete al emocionante viaje de construir tu propio asistente AI usando JavaScript y ChatGPT de OpenAI en este curso envolvente. Perfecto para desarrolladores novatos ansiosos por explorar la intersección de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, este curso proporciona un enfoque práctico y práctico para dominar la tecnología Chat.

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Supercharge AI with Knowledge Graphs: RAG System Mastery NEW

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Generative AI Mastery With 15+ Real Time Projects

Dominio de la IA Generativa con más de 15 Proyectos en Tiempo Real - Udemy ¡Inscríbete ahora en el Curso de Dominio de la IA Generativa en Udemy y transforma tus habilidades de aprendizaje automático con proyectos prácticos y la guía de expertos!

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Generative AI: Learn about the next AI frontier

Únete a la frontera de la inteligencia artificial con nuestro curso integral sobre IA Generativa. Comprende las ventajas, desventajas y consecuencias imprevistas que acompañan a esta tecnología. Obtén información a través de cursos especializados que cubren: Cursos de IA Generativa Cursos de Aprendizaje Automático Cursos de ChatGPT.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (简体中文)

En este curso, aprenderá prácticas responsables de IA. Primero, comprenderá qué es la IA responsable, aprenderá definiciones y desafíos, y explorará sus dimensiones clave. Luego, profundizará en el desarrollo de sistemas de IA responsables, entenderá los servicios y herramientas proporcionados por AWS y las consideraciones en la selección de.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (简体中文)

En este curso, explorarás casos de uso de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje de máquina (ML) y la inteligencia artificial generativa en diversos sectores del mundo real, incluyendo salud, finanzas, marketing, entretenimiento, entre otros. También aprenderás acerca de las capacidades y limitaciones de la IA, ML e inteligencia artifi.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (简体中文)

En este curso, explorarás el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa, que incluye lo siguiente: Definición de casos de uso de negocio Selección de modelos base (FM) Mejorar el rendimiento del FM Evaluar el rendimiento del FM Desplegar y su impacto en los objetivos de negocio Este es un curso introducto.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (한국어)

En este curso, explorarás prácticas de IA responsable. Comienza con una introducción a lo que significa IA responsable, incluyendo su definición, la comprensión de los desafíos que busca superar, y la exploración de sus elementos fundamentales. A continuación, el curso se adentra en varios temas para desarrollar sistemas de IA responsable e introd.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (한국어)

Este curso explora casos de uso reales de inteligencia artificial, aprendizaje automático (ML) y generación de inteligencia artificial (Generative AI) en diversas industrias. Estas industrias incluyen salud, finanzas, marketing y entretenimiento. También aprenderá sobre las capacidades y limitaciones de AI, ML, Generative AI, técnicas de selecc.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (한국어)

Este curso examina el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa) que incluye lo siguiente: Definición del caso de uso de negocio Selección del modelo fundacional (FM) Mejora del rendimiento del FM Evaluación del rendimiento del FM Implementación e impacto en los objetivos de negocio Est.

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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!