Cursos de aprendizaje automático

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Udemy

Reinforcement Learning beginner to master - AI in Python

Únase al curso "Aprendizaje por Refuerzo de Principiante a Maestro - IA en Python" en Udemy y domine el arte de construir agentes de IA. Aprenda cómo implementar varios algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo como A2C, REINFORCE y DQN utilizando PyTorch. Este curso completo es perfectamente adecuado para aquellos interesados en inteligencia.

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The Complete Machine Learning 2023 : 10 Real World Projects

Título: Aprendizaje Automático Completo 2023: 10 Proyectos del Mundo Real Descripción: Embárcate en un viaje integral de principiante a experto en el campo del aprendizaje automático. Domina los conceptos y herramientas clave incluyendo Visualización de Datos, Análisis Exploratorio de Datos (EDA), Numpy, Pandas, Matemáticas esenciales, Estadísticas.

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Machine Learning using Python

Descubre el poder del Aprendizaje Automático usando Python con este curso integral en Udemy. Sumérgete en modelos esenciales de ML incluyendo Regresión Lineal y Logística, Árboles de Decisión, XGBoost, y Máquinas de Vectores de Soporte (SVM). Perfecto tanto para principiantes como para programadores con experiencia, estas lecciones cubren tanto teo.

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Computer Science 310: Current Trends in Computer Science & IT

Título: Ciencias de la Computación 310: Tendencias Actuales en Ciencias de la Computación y TI Descripción: Sumérgete en el mundo en evolución de la tecnología con el curso "Ciencias de la Computación 310: Tendencias Actuales en Ciencias de la Computación y TI". Este curso ha sido rigurosamente evaluado y se recomienda por 3 créditos semestrales, p.

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Google Cloud (GCP) Professional Cloud Architect

Únete a nuestro exhaustivo curso de Arquitecto Profesional de la Nube de Google (GCP) en Udemy, perfecto para personas que van desde principiantes a profesionales con experiencia. Sumérgete profundamente en una capacitación al estilo de aula que abarca todo, desde los conceptos básicos hasta habilidades avanzadas en Google Cloud Platform (GCP). Est.

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Natural Language Processing (NLP) in Python with 8 Projects

Mejore sus habilidades en Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) con Python a través de 8 proyectos prácticos, ofrecidos por Udemy. Sumérjase en los dominios de Aprendizaje Automático, Aprendizaje Profundo, y bibliotecas como SpaCy, NLTK y Sklearn. Este curso es ideal para aquellos interesados en ganar competencia en áreas como CNN (Redes Neuronal.

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AI & ML Starter Course with No-Code AI Projects [2024]

Curso Introductorio de IA & ML con Proyectos de IA Sin Código [2024] Inicia un viaje para dominar la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) sin necesidad de programar. Este curso completo, ofrecido por Udemy, es perfecto para principiantes ansiosos por adentrarse en los reinos de la IA y ML a través de proyectos prácticos y c.

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Data for Executives

Embarque en un viaje para dominar la estrategia de datos con nuestro curso integral, "Datos para Ejecutivos," diseñado específicamente para ejecutivos. Profundice en los conceptos esenciales de la estrategia de datos y su alineación con los objetivos empresariales. Descubra cómo cultivar una cultura basada en datos dentro de su organización y aprov.

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2024 Python for Machine Learning: A Step-by-Step Guide

Título: Python para Aprendizaje Automático en 2024: Guía Paso a Paso Descripción: Sumérgete en proyectos de Ciencia de Datos utilizando Python y explora técnicas clave como la Regresión Lineal, Regresión Logística, Random Forest, SVM, KNN, KMeans, XGBoost y PCA. Domina tanto los métodos de aprendizaje supervisado como no supervisado en este curso i.

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Python Numpy Data Analysis for Data Scientist | AI | ML | DL

Título del evento: Análisis de Datos con Python Numpy para Científico de Datos | IA | ML | DL Descripción: Domina los fundamentos del análisis de datos con nuestro curso integral sobre Python Pandas, diseñado para Ciencia de Datos, IA, Aprendizaje Automático y Aplicaciones de Aprendizaje Profundo. Esta formación especializada, provista por Udemy, t.

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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!