Cursos de aprendizaje automático

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AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP

Inscríbete en la cuarta entrega de la Certificación de Flujo de Trabajo de IA empresarial de IBM, un curso diseñado específicamente para continuar tu viaje en inteligencia artificial con un enfoque en Aprendizaje Automático, Reconocimiento Visual y PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural). Este curso crucial está diseñado como parte de una especiali.

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Computer Vision and Image Processing Fundamentals

Tenga en cuenta: Completar este curso de IBM con éxito le brinda la oportunidad de obtener una insignia de habilidades — una credencial sofisticada, verificable y digital que describe los conocimientos y habilidades que ha adquirido. ¡Inscríbase, complete el curso y reclame su insignia para aprender más! La Visión por Computadora se encuentra en la.

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Neural Networks and Random Forests

Embárcate en un viaje para dominar técnicas avanzadas de IA con nuestro curso integral sobre Redes Neuronales y Bosques Aleatorios, ofrecido exclusivamente a través de Coursera. Este currículo está meticulosamente diseñado para individuos interesados en expandir su conocimiento más allá de los modelos básicos, adentrándose en las complejidades de l.

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AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing

Emprende el siguiente paso en tu camino hacia el dominio de la inteligencia artificial dentro de grandes empresas con el "Flujo de Trabajo de IA: Análisis de Datos e Hipótesis." Reconoce la importancia de la prueba de hipótesis en el análisis exploratorio de datos y cómo abordar los desafíos de las pruebas múltiples con estrategias efectivas. Este.

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Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs)

Embárcate en un emocionante viaje a través del mundo de las Redes Generativas Antagónicas (GANs) con la Especialización en GANs de DeepLearning.AI ofrecida por Coursera. Este curso integral está meticulosamente diseñado para llevarte desde los fundamentos de las GANs hasta las complejidades de técnicas avanzadas sin necesidad de un profundo conocim.

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Apply Generative Adversarial Networks (GANs)

Embárcate en un viaje transformador al mundo de las Redes Antagónicas Generativas (GANs) con la Especialización en GANs de DeepLearning.AI, disponible en Coursera. Este curso integral está diseñado para guiar a aprendices de todos los niveles a través del emocionante campo de la generación de imágenes usando GANs. Desde principios fundamentales has.

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Build Better Generative Adversarial Networks (GANs)

Embárcate en un viaje para dominar las Redes Generativas Antagónicas (GANs) con la Especialización en Redes Generativas Antagónicas (GANs) de DeepLearning.AI ofrecida a través de Coursera. Este curso meticulosamente diseñado es tu entrada para comprender el revolucionario mundo de la generación de imágenes usando GANs, desde sus bases hasta las téc.

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Creative Artifacts

Lanzado en junio de 2021, Creative Artifacts es un curso de vanguardia disponible en Coursera, diseñado para profundizar en la intersección de la creatividad y la tecnología. A través de un enfoque multidisciplinario, los aprendices descubrirán cómo artistas renombrados están aprovechando el aprendizaje automático para ampliar los límites de la cre.

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Image Compression and Generation using Variational Autoencoders in Python

Sumérgete en el fascinante mundo de la IA con nuestro último curso de Python sobre Compresión y Generación de Imágenes usando Autoencoders Variacionales, presentado por Coursera. En este proyecto comprensivo de 1 hora, los participantes ganarán experiencia práctica con Autoencoder Variacional (VAE), un modelo innovador que se encuentra en la inters.

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AI for Medicine

Descubre el poder transformador de la IA en la medicina con la Especialización de Coursera. Aprende cómo la inteligencia artificial está revolucionando la atención sanitaria al permitir diagnósticos más precisos, predecir futuros resultados de salud y sugerir tratamientos más efectivos. Esta Especialización compuesta por tres cursos ofrece experien.

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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!