Cursos de aprendizaje automático

1775 Cursos

Coursera

Applied Generative AI & NLP with Python

Sumérgete en el mundo transformador del Procesamiento de Lenguaje Natural con este curso diseñado para equiparte con habilidades y herramientas modernas. Cubre conceptos fundamentales como embeddings de palabras, análisis de sentimiento y transformers, y avanza hacia aplicaciones avanzadas utilizando Huggingface. Domina el resumen de texto,.

DataCamp

Fine-Tuning with Llama 3

Desbloquee el potencial de los modelos Llama con nuestro curso exhaustivo sobre ajuste fino usando TorchTune. Sumérjase en técnicas avanzadas para refinar modelos para tareas específicas, incluyendo el enfoque innovador de la cuantización. Este curso es un recurso integral para preparar y aplicar modelos Llama de manera efectiva. Con ejercic.

Coursera

Generative AI for Mobile App Developers

El mercado global de aplicaciones móviles está en camino de crecer más del 14% anualmente para 2030, según informa Grand View Research. A medida que el desarrollo móvil impulsado por IA prospera, hay una creciente demanda de profesionales capacitados en este dominio. Esta especialización es ideal para aspirantes a desarrolladores de IA, ingenie.

Coursera

Generative AI: Turbocharge Mobile App Development

IA Generativa: Acelera el Desarrollo de Aplicaciones Móviles Embárcate en un viaje integral al mundo de la inteligencia artificial (IA) generativa con nuestro curso diseñado para revolucionar el desarrollo de aplicaciones móviles. Descubre cómo se puede aprovechar la IA generativa en cada etapa del proceso de desarrollo de aplicaciones, incluye.

edX

Mastering Generative AI: Fine-Tuning Transformers

Dominando la IA Generativa: Ajuste Fino de Transformadores La demanda de habilidades técnicas en la IA generativa está aumentando rápidamente. Los ingenieros de IA con experiencia en el ajuste fino de transformadores para aplicaciones de IA generativa son muy solicitados. Este curso, Ingeniería de IA Generativa Ajuste Fino con Transformadores, es.

University of Vigo

Deep Learning

Las redes neuronales artificiales forman la base de los sistemas de IA modernos. “Aprendizaje Profundo” ofrece a los participantes una introducción completa a los principios centrales y componentes fundamentales utilizados en las redes neuronales actuales. El curso abarca los tipos más importantes de redes neuronales, como MLPs, CNNs, RNNs y Tra.

Coursera

Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified

Únete a nuestro completo programa de Aprendizaje Profundo y equípate con habilidades avanzadas en TensorFlow, Keras, Redes Neuronales Recurrentes (RNNs) y Redes Neuronales. Aprende a implementar modelos y marcos de IA de vanguardia para abordar eficazmente desafíos del mundo real e impulsar innovaciones significativas. Domina TensorFlow.

Coursera

AI & Deep Learning Concepts and Applications

Emprenda un viaje para dominar las complejidades de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Profundo con nuestro programa diseñado para inculcar conocimientos esenciales y destrezas prácticas. Explorará de manera exhaustiva los fundamentos de la IA, metodologías de aprendizaje automático y herramientas de aprendizaje profundo para abordar.

Coursera

Leveraging Llama2 for Advanced AI Solutions

Adquiere las habilidades y el conocimiento para aprovechar el poder de los modelos de lenguaje a gran escala con nuestro curso integral sobre Llama2. Explora las complejidades de las arquitecturas LLM, técnicas de ajuste fino y generación aumentada por recuperación (RAG). Sumérgete en la experiencia práctica con herramientas líderes como Olla.

AWS Skill Builder

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (日本語)

Fundamentos del Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial - AWS Skill Builder En este curso, aprenderás sobre los fundamentos del Aprendizaje Automático (ML) y la Inteligencia Artificial (AI). Investigarás la relación entre AI, ML, aprendizaje profundo y el nuevo campo de la inteligencia artificial generativa (AI generativa). Comprenderás.

1 ... 16 17 18 19 20 ... 178

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!