Cursos de aprendizaje automático

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AI TIME CVPR 专场四

Sumérjase en una sesión de conferencia especializada dedicada a la Inteligencia Artificial y la Visión por Computadora, presentada en chino y con presentaciones de expertos líderes en la Conferencia sobre Visión por Computadora y Reconocimiento de Patrones (CVPR). Descubra los últimos desarrollos y metodologías innovadoras que emergen en los c.

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论道AI Open

Descubra la vanguardia de los avances en inteligencia artificial con 论道AI Open, una serie de conferencias en chino. Este evento reúne a eminentes expertos e investigadores dedicados a desvelar los últimos temas de IA, proporcionando conocimientos de la industria y discutiendo aplicaciones prácticas en múltiples dominios. No se pierda esta opor.

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大模型为什么是AI领域的“兵家必争之地”？

Al ver este video, obtendrás un entendimiento profundo del papel central que desempeñan los grandes modelos en el campo de la inteligencia artificial. El video explica detalladamente en chino la importancia de los grandes modelos, los avances tecnológicos recientes y cómo estos modelos tienen un impacto profundo en la futura innovación de la IA.

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图灵密语，AI将如何定义编程新范式

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ChatGPT与AIGC技术的前沿探索

Explora la tecnología de vanguardia de ChatGPT y AIGC a través de cursos en vivo que ofrecen profundos conocimientos. Estos cursos cubren los últimos avances en inteligencia artificial y generación de contenido, aplicaciones prácticas y tendencias futuras, revelando el amplio potencial de estas emocionantes tecnologías. Los cursos de vanguard.

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ChatGPT会引领AI新范式吗？

Más cursos ofrecidos por XuetangX Únete a nuestra discusión en vivo para explorar en profundidad el potencial innovador de ChatGPT y su importante papel en el futuro del campo de la inteligencia artificial. Descubre cómo podría ser un pionero del nuevo paradigma, ejerciendo un impacto significativo en el desarrollo tecnológico. No pierdas es.

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AI TIME：顶会知识唠唠嗑

Descubre la vanguardia de la inteligencia artificial con AI TIME, una oportunidad para adentrarte en los más recientes avances del campo. Participa en discusiones relajadas que cubren artículos de conferencias de IA de alto impacto e investigaciones innovadoras, explicados de manera que simplifica ideas complejas para una mejor comprensión..

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AI TIME PhD ICLR专场二

Descubra la vanguardia de la investigación en inteligencia artificial con AI TIME PhD ICLR专场二, una serie de conferencias dedicadas ofrecidas en chino. Esta serie ofrece una oportunidad única para involucrarse con temas avanzados y discusiones en torno a los artículos presentados en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Apre.

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AI TIME PhD ICLR专场一

Participa en AI TIME PhD ICLR专场一 para mantenerte a la vanguardia de la innovación en inteligencia artificial. Esta serie de conferencias especializadas, conducida en chino, ofrece un análisis profundo de los avances recientes presentados en la Conferencia Internacional sobre Representaciones de Aprendizaje (ICLR). Involúcrate en debates.

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AI TIME PhD 华南理工实验室专场一

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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!