Cursos de aprendizaje automático

1003 Cursos

LinkedIn Learning

Data Science Foundations: Knowledge Graphs

Fundamentos de Ciencia de Datos: Grafos de Conocimiento Mejora tus habilidades de gestión de información con nuestro curso integral sobre grafos de conocimiento. Disponible en LinkedIn Learning, este curso profundiza en diversas herramientas de grafos de conocimiento, técnicas para conectar bases de datos y métodos para construir una base de co.

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MathWorks Computer Vision Engineer

Ingeniero de Visión por Computadora de MathWorks Prepárate para una carrera en el campo en rápida expansión de la visión por computadora. La capacidad de extraer información significativa de datos visuales es crucial para desarrollar eficientemente sistemas de monitoreo inteligente, mejorar diagnósticos médicos y potenciar la próxima generación d.

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Generative AI - Your Personal Code Reviewer

Generative AI - Tu Reseñador de Código Personal Adéntrate en la vanguardia de la evolución de la programación con nuestro curso integral, "Generative AI - Tu Reseñador de Código Personal". Este curso inmersivo está diseñado para los aprendices que buscan desbloquear el potencial completo de la IA generativa en el mundo de la revisión y mejora.

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety

Únete al curso IA Responsable para Desarrolladores: Privacidad y Seguridad para profundizar en aspectos críticos de la privacidad y seguridad en IA. Este curso completo cubre métodos prácticos y herramientas para implementar prácticas recomendadas en la privacidad y seguridad de IA utilizando productos de Google Cloud y herramientas de códig.

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Fundamentals of Generative AI for Beginners

Fundamentos de la IA Generativa para Principiantes La IA Generativa es una tecnología disruptiva con un impacto inmenso. Está impulsando a las empresas a repensar las estrategias de atención al cliente, alentando a los fabricantes de chips a satisfacer la demanda creciente de procesadores y llevando a la academia a alterar los caminos de aprendiz.

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Introduction to Generative AI - Art of the Possible

Introducción a la IA Generativa - El Arte de lo Posible | Coursera El curso de Introducción a la IA Generativa - El Arte de lo Posible introduce el concepto, casos de uso y la importancia de la IA generativa en un contexto empresarial. Este curso se centra en líderes empresariales y otros tomadores de decisiones actualmente o potencialmente invo.

Udemy

Optical Character Recognition (OCR) MasterClass in Python

Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) MasterClass en Python Inscríbete en la MasterClass de OCR en Python ofrecida por Udemy y domina el arte del Reconocimiento Óptico de Caracteres. Este curso completo cubre herramientas y tecnologías esenciales como OpenCV, Pytesseract, Pillow y técnicas de Aprendizaje Automático, asegurando que adquieras.

University of Michigan

투자 기술의 혁신: AI

Udemy

NLP. Procesamiento del lenguaje natural con NLP y Python

NLP: Procesamiento del Lenguaje Natural con NLP y Python | Udemy Aprende a usar Machine Learning, Scikit-learn, Spacy y NLTK para procesar textos de ficheros y documentos con NLP. Este curso te ofrece habilidades prácticas y conocimientos fundamentales para dominar el Procesamiento del Lenguaje Natural con Python. Universidad: Udemy Cursos de.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Português

En este curso, presentamos los recursos de IA y machine learning (ML) en Google Cloud que crean proyectos de IA generativa y predictiva. Conoceremos las tecnologías, los productos y las herramientas disponibles en todo el ciclo de vida de datos a IA, lo que incluye los fundamentos de esta tecnología, su desarrollo y sus soluciones. El objeti.

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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!