Cursos de aprendizaje automático

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AWS Skill Builder

Fundamentos de machine learning e inteligência artificial (Português) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Portuguese)

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Spanish) En este curso, aprenderás sobre los fundamentos de machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA). Explorarás las conexiones entre IA, ML, aprendizaje profundo y el campo emergente de la inteligencia artificial generativa (IA generativa). Desarrollarás una comprensión sól.

DataCamp

Databricks Concepts

Conceptos de Databricks Descubre el potencial de la plataforma Databricks Lakehouse y su capacidad para revolucionar tus procesos de datos a través del curso Conceptos de Databricks. Este programa está diseñado para guiarte de principio a fin, demostrando cómo Databricks Lakehouse proporciona una solución unificada, escalable y de alto rendimient.

Coursera

Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어

Introducción a IA y Aprendizaje Automático en GC - Español Este curso presenta la suite de productos de IA y aprendizaje automático (ML) de Google Cloud para construir tanto proyectos predictivos como generativos de IA. Incluye desde los fundamentos de IA, desarrollo, hasta soluciones que abarcan todo el ciclo de vida desde los datos hasta la IA.

Coursera

Artificial Intelligence

Inteligencia Artificial Diseñado como una introducción al área evolutiva de la IA, este curso enfatiza las posibles aplicaciones empresariales y los conocimientos de gestión relacionados. La Inteligencia Artificial (IA) es la ciencia detrás de los sistemas que pueden programarse a sí mismos para clasificar, predecir y ofrecer soluciones basadas.

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Optimizing Foundation Models (Simplified Chinese)

Optimización de Modelos Fundacionales (Español) En este curso, explorará dos técnicas que pueden mejorar el rendimiento de los Modelos Fundacionales (FM): la generación mejorada por recuperación (RAG) y el ajuste fino. Conocerá los servicios de Amazon Web Services (AWS) que ayudan a almacenar incrustaciones utilizando una base de datos de vectore.

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AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach

AWS ML Engineer Associate 2.1 Elegir un Enfoque de Modelado Explore las capas de la pila de ML de AWS y aprenda cómo resolver desafíos empresariales comunes con servicios de AWS. Este curso explora cómo usar Amazon SageMaker para tareas de aprendizaje automático y cómo revisar estrategias para seleccionar modelos apropiados. Ade.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

Fundamentos del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial En este curso, aprenderás sobre los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). Explorarás las conexiones entre la IA, el ML, el aprendizaje profundo y el emergente campo de la inteligencia artificial generativa (IA generativa). Obtendrás una comp.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

Explorando Casos de Uso y Aplicaciones de la Inteligencia Artificial En este curso, explorarás casos de uso reales de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial generativa (IA generativa) en una variedad de industrias. Estas áreas incluyen salud, finanzas, marketing, entretenimiento y más. También.

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Responsible Artificial Intelligence Practices

Prácticas Responsables de Inteligencia Artificial En este curso, aprenderá sobre prácticas responsables de IA. Primero, se le presentará lo que es la IA responsable. Aprenderá cómo definir la IA responsable, comprenderá los desafíos que la IA responsable intenta superar y explorará las dimensiones principales de la IA responsable. Luego, profundiz.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions

Desarrollando Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa En este curso, explorarás el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye lo siguiente: Definir un caso de uso empresarial Seleccionar un modelo base (FM) Mejorar el rendimiento de un FM Evaluar el r.

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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!