Cursos de aprendizaje automático

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Responsible Artificial Intelligence Practices (繁體中文)

Prácticas de Inteligencia Artificial Responsable En este curso, aprenderás prácticas de IA. Primero, se te introducirá a lo que es la IA responsable. Aprenderás a definir la IA responsable, comprender los desafíos que intenta superar la IA responsable, y explorar las dimensiones clave de la IA responsable. A continuación, profundizarás en alguno.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (繁體中文)

En este curso, explorarás casos de uso prácticos de la inteligencia artificial (AI), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial generativa (AI generativa) en diversas industrias. Estos campos incluyen salud, finanzas, marketing, entretenimiento, entre otros. También comprenderás las funciones y limitaciones de AI, ML y AI gener.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (繁體中文)

En este curso, explorarás el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye lo siguiente: Definición de casos de uso empresarial Selección de modelos base (FM) Mejora del rendimiento del FM Evaluación del rendimiento del FM Implementación y su impacto en los objetivos comerciales.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (日本語)

En este curso, exploraremos casos de uso concretos de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y IA generativa en diversas áreas industriales. Esto incluye los sectores de atención a la salud, finanzas, marketing y entretenimiento, y aprenderemos sobre las capacidades y limitaciones de las tecnologías de IA, los métodos de selec.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (日本語)

Desarrollo de Soluciones de Inteligencia Artificial Generativa Este curso enseña sobre el ciclo de vida de las aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa (IA generativa). Los detalles son los siguientes. Definición de casos de uso de negocio Selección de un modelo base (FM) Mejorar el rendimiento del FM Evaluar el rendim.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (日本語)

En este curso, aprenderás sobre las prácticas de IA responsable. Comenzaremos explicando qué es la IA responsable. Aprenderás cómo se define la IA responsable, los desafíos que enfrenta y sus componentes clave. A continuación, cubriremos algunos temas para desarrollar sistemas de IA responsable. Te presentaremos los servicios y herramientas qu.

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Udemy

A CEO's Generative AI Playbook

Descubre el manual esencial para los CEOs que buscan integrar la IA generativa en su estrategia empresarial. Ofrecido por Udemy, este curso ofrece una guía completa para dominar el uso de la IA en un contexto estratégico. Aprenderás sobre IA Generativa, Generación Aumentada por Recuperación (RAG), agentes de IA y la integración de estas tecnol.

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Mastering AI on AWS: Training AWS Certified AI-Practitioner

Emprenda un viaje transformador con "Dominando la IA en AWS: Capacitación para el Practicante Certificado en IA de AWS" de Udemy. Este curso cubre meticulosamente el desarrollo de soluciones de IA y Aprendizaje Automático utilizando una variedad de servicios de AWS, ofreciendo una inmersión profunda desde principios básicos hasta el éxito en la.

Udemy

Harnessing AI and Machine Learning for Geospatial Analysis

Explora el fascinante mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático aplicado al análisis geoespacial a través de nuestro curso cuidadosamente diseñado. Mejora tus habilidades en técnicas de IA, aprendizaje profundo y aprendizaje automático adaptadas para datos geoespaciales. Ofrecido por Udemy, este curso profundiza en la int.

Udemy

Malware Forensics v5:AI &ChatGPT Mastery in Malware Analysis

Udemy

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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!