Cursos de aprendizaje automático

1334 Cursos

人工智能基础核心技术之事件检测

Bienvenido al curso "Core Technologies of Artificial Intelligence: Event Detection" ofrecido por la Universidad Tsinghua. En este curso, aprenderá cómo aplicar técnicas de detección de eventos en la inteligencia artificial para identificar y analizar eventos o patrones significativos en flujos de datos. Este es un curso en chino, diseñado para.

AI for Academic Search （人工智能助力学术搜索）

Desbloquea el potencial de la inteligencia artificial en la búsqueda académica y el descubrimiento de la investigación con esta conferencia de la Universidad de Tsinghua. Impartida en chino, la sesión profundiza en cómo la IA está revolucionando la forma en que los académicos acceden y recuperan información. Los asistentes aprenderán sobre téc.

闲话AI：自然语言理解难在哪儿？

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Deep learning Preparation Course in Arabic Part 1 : Python

Emprende tu viaje de aprendizaje automático con el Curso de Preparación de Aprendizaje Profundo en Árabe, Parte 1: Python. Aprende las habilidades esenciales necesarias para convertirte en una máquina de aprendizaje. Este curso es impartido por expertos en Udemy, proporcionando una introducción integral a Python en el contexto del aprendizaje.

Udemy

Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R in Data Science

Desbloquea el poder del aprendizaje automático con el curso Machine Learning A-Z™, que ofrece experiencia práctica con Python y R. Este curso de Udemy está diseñado para aquellos que desean expandir su conocimiento en visualización de datos avanzada, regresión lineal, árboles de decisión y bibliotecas esenciales como NumPy y Pandas. Ya sea que.

Udemy

Python : Master Programming and Development with 15 Projects

Únete a nuestro extenso curso de Python donde te sumergirás en el completo panorama de la programación en Python. Este curso ofrece un plan de estudios robusto que comienza desde los conceptos básicos de Python y se expande a diversos campos como Ciencia de Datos, Visualización de Datos, Aplicaciones Gráficas de Escritorio usando Tkinter y Apr.

Udemy

Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest, AdaBoost

Aprendizaje Automático en Python: Bosque Aleatorio, AdaBoost | Udemy Mejora tus habilidades en ciencia de datos con nuestro curso integral sobre aprendizaje automático de ensamble en Python. Sumérgete en técnicas poderosas como el Bosque Aleatorio y AdaBoost, así como en métodos de ensamble fundamentales como Boosting, Bagging y Bootstrap. Es.

Udemy

Machine Learning, Data Science and Generative AI with Python

Únete a nuestro tutorial integral y práctico para sumergirte en los mundos del Aprendizaje Automático, Ciencia de Datos, y AI Generativa con Python. Este curso ofrece una inmersión profunda en tecnologías y herramientas esenciales como TensorFlow, GPT, OpenAI y redes neuronales. Perfecto para aquellos que buscan experiencia práctica y aspiran.

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Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Únete al curso de Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana para alinear efectivamente los modelos de IA Generativa con los valores y preferencias humanas. Adquiere habilidad práctica con Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) avanzados y adéntrate en las complejidades de diseñar modelos de recompensa. Eleva tu compre.

DataCamp

Introduction to GPTs

Únete a nuestro curso 'Introducción a los GPT' y adéntrate en el mundo de las herramientas de IA. Obtén información sobre cómo utilizar herramientas GPT de manera responsable y confiada en diversas aplicaciones. Aunque OpenAI y ChatGPT son bien conocidos, los GPT abarcan una amplia gama de modelos de IA desarrollados para tareas basadas en tex.

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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!