Cursos de aprendizaje automático

1772 Cursos

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Responsible Artificial Intelligence Practices (한국어)

En este curso, explorarás prácticas de IA responsable. Comienza con una introducción a lo que significa IA responsable, incluyendo su definición, la comprensión de los desafíos que busca superar, y la exploración de sus elementos fundamentales. A continuación, el curso se adentra en varios temas para desarrollar sistemas de IA responsable e introd.

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Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (한국어)

Este curso explora casos de uso reales de inteligencia artificial, aprendizaje automático (ML) y generación de inteligencia artificial (Generative AI) en diversas industrias. Estas industrias incluyen salud, finanzas, marketing y entretenimiento. También aprenderá sobre las capacidades y limitaciones de AI, ML, Generative AI, técnicas de selecc.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (한국어)

Este curso examina el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa) que incluye lo siguiente: Definición del caso de uso de negocio Selección del modelo fundacional (FM) Mejora del rendimiento del FM Evaluación del rendimiento del FM Implementación e impacto en los objetivos de negocio Est.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Bahasa Indonesia)

En este curso, aprenderá sobre los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI). Verá varias formas de relación entre AI, ML, el aprendizaje profundo y el campo emergente de la inteligencia artificial generativa (AI generativa). Obtendrá una comprensión sólida de los términos básicos de AI, proporcionando una.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (ไทย)

En este curso, aprenderá sobre las prácticas de Inteligencia Artificial (IA) responsable, comenzando con qué es la IA responsable, sus definiciones, desafíos y dimensiones clave. A continuación, profundizará en el desarrollo de sistemas de IA responsable con una introducción a los servicios y herramientas de AWS para apoyar la IA responsable. A.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (ไทย)

En este curso, explorarás el ciclo de vida de las aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa, incluyendo: Definición de casos de uso empresarial Selección de modelos fundamentales (FM) Mejora del rendimiento de los FM Evaluación del rendimiento de los FM Implementación práctica y el impacto en los objetivos empresariales Es.

Udemy

LLM Fine Tuning on OpenAI

Udemy Experimenta las capacidades de última generación de OpenAI al adentrarte en el mundo del ajuste fino de modelos de lenguaje grande. Este curso te proporciona el conocimiento y las habilidades esenciales para personalizar LLMs de acuerdo con tus conjuntos de datos y aplicaciones específicas. Únete a un dinámico viaje de aprendizaje con nue.

Udemy

Practical Machine Learning for Data Scientists

Embárquese en un viaje al mundo de la Inteligencia Artificial con el curso Aprendizaje Automático Práctico para Científicos de Datos de Udemy. Ya sea que esté explorando la IA por primera vez o buscando perfeccionar sus habilidades, este curso proporciona una base sólida en técnicas prácticas de IA y aprendizaje automático. Aprenda de Udemy -.

Udemy

Google BigQuery for Programmers: Analyze & Visualize

Mejora tu trayectoria profesional con un aprendizaje integral en Google BigQuery. Este curso te capacita para dominar el análisis y la visualización de datos, transformándote en un analista de datos altamente solicitado equipado con habilidades de gran demanda. Disponible en la principal plataforma en línea Udemy, este curso es perfecto para.

Tecnológico de Monterrey

Impacto de la IA en la Innovación de Negocios

El curso "Impacto de la IA en la Innovación de los Negocios" examina cómo la inteligencia artificial está revolucionando el ámbito empresarial actual. Ofrecido por el prestigioso Tecnológico de Monterrey a través de la plataforma Coursera, este curso te ayudará a comprender y aplicar tecnologías emergentes, desarrollar modelos de negocio inn.

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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!