Cursos de aprendizaje automático

1334 Cursos

DataCamp

Explainable AI in Python

Mejora tu comprensión de la IA Explicable con este curso completo ofrecido por DataCamp. Diseñado para científicos de datos y practicantes de aprendizaje automático, adquirirás experiencia en el uso de Scikit-learn, SHAP y LIME de Python para interpretar y visualizar comportamientos de modelos de IA. ¿Por qué es crucial la IA Explicable?.

Pluralsight

Data Show and Tell: Public Sentiment and Topic Modeling Analyses on X about Climate Change

La opinión pública sobre las políticas climáticas es tanto compleja como dinámica. "Exposición de Datos: Análisis de Sentimiento Público y Modelado de Temas en X sobre el Cambio Climático" es un curso innovador diseñado para proporcionarle las herramientas necesarias para navegar por esta complejidad. Aprenda a utilizar los macrodatos y las t.

Coursera

Advanced AI and Machine Learning Techniques and Capstone

Únete a nuestro curso de Técnicas Avanzadas de IA y Aprendizaje Automático y Capstone para explorar estrategias de IA y AA de alto nivel. Este curso culmina en un proyecto capstone donde utilizarás habilidades comprensivas para abordar un desafío del mundo real. A lo largo del curso, encontrarás métodos de aprendizaje automático de vanguard.

Coursera

IBM AI Engineering

Coursera Se anticipa que la tecnología de IA se expandirá un 37.3% para el año 2030, según Forbes. El Certificado Profesional de Ingeniería en IA de IBM, ofrecido a través de Coursera, equipa a científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de software y especialistas técnicos con las habilidades para sobresalir como.

Coursera

AI and Machine Learning Algorithms and Techniques

Profundiza en los algoritmos y metodologías esenciales en el núcleo de la IA y el Aprendizaje Automático con este curso detallado. Descubre cómo los modelos de lenguaje grande preentrenados (LLM) y varios paradigmas de aprendizaje como el supervisado, no supervisado y por refuerzo se combinan para resolver desafíos empresariales complejos. A.

Coursera

Building Intelligent Troubleshooting Agents

Únete a nuestro curso "Construyendo Agentes Inteligentes de Solución de Problemas", donde explorarás el diseño e implementación de soluciones impulsadas por IA de última generación. Este curso integral te capacita con las habilidades para crear agentes capaces de diagnosticar y resolver problemas sin intervención humana. Profundizarás en temas.

University of Michigan

AI for Lawyers: Obstacles and Opportunities

Adéntrese en el complejo mundo donde la inteligencia artificial se cruza con la profesión legal. El curso "IA para Abogados: Obstáculos y Oportunidades" ofrece una exploración integral de los desafíos únicos y emocionantes oportunidades que la IA trae para abogados y otros defensores. Obtenga información sobre las posibles trampas asociadas co.

Coursera

Microsoft AI & ML Engineering

Únete al programa de Ingeniería de IA y ML de Microsoft, un plan de estudios detallado diseñado para equiparte con habilidades esenciales y una comprensión profunda en los florecientes campos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. A lo largo de cinco cursos, este programa cubre conceptos fundamentales hasta temas avanzados,.

SAP Learning

Building AI and Sustainability Solutions on SAP BTP

Descubra cómo SAP aborda los objetivos de sostenibilidad permitiendo que los clientes evolucionen hacia empresas inteligentes y sostenibles. La Plataforma de Tecnología Empresarial de SAP (BTP) sirve como una base sólida para desarrollar aplicaciones, integrar soluciones, gestionar datos, implementar análisis y aprovechar la IA. El compromiso de.

AWS Skill Builder

Fundamentos de la ingeniería de peticiones (Español LATAM) | Foundations of Prompt Engineering (LATAM Spanish)

En este curso, aprenderá los principios, las técnicas y las prácticas recomendadas para diseñar peticiones eficaces. Este curso presenta los conceptos básicos de la ingeniería de peticiones y sigue hasta llegar a las técnicas de peticiones avanzadas. También aprenderá a protegerse contra el uso indebido inmediato y a mitigar la interacción con lo.

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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!