Cursos de aprendizaje automático

1334 Cursos

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Amazon Q Introduction (Simplified Chinese)

Este curso ofrece una visión general de Amazon Q, un asistente basado en inteligencia artificial generativa (IA). Aprenderá sobre los casos de uso y los beneficios de asociar Amazon Q con la información, el código y los sistemas de su empresa. También podrá encontrar información adicional sobre los casos de uso que le interesen para avanzar en su.

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Optimizing Foundation Models (Traditional Chinese)

En este curso, explorará dos técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos fundamentales (FM): la generación aumentada por recuperación (RAG) y el afinado. Aprenderá sobre los servicios de Amazon Web Services (AWS) que ayudan a almacenar incrustaciones en bases de datos vectoriales, el papel de los servicios al cliente en tareas de múltipl.

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Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Traditional Chinese)

Este curso ayuda a comprender los problemas de seguridad, cumplimiento y gobernanza relacionados con las soluciones de inteligencia artificial (IA). Aprenda a identificar los requisitos de gobernanza y cumplimiento del sistema de IA y cómo usar los servicios de Amazon Web Services (AWS) para ayudar en gobernanza y cumplimiento. Se presentan los.

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Developing Machine Learning Solutions (Thai)

Los estudiantes que participen en este curso de aprendizaje automático aprenderán sobre la operación en el ciclo de vida del aprendizaje automático mientras descubren cómo usar los servicios de AWS de manera cuidadosa en cada etapa. Este curso también muestra la importancia de MLOps para mejorar el desarrollo y la implementación eficiente d.

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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Korean)

En este curso introductorio del plan de estudios de AWS ML Engineer Associate, se revisan los conceptos básicos relacionados con el aprendizaje automático (ML) y se examinan los avances en ML e IA. Se identifican los objetivos empresariales, se formulan problemas de ML y se aprende sobre Amazon SageMaker. Nivel del curso: Avanzado Duració.

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AWS ML Engineer Associate 2.1 Choose a Modeling Approach (Korean)

Explore la capa de la pila de ML de AWS y aprenda cómo resolver problemas empresariales comunes utilizando los servicios de AWS. En este curso, verá cómo utilizar Amazon SageMaker para tareas de aprendizaje automático y revisar estrategias para seleccionar el modelo adecuado. Además, se explicarán escenarios específicos de las soluciones ML pree.

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Optimizing Foundation Models (Indonesian)

Optimización de Modelos de Fundación (Indonesio) En este curso, explorará dos técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos de base (FM): Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y ajuste fino. Aprenderá sobre los servicios de Amazon Web Services (AWS) que ayudan a almacenar incrustaciones con bases de datos vectoriales, el papel de los.

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AWS Flash - Unleashing Innovation: The Generative AI Revolution (Indonesian)

Nos encontramos en una sociedad donde la línea entre lo que es creado por humanos y lo que es creado por máquinas se vuelve cada vez más difusa. La IA generativa se ha convertido en un punto de inflexión en la forma en que creamos, diseñamos e interactuamos con la tecnología. Pero, ¿cómo funciona, cuáles son sus beneficios más allá de la noveda.

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AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese)

Proveedor: AWS Skill Builder Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Computación en la Nube, Cursos de Inteligencia Artificial Generativa, Cursos de Amazon Web Services (AWS), Cursos de Amazon SageMaker, Cursos de LangChain, Cursos de Amazon S3, Cursos de AWS Lambda

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AWS Cloud Quest: Machine Learning (Japanese)

Explora el dinámico mundo de la computación en la nube y el aprendizaje automático con AWS Cloud Quest: Aprendizaje Automático - ofrecido en japonés por AWS Skill Builder. Este curso es tu puerta de entrada para dominar conceptos esenciales como: Fundamentos de la computación en la nube con Amazon S3. Primeros pasos en la nube usando Am.

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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!