Cursos de aprendizaje automático

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AI for Energy and Biomedical Applications

“IA para Aplicaciones Energéticas y Biomédicas” es una exploración transformadora en las tecnologías de IA revolucionarias que están redefiniendo sistemas energéticos y soluciones de salud. En el ámbito energético, la IA es un cambio de juego en la generación, distribución y gestión de recursos energéticos, optimizando la producción de ene.

Coursera

Inside BFSI: Structure, Challenges, and Technology

Inside BFSI: Estructura, Desafíos y Tecnología Descripción del Curso: Sumérgete en el sector de la Banca, Servicios Financieros y Seguros (BFSI) con nuestro curso integral. Descubre los últimos avances tecnológicos y tendencias que impulsan la industria. Obtén percepciones invaluables sobre la segmentación del mercado, los jugadores clave, y el e.

Coursera

Applied Data Analytics

Comienza tu viaje con la Especialización en Análisis de Datos Aplicados, diseñada tanto para principiantes como para profesionales. Este programa te equipa con habilidades esenciales en Python, SQL y Power BI para analizar, visualizar y extraer conclusiones accionables. Explora conceptos clave como la visualización de datos, consultas SQL, m.

Pluralsight

Data Show and Tell: Exploring Trends in AI Research

Descubra conocimientos invaluables sobre la investigación en IA con nuestro curso, "Exposición de Datos: Exploración de Tendencias en la Investigación de IA." Sumérjase en un proyecto único que aprovecha el poder del procesamiento de lenguaje natural (NLP) para revelar tendencias predominantes en documentos de investigación sobre IA. Con la.

Pluralsight

Model Evaluation with Amazon SageMaker

Evaluación de Modelos con Amazon SageMaker Los modelos de aprendizaje automático juegan un papel crítico en las soluciones de IA, requiriendo que sean altamente eficientes y capaces de generalizar nuevos datos. Evaluar estos modelos es esencial para asegurar su efectividad. Este curso integral ofrece un conocimiento profundo sobre la evaluación de.

Pluralsight

Optimize UX with AI-powered Analytics

Desbloquea el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la experiencia de usuario con el curso "Optimiza la UX con Análisis Impulsados por IA". Específicamente diseñado para gerentes de producto y diseñadores experimentados, este curso explora la integración de ideas de IA dentro de tus flujos de trabajo existentes para extraer valio.

CodeSignal

Implementing AI Algorithms from Scratch

Implementación de Algoritmos de IA desde Cero: Domina la IA con CodeSignal Sumérgete en el intrincado universo de la Inteligencia Artificial con nuestro curso especializado diseñado para proporcionarte una comprensión completa de los algoritmos clásicos de aprendizaje automático. Impartido por CodeSignal, este curso te guiará a.

AWS Skill Builder

Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Tiếng Việt)

Desarrollando Soluciones de IA Generativa (Español) - AWS Skill Builder En este curso, explorarás el ciclo de vida de una aplicación de inteligencia artificial generativa (IA generativa), incluyendo: Identificación de casos de uso en negocios Selección de modelos fundacionales (FM) Mejora del rendimiento del FM Evaluación del rendimient.

AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Tiếng Việt)

En este curso, explorarás los casos de uso de la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial generativa (IA generativa) en la práctica en diversas industrias. Estos campos incluyen salud, finanzas, mercadeo, entretenimiento, etc. También aprenderás sobre las capacidades y limitaciones de la IA, ML e.

AWS Skill Builder

Responsible Artificial Intelligence Practices (Tiếng Việt)

En este curso, aprenderá sobre las prácticas de IA responsable. Primero, explorará la definición de IA responsable, los desafíos a abordar y los aspectos fundamentales. Posteriormente, profundizará en el desarrollo de sistemas de IA con servicios y herramientas de AWS. El curso también guiará en la consideración de la selección de modelos y la.

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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!