Cursos de aprendizaje automático

1330 Cursos

Coursera

Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Adalet ve Önyargı

En este curso, se introduce el concepto de inteligencia artificial responsable y los principios de la inteligencia artificial. El curso aborda técnicas prácticas para definir la equidad y el prejuicio y la reducción del sesgo en las aplicaciones de inteligencia artificial/aprendizaje automático. A lo largo del curso, conocerá métodos práctico.

Coursera

Büyük Dil Modellerine Giriş

Coursera ofrece este curso titulado "Introducción a los Modelos de Lenguaje Grande", el cual es un comienzo ideal para comprender qué son los modelos de lenguaje grande (MLG) y en qué áreas se pueden utilizar. Este curso de microaprendizaje también guía sobre cómo realizar ajustes de solicitudes para mejorar el rendimiento de los MLG y cómo des.

Coursera

Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık

Este curso ofrece conocimientos básicos sobre interpretabilidad y transparencia en el ámbito de la inteligencia artificial. El curso se enfoca en la importancia de la transparencia en los sistemas de inteligencia artificial para desarrolladores e ingenieros. A lo largo de la enseñanza, se presentarán métodos y herramientas prácticas que ayudarán.

Coursera

Dönüştürücü Modelleri ve BERT Modeli

Este curso ofrece un examen exhaustivo de la arquitectura del transformador y las representaciones de codificadores bidireccionales (BERT). Tendrá la oportunidad de aprender los componentes principales del transformador, como el mecanismo de autoatención, y descubrir cómo se implementa el transformador para construir el modelo BERT y utilizar.

Udemy

Deep Learning Python Project: CNN based Image Classification

Embárcate en un viaje transformador al mundo del deep learning con nuestro proyecto integral sobre clasificación de imágenes utilizando Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Diseñado para principiantes, este curso utiliza el conjunto de datos CIFAR-10 y proporciona información detallada sobre la construcción y el entrenamiento de tus propios.

Udemy

【試験対策から本質の理解まで、知識をまとめて身に付けよう！】G検定対策講座

Título del evento: ¡Desde la preparación hasta la comprensión esencial, adquiere conocimiento consolidado! Curso de Preparación para el Examen G Resumen: El examen G es una puerta de entrada crucial para aprender los fundamentos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. Este curso te apoyará en la recopilación de conocimientos para el.

Udemy

はじめてのPythonプログラミング入門

Introducción a la Programación en Python para Principiantes te ayudará a adquirir habilidades básicas de programación útiles en IA generativa, aprendizaje automático, ciencia de datos y creación web. En este curso ofrecido por Udemy, se abordan desde principiantes hasta expertos, permitiéndote obtener conocimientos útiles empleando las úl.

Coursera

Classification - Fundamentals & Practical Applications

Los problemas de clasificación son un desafío frecuente en la ciencia de datos. Este curso te capacita para entender y aplicar algoritmos clave para predecir y mejorar la toma de decisiones empresariales. Es adecuado para aquellos que desean convertirse en científicos de datos o que se enfocan en el análisis y la inteligencia empresarial, ofrec.

XuetangX

Intelligent Control（智能控制）

El auge y la investigación profunda de la inteligencia artificial impulsan la teoría de control hacia la simulación de diversas inteligencias. Conjuntamente, el control automático de sistemas no tripulados y productos inteligentes impulsa el desarrollo continuo en la tecnología de control inteligente. Este curso sirve como núcleo profesional par.

Udemy

Amazon Bedrock, Amazon Q & AWS Generative AI [HANDS-ON]

Eleva tus capacidades de IA con un curso integral sobre Amazon Bedrock, Amazon Q y AWS IA Generativa. Perfecto para principiantes, este entrenamiento práctico no requiere experiencia previa en IA o programación. Sumérgete en el aprendizaje práctico con más de ocho casos de uso, explorando diversas tecnologías de AWS e IA como Agentes, Bases.

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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!