Cursos de aprendizaje automático

1334 Cursos

Training AI with Humans

En el curso "Entrenando IA con Humanos," explorarás la intersección entre el aprendizaje automático y la colaboración humana, enfocándote en mejorar el rendimiento de la IA a través de una anotación de datos efectiva y el crowdsourcing. Obtendrás una comprensión integral de los principios del aprendizaje automático y las métricas de rendimiento.

Johns Hopkins University

Securing AI and Advanced Topics

Asegurando la IA y Temas Avanzados En el curso "Asegurando la IA y Temas Avanzados", los alumnos profundizarán en la intersección de vanguardia entre la IA y la ciberseguridad, enfocándose en cómo las técnicas avanzadas pueden asegurar los sistemas de IA contra amenazas emergentes. A través de un enfoque estructurado, explorará aplicaciones prác.

Johns Hopkins University

Chatbots

Chatbots El curso "Chatbots" ofrece un profundo conocimiento del mundo de los chatbots, proporcionando a los alumnos las habilidades necesarias para diseñar, construir y optimizar interfaces conversacionales. Explore la evolución de la tecnología de chatbots y comprenda la mecánica fundamental que impulsa su funcionalidad. Participa en proyecto.

Coursera

Keras Deep Learning & Generative Adversarial Networks (GAN)

Keras Deep Learning & Generative Adversarial Networks (GAN) Este curso está diseñado para llevarlo en un viaje profundo a través del mundo del deep learning (aprendizaje profundo) y la inteligencia artificial. Comenzando con una introducción a los conceptos de IA y aprendizaje automático, construirá una base sólida en redes neuronales y aprendiza.

Coursera

Introduction to RNN and DNN

Introducción a RNN y DNN La Inteligencia Artificial está transformando industrias al permitir que las máquinas aprendan de los datos y tomen decisiones inteligentes. Este curso ofrece una exploración profunda de las Redes Neuronales Recurrentes (RNN) y las Redes Neuronales Profundas (DNN), dos tecnologías fundamentales de IA. Co.

Coursera

RNN Architecture and Sentiment Classification

Título: Arquitectura RNN y Clasificación de Sentimientos Descripción: La Inteligencia Artificial está revolucionando el análisis de datos. Este curso profundiza en las Redes Neuronales Recurrentes (RNN), comenzando con modelos de memoria básicos y avanzando hacia estructuras profundas de RNN. Explorarás modelos RNN como ManyToMany, ManyToOne y.

Coursera

Intermediate Data Manipulation and Machine Learning

Manipulación de Datos Intermedia y Aprendizaje Automático | Coursera En este curso completo, explorará la inteligencia artificial (IA) y sus conceptos centrales, formando una base sólida para el aprendizaje automático. Se adentrará en el análisis de regresión, aplicando técnicas de regresión univariable, polinómica y multivariable a.

Johns Hopkins University

AI for Cybersecurity

IA para Ciberseguridad Esta Especialización está diseñada para estudiantes de posgrado que buscan dominar las aplicaciones de IA en ciberseguridad. A través de tres cursos integrales, explorarás técnicas avanzadas para detectar y mitigar diversas amenazas cibernéticas. El plan de estudios cubre temas esenciales como la prevención de fraude impuls.

Johns Hopkins University

Mastering Neural Networks and Model Regularization

Dominando Redes Neuronales y Regularización de Modelos El curso "Dominando Redes Neuronales y Regularización de Modelos" se adentra profundamente en los fundamentos y técnicas avanzadas de las redes neuronales, desde la comprensión de modelos basados en perceptrón hasta la implementación de redes neuronales convolucionales (CNNs) de vanguardia..

University of Pennsylvania

Deep Learning Essentials

Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo | Universidad de Pensilvania | Coursera Únase al curso de Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo de la Universidad de Pensilvania en Coursera. Sumérjase en la rica historia del aprendizaje profundo y obtenga una comprensión profunda de las redes neuronales, incluido el perceptrón. Descubra c.

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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!