Cursos de aprendizaje automático

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AWS Skill Builder

Digital Classroom - Authoring Visual Analytics Using Amazon QuickSight (French)

Clase Digital - Creación de Análisis Visuales Usando Amazon QuickSight (Francés) En este curso, utilizarás Amazon QuickSight para crear una solución de visualización de datos. Este curso se enfoca en la conexión a fuentes de datos, la creación de visuales, el diseño de interactividad y la creación de cálculos. Descubre cómo aplicar las mejores prá.

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Work with Gemini Models in BigQuery - 한국어

Trabajar con Modelos Gemini en BigQuery - Español Este curso muestra cómo usar modelos de IA/ML en BigQuery para tareas de IA generativa. A través de casos de uso del mundo real relacionados con la gestión de relaciones con clientes, se explica un flujo de trabajo para resolver problemas comerciales utilizando modelos de Gemini. Para facilitar.

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Work with Gemini Models in BigQuery - Español

Trabaja con Modelos de Gemini en BigQuery - Español En este curso, se muestra cómo usar modelos de IA/AA para tareas de IA generativa en BigQuery. A través de un caso de uso práctico relacionado con la administración de relaciones con clientes, conocerás el flujo de trabajo para solucionar un problema empresarial con modelos de Gemini. Para fa.

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Work with Gemini Models in BigQuery - 简体中文

Trabaja con Modelos Gemini en BigQuery - Español Este curso muestra cómo usar modelos de IA/ML en tareas de IA generativa en BigQuery. A través de casos de uso reales relacionados con la gestión de relaciones con clientes, explica el flujo de trabajo para resolver problemas de negocios con modelos Gemini. Para ayudar en la comprensión, guía pas.

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Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版

Trabajando con BigQuery usando el Modelo Gemini - Versión en Español Este curso presenta cómo utilizar modelos de IA/ML en BigQuery para trabajos de IA generativa. A través de casos de uso relacionados con la gestión de relaciones con clientes, se explica el flujo de trabajo para resolver problemas empresariales utilizando el modelo Gemini. Pa.

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AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree El programa de Nanodegree de Ingeniero de Aprendizaje Automático de AWS (MLE) tiene como objetivo equipar a los desarrolladores de software y científicos de datos con habilidades esenciales en ciencia de datos y aprendizaje automático. Aprende a construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en pro.

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Applying Data Science to Product Management

Aplicando Ciencia de Datos a la Gestión de Productos Todos los productos desarrollados para el mercado actual son productos de datos: funcionan con ideas derivadas de datos para proporcionar la experiencia adecuada, al usuario adecuado, en el momento adecuado. Empresas como Amazon, Netflix, Google y otras son capaces de proporcionar experiencias.

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Self Driving Car Engineer

Ingeniero de Automóviles Autónomos ¡Trabaja en el futuro de los vehículos autónomos y ayuda a hacer realidad la revolución de los coches autónomos! Universidad: Proveedor: Udacity Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Visión por Computadora, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de Vehículos Autónomos, Cursos de Filtro de Kal.

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AI For Business Leaders

IA para Líderes Empresariales | Udacity Universidad: Udacity Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Negocios Formule y evalúe propuestas basadas en principios fundamentales al evaluar oportunidades para integra.

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AI for Trading

IA para Trading | Udacity Completa proyectos del mundo real diseñados por expertos del sector, que cubren temas desde la gestión de activos hasta la generación de señales de trading. Domina los algoritmos de IA para el trading y construye tu portafolio listo para la carrera. Universidad: Proveedor: Udacity Categorías: Cursos de Inteligencia A.

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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!