Cursos de aprendizaje automático

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IA Generativa: Oportunidades e Considerações para Líderes Empresariais

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Prompt Engineering – Grundlagen

Visite el curso "Ingeniería de Prompts – Fundamentos" en LinkedIn Learning y descubra cómo crear prompts efectivos. Las categorías incluyen Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático, Análisis de Datos y más. ¡Aprenda de los expertos y amplíe sus habilidades hoy mismo!

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Découvrir l'IA générative

Descubrir la IA Generativa | LinkedIn Learning Explore el fascinante mundo de la IA generativa con este curso de LinkedIn Learning. Al inscribirse, aprenderá los fundamentos de la inteligencia artificial generativa, incluyendo su evolución histórica, los modelos y tecnologías actuales, y cómo funcionan. Descubra las implicaciones éticas asocia.

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Was ist generative KI?

Descubra el fascinante mundo de la inteligencia artificial generativa en este curso completo de LinkedIn Learning. Aquí se le introducirá en los conceptos básicos y desarrollos históricos. Conozca modelos populares de inteligencia artificial generativa y comprenda cómo funcionan estas tecnologías. El curso también resalta la.

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Künstliche Intelligenz (KI) – Grundlagen

Profundice su conocimiento sobre la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) a través de una visión detallada de su historia, técnicas y áreas de aplicación. Este curso de LinkedIn Learning ofrece una visión completa y directrices para todos los interesados en el campo de la tecnología en desarrollo, incluyendo Visión por.

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AI 入門

Este curso ofrece una explicación clara de los conceptos y tecnologías clave de la IA. Actualmente, la IA está transformando el trabajo y la vida cotidiana. Este curso es ideal para quienes desean obtener conocimientos básicos sobre IA y para aquellos que desean utilizar la IA para mejorar su trabajo y vida. Conceptos básicos de inteligenci.

Pluralsight

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): Applications of Foundation Models

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): Aplicaciones de Modelos Fundacionales

Pluralsight

AIOps: Model Deployment and Scaling

Desbloquea las capacidades de despliegue y escalado de modelos con nuestro curso, "AIOps: Despliegue y Escalado de Modelos", ofrecido por Pluralsight. Este curso proporciona una visión profunda de una variedad de modelos GenAI y diversas estrategias de despliegue, asegurando que puedas desplegar modelos para numerosos casos de uso. Comienza.

Pluralsight

AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): Guidelines for Responsible AI

En el curso AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01): Directrices para una IA Responsable, obtendrás el conocimiento esencial para aprobar el dominio de IA Responsable de la certificación de AWS. Este curso enfatiza la creación de sistemas de IA que promuevan justicia, transparencia y confiabilidad para facilitar la toma de decisiones responsable.

Pluralsight

AI-powered Python Applications: Using Agentic Frameworks

Aplicaciones de Python impulsadas por IA: Uso de Marcos Agénticos Domina el arte de integrar capacidades avanzadas de IA en tus aplicaciones de software con el curso, "Aplicaciones de Python impulsadas por IA: Uso de Marcos Agénticos." Diseñado para desarrolladores de software experimentados, este curso te guía a través del proceso de desarro.

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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!