Cursos de aprendizaje automático

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AWS Skill Builder

Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese)

Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica del Examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Chino Simplificado) El Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica del Examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Chino Simplificado) incluye 20 preguntas. Este conjunto de preguntas está alineado con el examen AIF-C01 y la guía de examen. Sobre lo.

Udacity

AI Engineer using Microsoft Azure

Ingeniero de IA usando Microsoft Azure | Udacity El programa Nanodegree de Ingeniero de IA usando Microsoft Azure te equipará con las habilidades necesarias para convertirte en un ingeniero de IA en Azure o un ingeniero de IA con experiencia en servicios de Azure AI y aprendizaje automático. Este programa te enseñará cómo imple.

Udacity

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

AWS Machine Learning Engineer Nanodegree El programa de Nanodegree de Ingeniero de Aprendizaje Automático (MLE) de AWS tiene como objetivo brindar a los desarrolladores de software y científicos de datos las habilidades esenciales de ciencia de datos y aprendizaje automático. Este programa enfatiza la construcción y el despliegue de.

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GenAI and Model Selection

¿Sabías que dominar la IA Generativa (GenAI) y seleccionar los modelos adecuados puede mejorar significativamente tus proyectos y tu organización? Aprende cómo aprovechar las tecnologías avanzadas de IA para tomar decisiones informadas y optimizar tus flujos de trabajo. Este breve curso capacita a los profesionales para mejorar sus estrategias.

edX

Essential Concepts in AI

Conceptos Esenciales en IA Descubra los componentes clave de la IA y el papel que juega en el cumplimiento, incluida su relación con la Tecnología Regulatoria (RegTech). Las tecnologías de IA están formando cada vez más una parte indispensable del tejido de las operaciones empresariales globales. Este curso ofrece a los estudiantes una comprensió.

Coursera

Intel® Solutions Pro – Principles of AI Everywhere

Intel® Solutions Pro – Principios de IA en Todas Partes La IA está transformando cómo trabajamos y vivimos cada día, y está evolucionando rápidamente. Intel está ofreciendo un espectro completo de plataformas de hardware y software, proporcionando soluciones abiertas y modulares para acelerar el tiempo de valorización en esta era de crecimiento e.

AWS Skill Builder

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish)

Desarrollo de soluciones de IA generativa (Español LATAM) | Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (LATAM Spanish) En este curso, explorará el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye lo siguiente: Definición de un caso práctico empresarial.

Coursera

Intel® Technical Pro – Principles of AI Software & Ecosystem

Intel® Technical Pro – Principios del Software de IA y Ecosistema En la era de la IA en todas partes, las empresas están reinventando cada aspecto de sus operaciones, desde finanzas hasta cumplimiento, para ver cómo la IA puede aumentar y automatizar los flujos de trabajo. Intel está ayudando a las empresas a pensar de manera diferente sobre su.

AWS Skill Builder

Developing Machine Learning Solutions (Vietnamese)

Desarrollando Soluciones de Aprendizaje Automático (Vietnamita) En este curso de aprendizaje automático, aprenderá sobre el ciclo de vida del aprendizaje automático y cómo utilizar los servicios de AWS en cada etapa. Además, explorará diversas fuentes para los modelos de aprendizaje automático y aprenderá técnicas para evaluar el rendimiento del.

AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese)

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Simplified Chinese) En este curso introductorio del currículo de AWS ML Engineer Associate, repasará los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y estudiará la evolución del ML y la IA. Explorará los pasos iniciales del ciclo de vida del ML, identificará los objetivos co.

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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!