Cursos de aprendizaje automático

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Supercharge AI with Knowledge Graphs: RAG System Mastery NEW

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Build A ChatGPT AI in JavaScript - OpenAI - Code Along

Únete al emocionante viaje de construir tu propio asistente AI usando JavaScript y ChatGPT de OpenAI en este curso envolvente. Perfecto para desarrolladores novatos ansiosos por explorar la intersección de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, este curso proporciona un enfoque práctico y práctico para dominar la tecnología Chat.

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ChatGPT Secrets | ChatGPT Mastery | ChatGPT Masterclass

AWS Skill Builder

Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications (Bahasa Indonesia)

Explorando Casos de Uso y Aplicaciones de Inteligencia Artificial (Español) En este curso, explorarás casos de uso de inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial generativa (IA generativa) en el mundo real en diversas industrias. Estas áreas incluyen servicios de salud, finanzas, marketing, entretenimiento,.

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Responsible Artificial Intelligence Practices (Bahasa Indonesia)

En este curso, aprenderá sobre prácticas de IA responsable. Primero, se le presentará lo que es la IA responsable. Aprenderá a definir la IA responsable, entender los desafíos que intenta abordar la IA responsable y explorar las dimensiones clave de la IA responsable. Luego, profundizará en varios temas para desarrollar sistemas de IA responsabl.

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Developing Generative Artificial Intelligence Solutions (Bahasa Indonesia)

En este curso, explorarás el ciclo de vida de las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (IA generativa), que incluye: Definición de casos de uso de negocio Selección de modelos fundacionales (FM) Mejora del rendimiento de FM Evaluación del rendimiento de FM Uso e impacto en los objetivos comerciales Este curso es una introducció.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (한국어)

En este curso, profundizarás en los fundamentos del Aprendizaje Automático (ML) e Inteligencia Artificial, examinando las relaciones entre AI, ML, aprendizaje profundo y la emergente AI generativa. Consolidarás tu comprensión de los términos esenciales de AI, estableciendo una base para una exploración más profunda. Además, aprenderás cómo dif.

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Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (简体中文)

En este curso, aprenderá los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI). Explorará las conexiones entre AI, ML, aprendizaje profundo y el campo emergente de la inteligencia artificial generativa, comprendiendo completamente los términos básicos de AI para sentar una base sólida. Además, conocerá los servicios.

Indian Institute of Technology Guwahati

Machine Learning and its Applications

Únase a nosotros para un curso emocionante sobre Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones, ofrecido por el prestigioso Instituto Indio de Tecnología Guwahati a través de Coursera. Sumérjase en los roles fundamentales de clasificación y regresión dentro de la inteligencia artificial en ingeniería, y adquiera una comprensión profunda de los concepto.

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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!