Cursos de aprendizaje automático

1335 Cursos

Pluralsight

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

IA Responsable para Desarrolladores: Equidad y Sesgo Este curso te introduce a los conceptos esenciales de la IA responsable y los principios fundamentales de la IA. Sumérgete en técnicas prácticas para identificar la equidad y descubrir sesgos en las prácticas de IA/ML. Aprende a mitigar estos sesgos de manera efectiva. Explora una variedad.

Complete Machine Learning and Data Science: Zero to Mastery

Completo Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos: De Cero a Maestro Aprende Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial), Python, Ciencia de Datos, Análisis de Datos, Tensorflow, Pandas y más. ¡Todo usando lo último en IA! Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial, Cursos de Python, Cursos de Aprendizaje Automátic.

Coursera

Data Science for Professionals

Ciencia de Datos para Profesionales La ciencia de datos se ha vuelto indispensable en todas las industrias, impulsando la toma de decisiones informadas y descubriendo valiosos conocimientos a partir de los datos. Este curso está diseñado para profesionales que buscan aprovechar técnicas y herramientas de ciencia de datos para extraer información.

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Get Ready for Generative AI

Prepárate para la IA Generativa Título del Curso: Prepárate para la IA Generativa Descripción: Sumérgete en el mundo de la IA generativa con este curso informativo. Aprende los conceptos fundamentales, explora nuevas capacidades y entiende las cuestiones emergentes en el campo de la inteligencia artificial. Proveedor: L.

LinkedIn Learning

AI Engineering Essentials: Navigating the Tech Revolution

Fundamentos de la Ingeniería de IA: Navegando la Revolución Tecnológica | LinkedIn Learning Emprende un viaje para dominar la ingeniería de IA con Fundamentos de la Ingeniería de IA: Navegando la Revolución Tecnológica presentado por LinkedIn Learning. Este curso ofrece conocimientos esenciales y habilidades técnicas clave para aquellos que as.

LinkedIn Learning

LinkedIn AI Academy AI-100: 3 Scaling AI at LinkedIn

Academia de IA de LinkedIn AI-100: 3 Escalando IA en LinkedIn Descubre los fundamentos de las aplicaciones de IA y su proceso de escalado en LinkedIn uniéndote a la tercera entrega de la serie AI-100 de la Academia de IA de LinkedIn. Este curso, proporcionado por LinkedIn Learning, profundiza en técnicas esenciales de IA y su implementación. Uni.

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Machine Learning and AI Foundations: Prediction, Causation, and Statistical Inference

Fundamentos del Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial: Predicción, Causación e Inferencia Estadística Mejora tu comprensión del aprendizaje automático y la inteligencia artificial con este curso fundamental sobre predicción, causación e inferencia estadística. Ideal para profesionales del campo, este curso ofrece valiosas ideas pa.

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GPT-4: The New GPT Release and What You Need to Know

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Practical GitHub Copilot

GitHub Copilot Práctico | LinkedIn Learning Título del Curso: GitHub Copilot Práctico Descripción: Sumérgete en un curso avanzado y práctico dedicado a las aplicaciones prácticas de GitHub Copilot. Mejora tus habilidades en inteligencia artificial, aprendizaje automático, desarrollo de software y generación de código. Universidad:.

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Leading with a Digital Mindset in the Age of AI

Liderando con una Mentalidad Digital en la Era de la IA Aprenda cómo convertirse en un líder capaz con conocimientos digitales en la Era de la IA. Universidad: Proveedor: LinkedIn Learning Categorías: Cursos de Inteligencia Artificial Cursos de Aprendizaje Automático Cursos de Transformación Digital Cursos de Gestión del Cambio Cur.

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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!