Cursos de aprendizaje automático

1335 Cursos

Coursera

Introduction to Machine Learning: Art of the Possible

Introducción al Aprendizaje Automático: El Arte de lo Posible El curso Introducción al Aprendizaje Automático: El Arte de lo Posible proporciona mejores prácticas y recomendaciones para la competencia en aprendizaje automático (ML) y una hoja de ruta para integrar el ML en los procesos de su empresa. Este curso se enfoca en líderes emp.

Coursera

AI-Powered Software and System Design

Software y Diseño de Sistemas Impulsados por IA | Coursera Software y Diseño de Sistemas Impulsados por IA - ¡Próximamente! Proveedor: Coursera Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Aprendizaje Profundo

Northeastern University

Machine Learning for Healthcare Professionals

Título: Aprendizaje Automático para Profesionales de la Salud Descripción: Examina perspectivas y métodos de minería de datos en un contexto de salud. Introduce los fundamentos teóricos para los principales métodos de minería de datos y estudia cómo seleccionar y usar el método de minería de datos apropiado y las principales ventajas de cada un.

Indian Institute of Technology Guwahati

Generative AI for Healthcare Students and Professionals

IA Generativa para Estudiantes y Profesionales de la Salud Este curso tiene como objetivo proporcionar a los estudiantes y profesionales de la salud una base sólida en cómo se utiliza la IA generativa en su sector, adoptando un discurso equilibrado de información. Los participantes se involucrarán con estudios de caso que analizan el panorama ac.

Udemy

ChatGPT and GPT-4 LLM Guide- Prompt Engineering for Everyone

Guía de ChatGPT y GPT-4 LLM - Ingeniería de Prompt para Todos | Udemy Proveedor: Udemy Categorías del Curso: Cursos de Inteligencia Artificial Cursos de Aprendizaje Automático Cursos de ChatGPT Cursos de GPT-4 Cursos de Ingeniería de Prompt Cursos de Ética de la IA Descripción del Curso: Aprende Ingeniería de Prompt de la manera c.

LinkedIn Learning

What Is Generative AI?

¿Qué es la IA Generativa? Descubre el mundo de la IA Generativa con el curso integral de LinkedIn Learning. Profundiza en los fundamentos de la IA generativa, desde su contexto histórico y modelos populares hasta las complejas mecánicas y consideraciones éticas de esta tecnología transformadora.

openSAP

Getting Started with Data Science

Introducción a la Ciencia de Datos En 2012, Harvard Business Review nombró a la ciencia de datos como "el trabajo más atractivo del siglo XXI". ¿Por qué hay tanta demanda de científicos de datos en estos días? La respuesta es que, durante la última década, ha habido una explosión de los datos generados y retenidos por las empresas, y necesitan apr.

AWS Skill Builder

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

Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica para la Preparación del Examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Español) Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica para la Preparación del Examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Español) incluye 20 preguntas. Este conjunto de preguntas se alinea con la versión AIF-C01 del examen y la gu.

AWS Skill Builder

Amazon Q Introduction (Japanese) (Sub) 日本語字幕版

Introducción a Amazon Q (Japonés) (Sub) 日本語字幕版 *Este curso está soportado por traducción automática. En este curso, se proporciona una visión general del asistente con inteligencia artificial (IA) generativa, Amazon Q. Aprenderá sobre los casos de uso y los beneficios de vincular Amazon Q a la información, el código y los sistemas de su e.

AWS Skill Builder

Fundamentals of Analytics on AWS – Part 1 (Japanese)

Fundamentos de Analítica en AWS – Parte 1 (Japonés) Este curso es el primero de dos cursos destinados a presentar a los participantes las tendencias actuales del mercado en análisis. En la Parte 1, aprenderá conceptos básicos como los tipos de análisis, las 5 V del Big Data y los desafíos relacionados con el procesamiento de grandes volúmenes de d.

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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!