Cursos de aprendizaje automático

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 日本語版

IA Responsable para Desarrolladores: Privacidad y Seguridad - Versión en Español Este curso presenta temas importantes sobre privacidad y seguridad en IA. Específicamente, exploramos métodos prácticos y herramientas para implementar prácticas recomendadas de privacidad y seguridad en IA utilizando productos de Google Cloud y herramientas de código.

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Italiano

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 한국어

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Українська

IA Responsable para Desarrolladores: Privacidad y Seguridad - Español Durante este curso, te familiarizarás con temas importantes relacionados con la privacidad y la seguridad en los sistemas de IA. Aprenderás sobre métodos prácticos y herramientas que permiten aplicar recomendaciones de privacidad y seguridad en sistema.

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Responsible AI: Interpretability & Transparency - Deutsch

IA Responsable: Interpretabilidad y Transparencia - Español En este curso se presentan conceptos relacionados con la interpretabilidad y transparencia de la inteligencia artificial. Aprenderá por qué la transparencia de la IA es importante para los equipos de desarrollo. Además, conocerá técnicas y herramientas prácticas que le permitirán optimi.

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IA para todos: domina los conceptos básicos

En este MOOC, aprenderás qué es la IA y comprenderás sus aplicaciones y casos de uso y cómo está transformando nuestras vidas. Explorarás los conceptos básicos de la IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y las redes neuronales, así como los casos de uso y las aplicaciones de la IA. Estarás expuesto a las preocupaciones que r.

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Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어

Analítica Inteligente, Aprendizaje Automático e IA en GC - Español Integrar el aprendizaje automático en tu pipeline de datos puede ayudarte a extraer más insights de los datos. En este curso, aprenderás cómo integrar aprendizaje automático en el pipeline de datos de Google Cloud. Aprenderás sobre AutoML para casos que necesitan poca o ninguna.

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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP - Italiano

Analítica Inteligente, Aprendizaje Automático e IA en GCP - Español Integrar el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos aumenta significativamente la capacidad de extraer información valiosa de los datos. Este curso explora varios métodos para incluir el aprendizaje automático en las canalizaciones de datos en Google Cloud. Para.

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 简体中文

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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Polski

Inteligencia Artificial Responsable para Desarrolladores: Privacidad y Seguridad - Español Este curso aborda cuestiones importantes sobre privacidad y seguridad en el campo de la IA. Durante el curso, presentamos técnicas y herramientas prácticas que permiten implementar métodos comprobados de privacidad y seguridad en IA utili.

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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!