Cursos de aprendizaje automático

1331 Cursos

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神经网络理论及应用

Objetivo del Curso Desde mediados de la década de 1980, las redes neuronales artificiales han evolucionado rápidamente hasta convertirse en un campo de investigación de vanguardia en tecnología de la información. Este sistema de procesamiento de información paralelo impacta significativamente campos como la informática, la IA, la ciencia cognitiv.

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大数据与机器智能

En este curso, dominarás habilidades de programación en Python y realizarás experimentos de inteligencia de máquinas. Al profundizar en el estudio de los principios básicos del aprendizaje automático, completarás un proyecto de inteligencia de máquinas del curso. Participa en prácticas con tecnologías Scikit-learn, TensorFlow2 y Keras2, y expe.

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商务大数据基础与实务

Este curso es una asignatura profesional para cumplir con los objetivos de formación de talentos universitarios, destinada a proporcionar a los estudiantes un conocimiento básico y comprensión de las tecnologías de big data. La organización del contenido educativo sigue la forma de teoría más caso práctico, donde cada punto de conocimiento se.

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是我们创造了算法，还是算法控制着我们？

"Tenemos un impacto mayor en tu vida de lo que imaginas: te decimos dónde vivir, cuál es tu lugar en la escuela, decidimos si obtendrás el préstamo para comprar el coche de tus sueños, te decimos cuándo vendrá el autobús, quiénes deberían ser tus amigos, e incluso tu novio o novia... Nos llamamos algoritmos, y estamos en todas partes." — «Algori.

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人工智能基础

Este curso está diseñado específicamente para estudiantes de pregrado en ingeniería eléctrica e informática, y se enfoca en las tecnologías avanzadas de inteligencia artificial y los fundamentos de su aplicación. El contenido del curso es amplio; a través de la explicación sistemática de conocimientos y abundantes casos de estudio, los estudiantes.

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人工智能基础

Este curso ofrece una introducción completa a los principios básicos de la inteligencia artificial, cubriendo cuatro áreas principales: búsqueda y resolución de problemas, conocimiento y razonamiento, aprendizaje y descubrimiento, y áreas de aplicación específicas. La búsqueda y resolución de problemas involucra principios básicos de resolución de.

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大数据技术与应用

Este curso se centra en una serie de conferencias sobre Big Data, destacando la practicidad, fomentando el interés y la motivación de los estudiantes, promoviendo la combinación de teoría y práctica, e inspirando la innovación tecnológica de los estudiantes. Se enfoca en integrar ejemplos aplicados para comprender profundamente los métodos teór.

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人工智能与创新

Una revolución acerca del futuro se está desarrollando silenciosamente, la innovación se ha convertido en el tema principal de la era de la inteligencia artificial. El curso "Inteligencia Artificial e Innovación" está basado en los principios educativos POT-OBE y 5E, dirigido a todos los estudiantes que no son especialistas en inteligencia art.

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机器人的主动感知与行为学习

Conoce la percepción activa y el aprendizaje de comportamientos en robots, explorando una conferencia en chino sobre cómo los robots perciben activamente su entorno y adquieren nuevos comportamientos a través de mecanismos de aprendizaje. Investiga conceptos clave, como la percepción robótica, el procesamiento sensorial y la adaptación de com.

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金融科技模式与创新

Este artículo ofrece una comprensión profunda de los últimos modelos y tecnologías innovadoras en el ámbito de la tecnología financiera, cubriendo temas avanzados como la tecnología blockchain, la aplicación de la inteligencia artificial en los servicios financieros, los sistemas de pago digital y el análisis de grandes datos. A través del análisis.

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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!