Cursos de aprendizaje automático

1335 Cursos

Foundations of Machine Learning

Fundamentos del Aprendizaje Automático | Universidad | Proveedor Descubre los conceptos fundamentales del aprendizaje automático en este curso integral. Cubrirás temas esenciales, incluyendo la representación de datos, la construcción de modelos, las redes neuronales y los intrincados procesos de aprendizaje que impulsan la inteligenci.

LinkedIn Learning

Azure Machine Learning Development: 2 Learning ML Studio

Desarrollo de Azure Machine Learning: Aprendiendo ML Studio Universidad: - Proveedor: LinkedIn Learning Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Microsoft Azure, Cursos de Análisis de Datos, Cursos de Limpieza de Datos, Cursos de Evaluación de Modelos, Cursos de Entrenamiento de Modelos

AWS Skill Builder

Developing Machine Learning Solutions (Portuguese)

Desarrollando Soluciones de Aprendizaje Automático (Español) En este curso de aprendizaje automático, aprenderás sobre el ciclo de vida del aprendizaje automático y cómo usar los servicios de AWS en todas las etapas. Además, descubrirás las diversas fuentes de modelos de aprendizaje automático y aprenderás técnicas para evalu.

Pluralsight

Gemini: Prompt Engineering for Data Professionals

Géminis: Ingeniería de Prompt para Profesionales de Datos Géminis ofrece un soporte potente para los profesionales de datos que buscan acelerar su análisis. Este curso le enseñará cómo aprovechar las capacidades de Géminis para simplificar sus proyectos de manera efectiva. La capacidad de extraer rápidamente ideas accionables de conjuntos de da.

Google Cloud Skills Boost

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

Título del curso: IA Responsable para Desarrolladores: Equidad y Sesgo Descripción: Este curso introduce conceptos fundamentales de IA responsable y los principios básicos de la IA. Los participantes aprenderán técnicas prácticas para identificar y mitigar problemas de equidad y sesgo en la IA/AP. El currículo incluye métodos prácticos y herramient.

AWS Skill Builder

AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese) 日本語版

AWS Cloud Quest: Generative AI (Japanese) 日本語版 Únase al programa AWS Cloud Quest: Generative AI en japonés y mejore sus habilidades en una variedad de servicios de AWS. Amazon S3 AWS Lambda Amazon EC2 Amazon API Gateway Amazon CloudFront Amazon SageMaker Amazon DynamoDB AWS Cloud 9 Amazon OpenSearch Service Amazon Compr.

AWS Skill Builder

AWS で始める生成 AI for Entry (Japanese ONLY) (Na) 日本語実写版

Iniciar con AI Generativa en AWS (Solo en Japonés) (Na) Edición en Japonés Para comenzar a utilizar AI generativa en el ámbito laboral, primero es necesario entender qué es el AI generativa, sus antecedentes técnicos, los diferentes tipos que existen, y los casos de uso y desafíos que enfrentamos al aplicarlo en el trabajo. Además, se aprenderá.

Udemy

TensorFlow for Deep Learning Bootcamp

Bootcamp de TensorFlow para Aprendizaje Profundo Aprende TensorFlow de Google y ¡conviértete en un experto en IA, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo! Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Visión por Computadora, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de TensorFlow

Coursera

Introduction to Generative AI - 简体中文

Introducción a la IA Generativa Este es un microcurso de nivel introductorio que tiene como objetivo explicar qué es la IA generativa, sus usos y cómo se diferencia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático. El curso también presenta varias herramientas de Google que pueden ayudarlo a desarrollar sus propias aplicaciones de IA gene.

Google Cloud Skills Boost

Intro to ML: Image Processing

Introducción a ML: Procesamiento de Imágenes Utilizar el poder de la computación a gran escala para reconocer patrones y "leer" imágenes es una de las tecnologías fundamentales en IA, desde autos autónomos hasta reconocimiento facial. Google Cloud Platform brinda velocidad y precisión de clase mundial a través de sistemas que pueden se.

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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!