Cursos de aprendizaje automático

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H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 3

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H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 1

Emprenda su viaje con los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs) a través de nuestro curso de Nivel 1, diseñado tanto para novatos como para personas con algún conocimiento en aprendizaje automático. Adquiera una comprensión profunda de conceptos y técnicas críticas en modelado de lenguaje, guiado por Andreea Turcu, una especialista en edu.

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H2O Gen AI Ecosystem Overview - Level 1

Sumerja en el ecosistema H2O GenAI con el curso Visión General del Ecosistema - Nivel 1. Este curso integral le presenta las poderosas herramientas y técnicas del ecosistema H2O GenAI, guiado por Andreea Turcu, Jefa de Capacitación Global en H2O.ai, junto con conferencias de expertos Makers de H2O.ai. Explore las siguientes áreas clave: Op.

Udemy

Sentiment Analysis with NLP using Python and Flask

Embárcate en un viaje esclarecedor con el curso "Análisis de Sentimiento con NLP usando Python y Flask" ofrecido por Udemy. Este curso abarca los atractivos dominios del Análisis de Sentimiento y el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), fortalecido por Python y Flask, proporcionando un proyecto práctico para solidificar tu aprendizaje. Al p.

XuetangX

Engineering Responsible AI

Participa profundamente con los principios y prácticas esenciales para desarrollar sistemas de IA responsable en este curso perspicaz ofrecido por la Universidad de Tsinghua a través de XuetangX. Descubre las consideraciones éticas clave y las métricas de equidad necesarias para crear soluciones de IA equitativas. Explora estrategias para la.

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H2O Gen AI Ecosystem Overview - Level 2

Expanda su comprensión de la plataforma GenAI de H2O con el curso Ecosystem Overview - Nivel 2, presentado por Sanyam Bhutani de H2O. Este curso ofrece una exploración profunda de herramientas, aplicaciones y metodologías diseñadas para IA y ML dentro del ecosistema de H2O. Aprenderá técnicas eficientes de preparación de datos, entrenamiento a.

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Foundations of AI and Machine Learning

Fundamentos de AI y Curso de Machine Learning - Coursera Inscríbase en el curso de Fundamentos de AI y Machine Learning en Coursera, diseñado para ofrecer una inmersión profunda en los componentes esenciales de la infraestructura de AI y ML. Este programa integral cubre aspectos clave como flujos de datos, marcos de desarrollo de modelos y plata.

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Aprenda Programação em Python 3 do Zero com Facilidade

Domina el arte de la programación en Python 3 con nuestro curso completo y accesible. Este curso está repleto de ejercicios prácticos y proyectos desafiantes para ayudarte a ganar confianza y habilidad. Además, como una bonificación especial, tendrás la oportunidad de explorar el mundo del Aprendizaje Automático supervisado usando Python. Ofr.

XuetangX

分布式数据系统应用实战-进阶

Este curso es un curso general sobre Big Data e Inteligencia Artificial, que no abarca el dominio exhaustivo del conocimiento profesional en la materia. Está dirigido a una amplia audiencia profesional, destacándose por su enfoque en la aplicación práctica y la integración educativa, con elementos innovadores tanto a nivel nacional como inte.

Udemy

ChatGPT4 Mega Course: Work, Business and Programming

Descubre el potencial de la IA con el Curso Mega ChatGPT4 ofrecido por Udemy. Este extenso programa te lleva en un viaje a través de los ámbitos de aplicaciones de inteligencia artificial, desarrollo e innovación, diseñado para atender a individuos que buscan sobresalir en el trabajo, los negocios y la programación. Adéntrate en múltiples ca.

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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!