Cursos de aprendizaje automático

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Machine Learning Basics in Hindi हिंदी - Regression Analysis

Explore los fundamentos del Aprendizaje Automático en hindi con nuestro curso integral sobre Análisis de Regresión. Este curso cubre tanto las técnicas de Regresión Lineal Simple como de Regresión Lineal Múltiple utilizando Python. Perfecto para quienes desean comprender los conceptos básicos del modelado predictivo y mejorar sus habilidades.

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À la recherche de l'Intelligence Artificielle

Únase a un recorrido inmersivo en el mundo de la Inteligencia Artificial, utilizando herramientas como la generación de texto, la síntesis de voz y la creación de imágenes. Este curso, guiado por expertos universitarios, pone énfasis en los importantes desafíos de la IA, favoreciendo un enfoque responsable y humanista, todo presentado de mane.

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智慧农业

«Smart Agriculture» es un curso optativo diseñado para estudiantes de agronomía, cubriendo una visión general de la agricultura inteligente, su estado actual y tendencias de desarrollo. La estructura del curso está compuesta por tres módulos principales: Internet de las Cosas, Big Data e Inteligencia Artificial. Este curso no solo es una.

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行行AI公开课

El Curso Abierto de AI es un curso diseñado especialmente para los entusiastas de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, ofrecido por la conocida plataforma de educación en línea XuetangX. Ya sea que sea un principiante o un profesional con experiencia, este curso lo ayudará a comprender a fondo las últimas tecnologías y aplic.

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微软--计算机视觉论文分享课

Con el rápido desarrollo de la computación en la nube, los grandes volúmenes de datos y el aprendizaje automático, la visión por computadora, como una de las tecnologías centrales en el ámbito de la inteligencia artificial, ha logrado numerosos avances revolucionarios en los últimos años. Hoy en día, la visión por computadora recibe mucha atención,.

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This is AI

Bienvenido a una era transformadora donde la inteligencia artificial no es un sueño distante sino una realidad palpable que está remodelando nuestras vidas. Explora las increíbles capacidades de la IA, como las máquinas que participan en debates que desafían el intelecto humano y técnicas de reconocimiento facial que podrían revelar más que so.

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AI TIME PhD：ACL 专场三

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基于神经网络模型的开放领域对话系统研究

Participe en esta conferencia en chino ofrecida por XuetangX, investigando profundamente los sistemas de diálogo de dominio abierto basados en redes neuronales. En este curso, explorará los conceptos centrales del procesamiento del lenguaje natural, las arquitecturas de aprendizaje profundo y la tecnología de inteligencia artificial conversac.

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系列综述带你了解ChatGPT、AIGC和扩散模型

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人工智能技术与应用

Este curso está diseñado para estudiantes de posgrado en gestión de ingeniería, integrando teoría de inteligencia artificial, experimentos y práctica de ingeniería. Los temas teóricos incluyen una introducción a la IA, representación del conocimiento y grafos, estrategias de búsqueda, algoritmos genéticos, inteligencia de enjambre, redes neuro.

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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!