Cursos de aprendizaje automático

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AI TIME PHD - AAAI 专场三

Descubre la vanguardia de la inteligencia artificial en el AI TIME PHD - AAAI 专场三. Esta sesión exclusiva, realizada en chino, reúne a expertos distinguidos para compartir investigaciones y desarrollos innovadores en IA. Asiste al evento especial de AAAI y sumérgete en presentaciones perspicaces sobre lo último en tecnología y metodología de.

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AI TIME CVPR 专场一

Únete al AI TIME CVPR 专场一 para adentrarte en la vanguardia de la investigación y los desarrollos en inteligencia artificial en el ámbito de la visión por computadora. Esta sesión, que se lleva a cabo en chino, forma parte de la conferencia CVPR y ofrece a los asistentes una oportunidad invaluable para mejorar su comprensión de las últimas.

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AI是否可以引领传染病诊疗的新范式？

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AI TIME PhD：AI+行为经济学

Únete al curso "AI TIME PhD: IA+Economía del Comportamiento", donde la integración de la inteligencia artificial y la economía del comportamiento se explora en profundidad. Este curso en idioma chino ofrece una visión comprensiva de cómo se utilizan las tecnologías de IA para comprender e influir en los patrones de toma de decisiones humanas.

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四位大模型论文一作分享前沿研究

Participe en esta serie de charlas académicas para conocer los avances revolucionarios en modelos de lenguaje grandes. Cuatro autores compartirán los resultados de su investigación de vanguardia, llevándolo a explorar las últimas tendencias en procesamiento del lenguaje natural e inteligencia artificial. A través de su investigación, obten.

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2020高校人工智能人才培养论坛

Participa en el Foro sobre Formación de Talento en Inteligencia Artificial 2020, centrado en el desarrollo de talento en inteligencia artificial en instituciones de educación superior. Este foro se llevará a cabo en chino y abarcará discusiones sobre cómo desarrollar habilidades profesionales en IA, explorando estrategias educativas y discut.

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AI TIME PHD - AAAI 专场四

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AI TIME：ICML科普

Adéntrate en la vanguardia de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático con la serie Tiempo IA: ICML Divulgación. Esta serie de videos en chino proporciona una cobertura detallada sobre temas clave presentados en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML). Explicaciones de expertos dan vida a recientes artícu.

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AI TIME PhD 浙江大学CAD&CG国家重点实验室专场一

Visitar proveedor Sumergete en los últimos avances en inteligencia artificial durante AI TIME PhD, donde el Laboratorio Nacional de CAD&CG de la Universidad de Zhejiang organiza una sesión especializada en chino. Esta conferencia atractiva abarca investigación innovadora y tendencias futuras en IA, incluyendo diseño asistido por computad.

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智能技术与系统

A través de este curso completo en chino, profundiza en las tecnologías y sistemas inteligentes, dominando los conceptos clave del desarrollo de inteligencia artificial, aprendizaje automático y sistemas inteligentes. Explora los principios fundamentales detrás de las tecnologías inteligentes, aprende sobre arquitecturas y marcos del sistem.

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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!