Cursos de aprendizaje automático

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2024清华高等教育论坛——“可能性的边界：人工智能赋能高等教育”

Visite XuetangX para más información Descubra las emocionantes perspectivas en el Foro de Educación Superior Tsinghua 2024, donde expertos analizarán el papel expansivo de la inteligencia artificial en la transformación de la educación superior. Participe en discusiones estimulantes que buscan redefinir los límites educativos, elevar los método.

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AI TIME ACL 预讲会

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AI TIME PhD ICLR专场六

Sumérgete en la vanguardia de la investigación en inteligencia artificial y aprendizaje automático durante la sesión AI TIME PhD ICLR专场六. Este evento cuidadosamente curado reúne a las mentes líderes en academia e industria para explorar y discutir temas innovadores, todo presentado en mandarín. Los asistentes obtendrán valiosas perspectivas s.

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人工智能原理

La inteligencia artificial es uno de los cursos centrales en el programa de computación de universidades reconocidas globalmente y también es un área de investigación clave en universidades y centros de investigación de primer nivel. Este campo estudia cómo implementar la percepción, toma de decisiones y comportamiento inteligente de un agente.

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计算机是如何实现智能的

Únete a una fascinante conferencia en idioma chino de la Universidad de Tsinghua, que explora cómo los ordenadores logran inteligencia. Este curso revela los conceptos fundamentales de la inteligencia artificial y la inteligencia computacional, destacando los procesos de procesamiento de información, toma de decisiones y simulación de funcion.

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The Complete Intro to Machine Learning

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Complete Python and Machine Learning in Financial Analysis

Udemy ofrece un extenso curso titulado "Completo Python y Aprendizaje Automático en el Análisis Financiero" que combina el uso práctico de Python con métodos avanzados de Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo adaptados para la analítica financiera. Este curso está estructurado con instrucciones de codificación paso a paso junto con todos.

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AWS SageMaker Practical for Beginners | Build 6 Projects

Emprende tu viaje de aprendizaje automático con nuestro curso para principiantes sobre AWS SageMaker, diseñado para proporcionarte experiencia práctica en la creación de proyectos del mundo real. Este curso completo de Udemy cubre algoritmos esenciales como Linear Learner, XGBoost y PCA, junto con técnicas de Clasificación de Imágenes. Sumérg.

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Decision Trees, Random Forests, AdaBoost & XGBoost in Python

Únete a nuestro curso integral en Udemy para dominar los Árboles de Decisión y las técnicas de Ensamblado usando Python. Adéntrate en el mundo del aprendizaje automático y el análisis de datos mientras aprendes a implementar de manera eficiente Bagging, Bosque Aleatorio, Máquina de Impulso de Gradiente (GBM), AdaBoost y XGBoost. Perfecto para.

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Complete Machine Learning & Data Science with Python| ML A-Z

Emprende un viaje integral en el mundo del Aprendizaje Automático y la Ciencia de Datos con Python. Este curso ofrece un conocimiento profundo de herramientas como Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn y Scipy. A través de este curso, ofrecido por Udemy, los participantes obtendrán conocimientos prácticos en técnicas de aprendizaje automático supe.

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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!