Cursos de aprendizaje automático

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Supply Chain Management

¡Bienvenido a la Gestión de la Cadena de Suministro! Este curso integral ofrece conocimientos fundamentales sobre términos clave, conceptos y fenómenos prevalentes en los sistemas y procesos de la cadena de suministro. Comprenda la vasta escala y complejidad de las cadenas de suministro modernas y aprenda a tomar decisiones informadas en varios.

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Processamento Neural de Linguagem Natural em Português I

Bienvenido al curso de Procesamiento Neural de Lenguaje Natural en Portugués I, ofrecido por el Departamento de Ciencia de la Computación del Instituto de Matemática y Estadística de la USP, con el apoyo del C4AI – USP-IBM-Fapesp Center for Artificial Intelligence y Google. En este curso, aprenderás cómo el Machine Learning (aprendizaje automá.

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AWS Machine Learning Engineer Nanodegree

Nanodegree de Ingeniero en Aprendizaje Automático de AWS El programa Nanodegree de Ingeniero en Aprendizaje Automático (MLE) de AWS tiene como objetivo proporcionar a los desarrolladores de software y científicos de datos la experiencia esencial en ciencia de datos y aprendizaje automático necesaria para crear y desplegar modelos de aprendizaje.

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Introduction to AI/ML Fluency

Introducción a la Fluidez en IA/ML | Udacity Únete al curso 'Introducción a la Fluidez en IA/ML' proporcionado por Udacity y obtén una comprensión integral de los fundamentos de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Este curso cubre temas esenciales, explorando diferentes algoritmos, métodos y sus aplicaciones en el mundo real..

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Apprivoiser l’apprentissage automatique

Dominar el Aprendizaje Automático El objetivo principal del MOOC Dominar el Aprendizaje Automático es presentar los conceptos importantes de manera simplificada, y luego practicarlos mediante 7 tutoriales en Python en la aplicación en línea Colab accesible gratuitamente. El nivel teórico está ajustado para enfatizar los principios de los métodos p.

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France Université Numerique

Machine learning in Python with scikit-learn

Aprendizaje Automático en Python con scikit-learn La modelización predictiva es un pilar de la ciencia de datos moderna. En este campo, scikit-learn es una herramienta central: es fácilmente accesible y a la vez poderosa, y se integra en un ecosistema más amplio de herramientas de ciencia de datos basadas en el lenguaje de programación Python. Est.

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Arizona State University

Data Mining for Smart Cities

Minería de Datos para Ciudades Inteligentes | Universidad Estatal de Arizona | Coursera El Internet de las cosas (IoT) se ha convertido en un componente significativo de la vida urbana, dando lugar a las "ciudades inteligentes." Estas ciudades inteligentes tienen como objetivo transformar los conglomerados urbanos actuales en espacios habitables.

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Synchrotrons and X-Ray Free Electron Lasers (part 2)

Sincrotrones y Láseres de Electrones Libres de Rayos X (Parte 2) ¿Está interesado en investigar materiales y sus propiedades con una precisión y fidelidad insuperables? Los sincrotrones y los XFEL sirven como las principales herramientas microscópicas de la ciencia en disciplinas tan variadas como la biología molecular, la ciencia ambi.

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Applying AI to EHR Data

Aplicación de IA a los Datos de EHR Con la transición a historiales clínicos electrónicos (EHR) en la última década, la cantidad de datos de EHR ha aumentado exponencialmente, proporcionando una oportunidad increíble para desbloquear estos datos con IA para beneficiar al sistema de salud. Aprende las habilidades fundamenta.

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Discovering Artificial Intelligence and Machine Learning

Descubriendo la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático - Udacity Título del Curso: Descubriendo la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático Universidad: Udacity Descripción del Curso: Sumérgete en el mundo de la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (AA). En este curso, explora.

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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!