Cursos de aprendizaje automático

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Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Simplified Chinese)

Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica del Examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Chino Simplificado) El Conjunto Oficial de Preguntas de Práctica del Examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Chino Simplificado) incluye 20 preguntas. Este conjunto de preguntas está alineado con el examen AIF-C01 y la guía de examen. Sobre lo.
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Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Português) | Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Portuguese)

Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Español) | Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Spanish) El Conjunto de preguntas de prueba oficial de preparación para el examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Español) incluye.
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Exam Prep Official Practice Question Set: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Korean)

Conjunto de Preguntas de Práctica Oficial para el Examen: AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Coreano) El conjunto de preguntas de práctica oficial para el examen AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01 - Coreano) incluye 20 preguntas. Este conjunto de preguntas sigue la guía de examen y el estilo de la versión AIF-C01. Introducción a los Conj.
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Explainable Machine Learning (XAI)

Machine Learning Explicable (XAI) Machine Learning Explicable (XAI) A medida que la Inteligencia Artificial (IA) se integra en dominios de alto riesgo como la salud, las finanzas y la justicia penal, es fundamental que aquellos responsables de construir estos sistemas piensen fuera de la caja negra y desarrollen sistemas que no solo sean preciso.
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Introduction to Self-Driving Cars

Introducción a los Coches Autónomos | Udacity Descubre cómo construir un coche autónomo con este curso integral de Udacity. Cubriendo temas esenciales como probabilidad, C++, aprendizaje automático y álgebra lineal, este curso te equipa con el conocimiento necesario para sobresalir en el campo de los vehículos autónomos. Ca.
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Selecting the Right LLM with Hugging Face

Existen literalmente miles de Modelos de Lenguaje Grande o LLM disponibles que se pueden usar para una multitud de propósitos. Hugging Face es el centro de referencia para modelos de lenguaje, ofreciendo una vasta colección donde puedes encontrar y usar casi cualquier modelo que necesites. Elegir el modelo adecuado puede ser una tarea ardua da.
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Inteligencia Artificial en la Logística

Artificial Intelligence in Logistics This comprehensive course is designed for logistics professionals and enthusiasts who want to delve into the use and application of artificial intelligence (AI) in their daily operations. Spanning across four detailed modules, participants will explore how AI is revolutionizing various aspec.
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Interpretable Machine Learning

Aprendizaje Automático Interpretable A medida que la Inteligencia Artificial (IA) se integra en dominios de alto riesgo como la salud, las finanzas y la justicia penal, es fundamental que quienes son responsables de construir estos sistemas piensen fuera de la caja negra y desarrollen sistemas que no solo sean precisos, sino también transparentes.
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Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (Vietnamese)

Seguridad, Cumplimiento y Gobernanza para Soluciones de IA (Vietnamita) Este curso le ayudará a comprender algunos problemas comunes relacionados con los aspectos de seguridad, cumplimiento y gobernanza de las soluciones de inteligencia artificial (IA). Aprenderá a identificar los requisitos de gobernanza y cumplimiento para los sistemas de IA. T.
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Prepare for the Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) Certification

Prepárese para la Certificación Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900) El examen de Fundamentos de Azure AI mide su comprensión de los fundamentos de AI, los servicios de Azure AI, los modelos de aprendizaje automático, la preparación y el procesamiento de datos, y las mejores prácticas para AI. Los cursos de esta ruta de aprendizaje se alinean.
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Cada vez más productos se están desarrollando usando inteligencia artificial. Para evitar quedarse al margen del progreso, los gerentes deben entender cómo funcionan los "cerebros" de los robots.

La inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de aprendizaje automático se han utilizado durante muchos años, pero ahora la intensidad de su uso ha aumentado significativamente. Por ejemplo, el aprendizaje automático se está implementando activamente en telecomunicaciones, comercio minorista, marketing y comercio electrónico. Pero muchos aún no comprenden completamente qué es.

El aprendizaje automático implica que el sistema procese una gran cantidad de ejemplos, durante los cuales identifica patrones y los utiliza para predecir las características de los nuevos datos. En otras palabras, esto es el proceso de dar a los cursos de IA y aprendizaje automático “conciencia”, la capacidad de recordar y analizar.

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:

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:

  1. Conocimientos básicos de lenguajes de programación como Python, R, Java, JavaScript, etc.

  2. Conocimientos promedio de estadística y probabilidad.

  3. 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.

  4. Comprensión del cálculo.

  5. 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!