Cursos de aprendizaje automático

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openHPI

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen für Einsteiger

Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático para Principiantes A pesar de ser ampliamente debatidas, tecnologías más recientes como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático todavía son un misterio para muchos. Nuestro curso introductorio de openHPI quiere cambiar esto. Estudiantes y adultos interesados deben aprender y comprend.

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Exploitez des données textuelles

¡Bienvenido a este curso de procesamiento de lenguaje natural! El objetivo de este curso es entender los métodos que permiten transformar el texto en características utilizables por algoritmos de aprendizaje automático clásicos y las arquitecturas y modelos que mejor se corresponden con este tipo de datos. En este caso, un conjunto de documentos.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Español

Introducción a la IA y el Aprendizaje Automático en GC - Español Este curso presenta las ofertas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AA) en Google Cloud que admiten el ciclo de vida de datos a IA a través de las bases de la IA, el desarrollo de la IA y las soluciones de IA. En él, se exploran las tecnologías, los productos.

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Fundamentos de IA para Todos

La Inteligencia Artificial (IA) ya no es ciencia ficción. Está impregnando rápidamente todos los sectores y tiene un profundo impacto en prácticamente todos los aspectos de nuestra existencia. Tanto si eres un ejecutivo, responsable, profesional del sector, investigador o estudiante, comprender la IA, su impacto y su potencial transformador pa.

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DataCamp

Introduction to Databricks

Introducción a Databricks | DataCamp Descubre el poder de la Plataforma Databricks Lakehouse y eleva tus capacidades en ingeniería de datos y aprendizaje automático. Este curso integral te lleva a través de cada paso de cómo el Databricks Lakehouse ofrece una solución unificada, escalable y de alto rendimiento para tus operacio.

DataCamp

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Google Cloud Skills Boost

Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Locales

Este curso, Fundamentos de Computación en la Nube de Google: Datos, ML e IA en Google Cloud - Locales, está destinado a estudiantes no angloparlantes. Si deseas tomar este curso en inglés, por favor inscríbete en Fundamentos de Computación en la Nube de Google: Datos, ML e IA en Google Cloud. Los cursos de Fundamentos de Computación en la Nube.

Google Cloud Skills Boost

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Complete Data Science BootCamp 2024

Bootcamp Completo de Ciencia de Datos 2024 - Udemy Únete al Bootcamp Completo de Ciencia de Datos 2024 de Udemy y adéntrate en el mundo de la Ciencia de Datos. Este programa integral cubre el Aprendizaje Automático, el Aprendizaje Profundo y habilidades prácticas en Ciencia de Datos. A lo largo del curso, participarás en la construcción de 5.

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Deep Learning Mastery 2024

Dominio del Aprendizaje Profundo 2024 Únete al curso "Dominio del Aprendizaje Profundo 2024" y domina el ciclo de vida completo de un proyecto de aprendizaje profundo. Este curso integral te guiará a través de la implementación de varias redes neuronales utilizando TensorFlow y Keras. Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Python Cursos de.

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Clustering & Classification With Machine Learning In Python

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Implementing and Administering Microsoft Sentinel

Implementación y Administración de Microsoft Sentinel | LinkedIn Learning Descubra cómo dominar la implementación y administración de Microsoft Sentinel, un sistema avanzado de gestión de eventos e información de seguridad (SEIM) basado en la nube. Este curso lo guiará a través de los pasos necesarios para detectar y responder a las amenazas de.

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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!