Cursos de aprendizaje automático

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Deep Learning Essentials

Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo | Universidad de Pensilvania | Coursera Únase al curso de Conceptos Básicos de Aprendizaje Profundo de la Universidad de Pensilvania en Coursera. Sumérjase en la rica historia del aprendizaje profundo y obtenga una comprensión profunda de las redes neuronales, incluido el perceptrón. Descubra c.

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Southern New Hampshire University

Generative AI and Model Selection

IA Generativa y Selección de Modelos | Southern New Hampshire University | Coursera Adéntrese en el mundo de la IA generativa y descubra las complejidades de seleccionar el modelo perfecto que se adapte a sus requisitos con este curso práctico. Desarrollará una comprensión sólida de los modelos de IA generativa y examinará varias opciones de imp.

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Johns Hopkins University

Advanced Malware and Network Anomaly Detection

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Building AI Cloud Apps with Microsoft Azure

Construyendo Aplicaciones en la Nube con Inteligencia Artificial usando Microsoft Azure Descubre el programa integral de nueve cursos, Construyendo Aplicaciones en la Nube con Inteligencia Artificial usando Microsoft Azure, diseñado para equiparte con las habilidades necesarias para desarrollar soluciones avanzadas en la nube e IA util.

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Foundations and Core Concepts of PyTorch

Fundamentos y Conceptos Clave de PyTorch En este curso integral, te embarcarás en un viaje a través de los elementos fundamentales y los conceptos clave de PyTorch, uno de los marcos de aprendizaje profundo más populares. Comenzando con una visión detallada y la configuración del sistema, serás guiado en la instalación y configuraci.

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Fundamentals of AI, Machine Learning, and Python Programming

Embarque en una experiencia de aprendizaje transformadora diseñada para proporcionarle una comprensión sólida de la IA, el aprendizaje automático y la programación en Python. Este curso comienza con una introducción exhaustiva a la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, desmitificando los conceptos básicos y explorando cómo los.

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Pluralsight

Information Extraction with Azure AI Document Intelligence

Extracción de Información con Azure AI Document Intelligence Únase al curso "Extracción de Información con Azure AI Document Intelligence" para dominar el servicio Azure AI Document Intelligence para procesar documentos, entrenar modelos e implementar en una red local. En este curso completo, aprenderá: Técnicas para pro.

Pluralsight

University of Naples Federico II

Explainable AI (XAI)

IA Explicable (XAI) En una era donde la Inteligencia Artificial (IA) está transformando rápidamente dominios de alto riesgo como la salud, las finanzas y la justicia penal, la capacidad de desarrollar sistemas de IA que no solo sean precisos sino también transparentes y confiables es crítica. La Especialización en IA Explicable (XAI) está diseñ.

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Southern New Hampshire University

The History and Relevance of the Rise of Generative AI

La Historia y Relevancia del Auge de la IA Generativa Sumérjase en el fascinante viaje de la inteligencia artificial, desde sus inicios teóricos hasta los poderosos modelos generativos de hoy en día. Este curso ofrece una perspectiva única sobre cómo la IA ha transformado a lo largo de décadas, destacando los desarrollos cruciales en el aprendizaj.

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Northeastern University

Practical AI for Professionals

IA Práctica para Profesionales Explora ideas clave en Inteligencia Artificial (IA) mientras profundizas en los desarrollos más recientes en el campo. Este curso examina herramientas y marcos de IA para permitir una colaboración eficiente y efectiva entre partes interesadas técnicas y no técnicas. Analiza temas como la percepción, representación.

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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!