Cursos de aprendizaje automático

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The Complete Intro to Machine Learning

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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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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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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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AI TIME ACL 预讲会

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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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金融科技模式与创新

Este artículo ofrece una comprensión profunda de los últimos modelos y tecnologías innovadoras en el ámbito de la tecnología financiera, cubriendo temas avanzados como la tecnología blockchain, la aplicación de la inteligencia artificial en los servicios financieros, los sistemas de pago digital y el análisis de grandes datos. A través del análisis.

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机器人的主动感知与行为学习

Conoce la percepción activa y el aprendizaje de comportamientos en robots, explorando una conferencia en chino sobre cómo los robots perciben activamente su entorno y adquieren nuevos comportamientos a través de mecanismos de aprendizaje. Investiga conceptos clave, como la percepción robótica, el procesamiento sensorial y la adaptación de com.

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人工智能与创新

Una revolución acerca del futuro se está desarrollando silenciosamente, la innovación se ha convertido en el tema principal de la era de la inteligencia artificial. El curso "Inteligencia Artificial e Innovación" está basado en los principios educativos POT-OBE y 5E, dirigido a todos los estudiantes que no son especialistas en inteligencia art.

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大数据技术与应用

Este curso se centra en una serie de conferencias sobre Big Data, destacando la practicidad, fomentando el interés y la motivación de los estudiantes, promoviendo la combinación de teoría y práctica, e inspirando la innovación tecnológica de los estudiantes. Se enfoca en integrar ejemplos aplicados para comprender profundamente los métodos teór.

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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!