Cursos de aprendizaje automático

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Artificial Intelligence

Inteligencia Artificial Diseñado como una introducción al área evolutiva de la IA, este curso enfatiza las posibles aplicaciones empresariales y los conocimientos de gestión relacionados. La Inteligencia Artificial (IA) es la ciencia detrás de los sistemas que pueden programarse a sí mismos para clasificar, predecir y ofrecer soluciones basadas.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - 한국어

Introducción a IA y Aprendizaje Automático en GC - Español Este curso presenta la suite de productos de IA y aprendizaje automático (ML) de Google Cloud para construir tanto proyectos predictivos como generativos de IA. Incluye desde los fundamentos de IA, desarrollo, hasta soluciones que abarcan todo el ciclo de vida desde los datos hasta la IA.

DataCamp

Databricks Concepts

Conceptos de Databricks Descubre el potencial de la plataforma Databricks Lakehouse y su capacidad para revolucionar tus procesos de datos a través del curso Conceptos de Databricks. Este programa está diseñado para guiarte de principio a fin, demostrando cómo Databricks Lakehouse proporciona una solución unificada, escalable y de alto rendimient.

AWS Skill Builder

Fundamentos de machine learning e inteligência artificial (Português) | Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Portuguese)

Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Spanish) En este curso, aprenderás sobre los fundamentos de machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA). Explorarás las conexiones entre IA, ML, aprendizaje profundo y el campo emergente de la inteligencia artificial generativa (IA generativa). Desarrollarás una comprensión sól.

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Introduction to AI and Machine Learning on GC - Português

En este curso, presentamos los recursos de IA y machine learning (ML) en Google Cloud que crean proyectos de IA generativa y predictiva. Conoceremos las tecnologías, los productos y las herramientas disponibles en todo el ciclo de vida de datos a IA, lo que incluye los fundamentos de esta tecnología, su desarrollo y sus soluciones. El objeti.

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NLP. Procesamiento del lenguaje natural con NLP y Python

NLP: Procesamiento del Lenguaje Natural con NLP y Python | Udemy Aprende a usar Machine Learning, Scikit-learn, Spacy y NLTK para procesar textos de ficheros y documentos con NLP. Este curso te ofrece habilidades prácticas y conocimientos fundamentales para dominar el Procesamiento del Lenguaje Natural con Python. Universidad: Udemy Cursos de.

University of Michigan

투자 기술의 혁신: AI

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Optical Character Recognition (OCR) MasterClass in Python

Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) MasterClass en Python Inscríbete en la MasterClass de OCR en Python ofrecida por Udemy y domina el arte del Reconocimiento Óptico de Caracteres. Este curso completo cubre herramientas y tecnologías esenciales como OpenCV, Pytesseract, Pillow y técnicas de Aprendizaje Automático, asegurando que adquieras.

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Introduction to Generative AI - Art of the Possible

Introducción a la IA Generativa - El Arte de lo Posible | Coursera El curso de Introducción a la IA Generativa - El Arte de lo Posible introduce el concepto, casos de uso y la importancia de la IA generativa en un contexto empresarial. Este curso se centra en líderes empresariales y otros tomadores de decisiones actualmente o potencialmente invo.

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Fundamentals of Generative AI for Beginners

Fundamentos de la IA Generativa para Principiantes La IA Generativa es una tecnología disruptiva con un impacto inmenso. Está impulsando a las empresas a repensar las estrategias de atención al cliente, alentando a los fabricantes de chips a satisfacer la demanda creciente de procesadores y llevando a la academia a alterar los caminos de aprendiz.

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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!