Cursos de aprendizaje automático

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Coursera

Responsible AI for Developers: Privacy & Safety

Únete al curso IA Responsable para Desarrolladores: Privacidad y Seguridad para profundizar en aspectos críticos de la privacidad y seguridad en IA. Este curso completo cubre métodos prácticos y herramientas para implementar prácticas recomendadas en la privacidad y seguridad de IA utilizando productos de Google Cloud y herramientas de códig.

Coursera

Generative AI - Your Personal Code Reviewer

Generative AI - Tu Reseñador de Código Personal Adéntrate en la vanguardia de la evolución de la programación con nuestro curso integral, "Generative AI - Tu Reseñador de Código Personal". Este curso inmersivo está diseñado para los aprendices que buscan desbloquear el potencial completo de la IA generativa en el mundo de la revisión y mejora.

Coursera

MathWorks Computer Vision Engineer

Ingeniero de Visión por Computadora de MathWorks Prepárate para una carrera en el campo en rápida expansión de la visión por computadora. La capacidad de extraer información significativa de datos visuales es crucial para desarrollar eficientemente sistemas de monitoreo inteligente, mejorar diagnósticos médicos y potenciar la próxima generación d.

LinkedIn Learning

Data Science Foundations: Knowledge Graphs

Fundamentos de Ciencia de Datos: Grafos de Conocimiento Mejora tus habilidades de gestión de información con nuestro curso integral sobre grafos de conocimiento. Disponible en LinkedIn Learning, este curso profundiza en diversas herramientas de grafos de conocimiento, técnicas para conectar bases de datos y métodos para construir una base de co.

Pluralsight

Advanced Machine Learning with ENCOG

Aprendizaje Automático Avanzado con ENCOG En este curso, profundizarás en temas avanzados relacionados con el aprendizaje automático, centrándote en mejorar la precisión de los modelos predictivos de redes neuronales. Explora los diferentes tipos de redes neuronales y sus implementaciones utilizando el framework de aprendizaje automático de códi.

Pluralsight

Introduction to Machine Learning with ENCOG 3

Introducción al Aprendizaje Automático con ENCOG 3 Este curso de aprendizaje automático está dedicado a la implementación y aplicaciones de varios métodos usando ENCOG 3. ¡Inicie su prueba gratuita hoy! Si bien el dominio del aprendizaje automático es extenso, este curso se enfoca en las redes neuronales. Comenzamos construyendo una base, expli.

Coursera

Intro to Snowflake for Devs, Data Scientists, Data Engineers

Introducción a Snowflake para Desarrolladores, Científicos de Datos, Ingenieros de Datos Desbloquea el potencial de Snowflake con nuestro curso integral diseñado para desarrolladores, científicos de datos e ingenieros de datos. Este curso te introduce a Snowflake como una plataforma poderosa para construir aplicaciones, crear pipelines de datos y.

Coursera

Advanced Microsoft Power BI

Bienvenido a Microsoft Power BI Avanzado, donde emprenderás un viaje para adquirir experiencia práctica en el manejo de datos y aprendizaje automático para aprovechar el poder de Microsoft Power BI en la visualización de datos y habilidades para la toma de decisiones. A lo largo de este curso, explorarás aplicaciones específicas de la industria.

Codecademy

Analyze Taylor Swift Lyrics with Python Case Study

Estudio de Caso: Analiza las Letras de Taylor Swift con Python Utiliza el análisis de sentimientos y el procesamiento del lenguaje natural para analizar las letras de Taylor Swift. Si estás buscando analizar grandes cantidades de texto y obtener una comprensión más profunda de la música, prueba este estudio de caso. Pondrás en.

AWS Skill Builder

AWS で始める生成系 AI for Entry (Japanese ONLY) (Na) 日本語実写版

Cómo empezar con IA generativa en AWS para principiantes (solo en japonés) (Na) Versión en japonés Para quienes planean utilizar IA generativa en su trabajo, este curso ofrece una comprensión de qué es la IA generativa, cuáles son sus fundamentos técnicos, sus tipos, y los casos de uso y desafíos al integrarla en el entorno laboral. Además, se exp.

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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!