Cursos de aprendizaje automático

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AWS Skill Builder

Introduzione all'AI generativa - L'arte del possibile (Italiano) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Italian)

Introducción a la IA generativa - El arte de lo posible (Español) | Introduction to Generative AI - Art of the Possible (Spanish) El curso “Introducción a la IA generativa - El arte de lo posible” proporciona una introducción a la IA, los casos de uso, los riesgos y las ventajas. Con la ayuda de un ejemplo de generación de contenido, ilustraremos.

AWS Skill Builder

Build a Question-answering Bot using Generative AI (Simplified Chinese)

Crear un chatbot de preguntas y respuestas basado en IA generativa (Español) - AWS Skill Builder En este laboratorio, construirás un chatbot que puede responder preguntas relacionadas con los servicios de AWS. El diseño de este laboratorio tiene como objetivo permitirte experimentar cómo implementar un modelo de lenguaje grande.

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Créer un bot qui réponde aux questions à l'aide de l'IA générative (Français) | Build a Question-answering Bot using Generative AI (French)

Crea un bot que responda a las preguntas usando IA generativa (Español) | Build a Question-answering Bot using Generative AI (Spanish) En este taller, crearás un chatbot que responde preguntas sobre los servicios de AWS. Este taller está diseñado para brindarte experiencia práctica en el despliegue de un gran modelo de lenguaje (LLM), su integrac.

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Cree un bot de búsqueda de respuestas mediante la IA generativa (Español LATAM) | Build a Question-answering Bot using Generative AI (LATAM Spanish)

Cree un bot de búsqueda de respuestas mediante la IA generativa (Español LATAM) | Build a Question-answering Bot using Generative AI (LATAM Spanish) En este laboratorio, creará un chatbot que responde preguntas sobre los servicios de AWS. El laboratorio está diseñado para proporcionarle experiencia práctica en la implementación de un modelo de.

Codecademy

Machine Learning: Perceptrons

Aprende a construir perceptrones: los cimientos de las redes neuronales. Continúa tu viaje de Aprendizaje Automático con Aprendizaje Automático: Perceptrones. Aprende a crear un perceptrón desde cero, ajustar pesos y gestionar errores. Explicar qué es un perceptrón y cómo se relaciona con una red neuronal Construir un perceptrón Mejorar.

Google Cloud Skills Boost

Computer Vision Fundamentals with Google Cloud

Fundamentos de la Visión por Computadora con Google Cloud Este curso explora diversos casos de uso de la visión por computadora, destacando estrategias de aprendizaje automático para abordarlos. Las estrategias van desde utilizar modelos de ML pre-construidos a través de APIs y AutoML Vision hasta crear clasificadores de imágenes personaliza.

Google Cloud Skills Boost

Intro to ML: Image Processing

Introducción a ML: Procesamiento de Imágenes Utilizar el poder de la computación a gran escala para reconocer patrones y "leer" imágenes es una de las tecnologías fundamentales en IA, desde autos autónomos hasta reconocimiento facial. Google Cloud Platform brinda velocidad y precisión de clase mundial a través de sistemas que pueden se.

Coursera

Introduction to Generative AI - 简体中文

Introducción a la IA Generativa Este es un microcurso de nivel introductorio que tiene como objetivo explicar qué es la IA generativa, sus usos y cómo se diferencia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático. El curso también presenta varias herramientas de Google que pueden ayudarlo a desarrollar sus propias aplicaciones de IA gene.

Udemy

TensorFlow for Deep Learning Bootcamp

Bootcamp de TensorFlow para Aprendizaje Profundo Aprende TensorFlow de Google y ¡conviértete en un experto en IA, Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo! Proveedor: Udemy Categorías: Cursos de Aprendizaje Automático, Cursos de Visión por Computadora, Cursos de Aprendizaje Profundo, Cursos de TensorFlow

AWS Skill Builder

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

Iniciar con AI Generativa en AWS (Solo en Japonés) (Na) Edición en Japonés Para comenzar a utilizar AI generativa en el ámbito laboral, primero es necesario entender qué es el AI generativa, sus antecedentes técnicos, los diferentes tipos que existen, y los casos de uso y desafíos que enfrentamos al aplicarlo en el trabajo. Además, se aprenderá.

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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!