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Cursos sobre redes neuronales

212 Cursos

California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)

En este curso introductorio del Currículo Asociado de AWS ML Engineer, se repasan los fundamentos del aprendizaje automático (ML) y se revisa la evolución de ML y AI. Como primer paso del ciclo de vida de ML, se identifican los objetivos comerciales y se formulan problemas de ML en función de esos objetivos comerciales. Finalmente, se estudian lo.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

Exam Prep Official Pretest: AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01 - English)

Preparación Oficial para el Examen: Ingeniero de Aprendizaje Automático Certificado por AWS - Asociado (MLA-C01 - Español) La Preparación Oficial para el Examen: Ingeniero de Aprendizaje Automático Certificado por AWS - Asociado (MLA-C01 - Español) incluye 65 preguntas y tiene un límite de tiempo de 130 minutos. Esta prueba se alinea con la versió.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS SimuLearn: TensorFlow and Computer Vision

AWS SimuLearn: TensorFlow y Visión por Computadora AWS SimuLearn es una experiencia de aprendizaje en línea que combina simulaciones impulsadas por IA generativa con práctica práctica para ayudar a las personas a aprender cómo traducir problemas empresariales en soluciones técnicas a través de la simulación de diálogo entre un cliente y un profes.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Generative AI: Introduction to Large Language Models

IA Generativa: Introducción a Modelos de Lenguaje Grande | LinkedIn Learning Título del Curso: IA Generativa: Introducción a Modelos de Lenguaje Grande Descripción: Adquiere conocimientos fundamentales sobre cómo funcionan los modelos de lenguaje grande y otros modelos de IA Generativa. Universidad: Proporcionado por LinkedIn Learn.
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California Institute of Technology LinkedIn Learning

Introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)

Introducción a las Redes Generativas Antagónicas (GANs) Obtén una mejor comprensión de las Redes Generativas Antagónicas (GANs). Aprende cómo se crean y entrenan las GANs, y su capacidad para generar nuevos medios. Este curso es ofrecido por LinkedIn Learning a través de la plataforma universitaria. Categorías:.
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California Institute of Technology AWS Skill Builder

AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)

En este curso introductor al plan de estudios para ingenieros de ML asociados de AWS, examinas los conceptos básicos de machine learning (ML) y exploras la evolución del machine learning y la IA. Exploras las primeras etapas del ciclo de vida del ML, identificando una meta de negocios y formulando un problema de ML basado en esa meta de negocios. F.
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California Institute of Technology Coursera

Introduction to On-Device AI

Introducción a la IA en Dispositivos A medida que la IA se desplaza más allá de la nube, la inferencia en dispositivos está expandiéndose rápidamente a teléfonos inteligentes, dispositivos IoT, robots, visores AR/VR y más. Miles de millones de dispositivos móviles y otros dispositivos edge están listos para ejecutar modelos de IA optimizados. Es.
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California Institute of Technology Pluralsight

Troubleshooting and Improving Neural Network Performance

Solución de problemas y mejora del rendimiento de redes neuronales Este curso le enseñará a solucionar problemas y ajustar el rendimiento de redes neuronales desde la perspectiva de un científico de datos. Comprenda varias técnicas de solución de problemas para redes neuronales y cómo mejorar el rendimiento de las mismas de manera efectiva. En.
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California Institute of Technology Pluralsight

Object Detection Recognition and Tracking

Detección, Reconocimiento y Seguimiento de Objetos Las aplicaciones de visión por computadora pueden automatizar y mejorar el análisis e interpretación de datos visuales más allá de las capacidades humanas. Este curso te enseñará cómo los clasificadores de imágenes pueden realizar la detección, reconocimiento y seguimiento de objetos usando Tenso.
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California Institute of Technology

PyTorch for Deep Learning

PyTorch para Aprendizaje Profundo Aprende PyTorch y conviértete en un Ingeniero de Aprendizaje Profundo competente. Este curso de PyTorch es una guía paso a paso diseñada para ayudarte a desarrollar tus propios modelos de aprendizaje profundo. El plan de estudios incluye temas esenciales como Visión por Computadora, Redes Neuronales y mucho más.
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Quién es un desarrollador de redes neuronales?

Un desarrollador de redes neuronales diseña y programa sistemas de hardware y software que operan bajo el principio del cerebro humano (redes neuronales).

Introducción a los Cursos de Redes Neuronales

Un desarrollador de redes neuronales es un programador que crea software para modelos matemáticos que trabajan basados en el principio del sistema nervioso de un organismo vivo.

Una red neuronal es un programa de computadora construido sobre el modelo de la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Sus neuronas artificiales constituyentes son pequeñas funciones matemáticas que realizan acciones computacionales: reciben, procesan y comparan información, y la transmiten. Una red neuronal no se programa en el sentido usual de la palabra de una vez por todas: aprende mediante la carga y el procesamiento constante de grandes conjuntos de datos. Para este propósito, se utilizan algoritmos especiales, creados por el desarrollador de la red neuronal. Como resultado, una red neuronal artificial puede comparar datos, encontrar patrones y, en base a ellos, elaborar sus propias conclusiones, clasificar información, predecir eventos, reconocer imágenes y lenguaje.

La tarea de un desarrollador de redes neuronales es crear un programa capaz de aprender y enseñarle a aprender. Ejemplos del resultado del trabajo de los desarrolladores de redes neuronales después de tomar cursos de redes neuronales incluyen chatbots, asistentes de voz, generadores de texto, aplicaciones móviles capaces de reconocer caras en fotos o emociones en videos, sistemas de navegación para vehículos no tripulados, sistemas para detectar fallas durante mantenimientos, etc.

Caminos de Carrera y Rutas de Aprendizaje

Dado que, en gran medida, la creación de redes neuronales es una de las especializaciones individuales de un especialista en Ciencia de Datos, los conocimientos centrales de un desarrollador de redes neuronales son la ciencia de Big Data (modelado de datos, evaluación de calidad de algoritmos y modelos de predicción). También se incluyen en el grupo de conocimientos:

Se pueden encontrar muchas conferencias sobre redes neuronales en YouTube. A menudo, después del video, los entusiastas del aprendizaje automático hacen un desglose detallado del material. Hay aplicaciones tutoriales en Internet (como curso de redes neuronales artificiales) con arquitecturas listas que muestran claramente lo que sucede dentro de una red neuronal y proporcionan instrucciones sobre cómo incorporarla a un proyecto específico.

Beneficios y Características del Curso

Echemos un vistazo a las principales ventajas del curso de redes neuronales y aprendizaje profundo:

Estas son solo algunas de nuestras ventajas.

Proceso de Inscripción

Puedes enviarnos un correo electrónico e inscribirte en nuestras lecciones en línea ahora mismo. Puedes tomar un curso de redes neuronales profundas en una de las plataformas educativas. Estos cursos están diseñados para personas sin un trasfondo en particular, por lo que son adecuados para la mayoría de las personas. Los entrenamientos en línea generalmente están enfocados en la práctica, lo que te permite construir rápidamente tu portafolio y obtener un trabajo inmediatamente después del entrenamiento.