Índice analítico[Ocultar][Mostrar]
- 1. Elementos da IA
- 2. Python para Data Science, AI e Desenvolvemento
- 3. IA para todos
- 4. AI para o ben
- 5. Fundamentos da IA para a especialización de todos
- 6. Intelixencia Artificial AZ 2023
- 7. Introdución á Intelixencia Artificial (IA)
- 8. Especialización en Machine Learning
- 9. Especialización en aprendizaxe profunda
- 10. Matemáticas para Machine Learning e Data Science
- 11. Certificado profesional de IBM Applied AI
- 12. Introdución á visión por ordenador e ao tratamento da imaxe
- 13. Masterclass de Intelixencia Artificial Moderna: Constrúe 6 Proxectos
- 14. Intelixencia artificial con Machine Learning, Deep Learning
- 15. Deep Learning AZ 2023
- Conclusión
Nun mundo cada vez máis vinculado e baseado en datos, a chegada da IA é un monumento á brillantez humana.
A esencia da IA, ancorada na emulación da máquina do intelecto humano, atopa relevancia nunha ampla gama de aplicacións, impulsando avances disruptivos en todas as industrias.
O impacto é substancial e de amplo alcance, dende a asistencia sanitaria, onde os diagnósticos impulsados pola IA proporcionan un diagnóstico precoz de enfermidades, ata a educación, as finanzas e máis aló.
Automatización do traballo regular avances na análise de datos, e posibilidade de mellora experiencias de usuario son só algunhas das áreas nas que a IA brilla brillantemente.
A dinámica inherente á área da IA necesita un compromiso coa aprendizaxe continua. A medida que os límites do que é concebible seguen difuminando, non só é recomendable, senón tamén necesario manterse ao día nos procesos de desenvolvemento e tecnoloxía.
Este é un ámbito onde os descubrimentos de onte se converten pronto nos estándares actuais, subliñando o carácter acelerado da innovación no traballo. A busca interminable da relevancia nun terreo salpicado de melloras continuas enfatiza a necesidade dunha experiencia de aprendizaxe en constante evolución.
Ademais, ante unha necesidade crecente de coñecementos sobre IA, hai unha sensación de urxencia para que os enxeñeiros ambiciosos afonden no núcleo desta interesante ciencia.
A perspectiva de descifrar as complexidades de aprendizaxe de máquina, aprendizaxe profunda e redes neuronais atraen.
Non obstante, o camiño para dominar a IA é frecuentemente visto como difícil, especialmente para aqueles que están na cúspide. É neste punto cando se fai patente a importancia de cursos educativos ben estruturados.
A medida que avanzamos no dominio da educación en IA, xurdiu unha profusión de cursos para facer fronte ao aumento de estudantes ansiosos.
Estes cursos, que están adaptados a diferentes ritmos de aprendizaxe e coñecementos previos, tentan aplanar a curva de aprendizaxe, facendo que a introdución á IA sexa menos intimidante.
Unha colección escollida a dedo de cursos de intelixencia artificial para principiantes actúa como un trampolín a este reino intrigante. Estes cursos, que pretenden dar unha base sólida, abranguen unha ampla gama de ideas de IA para proporcionar un coñecemento completo.
Aclaran os conceptos fundamentais, brindan experiencia práctica e ofrecen unha ollada ás aplicacións do mundo real da IA.
Iniciar unha ruta de aprendizaxe organizada é como abrir unha porta a un futuro cheo de posibilidades. O camiño para dominar a IA pode ser emocionante e gratificante co adestramento correcto.
A seguinte colección seleccionada de cursos de IA está deseñada para dar unha base sólida, acendendo a faísca de interese e sentando as bases para unha viaxe gratificante no emocionante reino da IA.
1. Elementos da IA
MinnaLearn e a Universidade de Helsinki crearon unha serie revolucionaria de cursos gratuítos en liña chamados The Elements of AI.
O seu obxectivo é desmitificar a IA e permitir que unha ampla gama de persoas, independentemente dos seus antecedentes, a entendan. O curso ten dúas seccións primarias.
A primeira sección, "Introdución á IA", é un módulo sinxelo que non require ningún coñecemento previo de programación nin aritmética avanzada. É ideal para quen queira aprender máis sobre a IA, as súas posibilidades e como afecta a nosa vida diaria.
Esta parte proporciona unha base sólida para comprender os fundamentos da IA. "Building AI", a segunda sección, explora os algoritmos con maior detalle que permiten crear técnicas de IA.
Para unha participación completa nesta lección máis técnica, recoméndase algúns coñecementos fundamentais da programación en Python.
É perfecto para persoas que desexan ir máis aló na aplicación do desenvolvemento da IA e ir máis aló dos fundamentos.
The Elements of AI destaca pola súa dedicación a democratizar e potenciar o coñecemento da IA. Aprender os pormenores da IA non é tan importante como comprender as súas potenciais aplicacións nunha variedade de industrias.
O curso fai fincapé en que a IA non é só para enxeñeiros, senón para todos os interesados no futuro da tecnoloxía, e promove unha variedade de usos da tecnoloxía.
2. Python para ciencia de datos, IA e desenvolvemento
O "Python para ciencia datos, AI & Development”, producido por IBM e dispoñible en Coursera, é un curso completo destinado a expor aos estudantes ao mundo da programación en Python.
Concretamente nas áreas de ciencia de datos, intelixencia artificial e desenvolvemento.
Co formato deste curso para principiantes, podes aprender a programar en Python nun par de horas, aínda que non teñas coñecementos previos en programación.
Adquirirá un coñecemento básico de Python ao longo do curso, que abarca variables, estruturas de datos, expresións e tipos de datos.
Serás competente en ramificación, bucles, funcións, obxectos e clases na lóxica de programación de Python. O uso das bibliotecas de Python, como Pandas, Numpy e Beautiful Soup, que son cruciais para a análise e manipulación de datos tamén se trata no curso.
A metodoloxía práctica deste curso é unha das súas características distintivas. Durante os laboratorios prácticos con Cadernos Jupyter, poderás poñer en práctica os teus novos coñecementos adquiridos.
Xa que che permite xestionar datos xenuínos e resolver problemas reais, esta experiencia práctica non ten prezo.
Ao rematar o curso, gañarás confianza no uso de Python para crear programas sinxelos, interactuar con datos e automatizar as tarefas cotiás.
Unha ampla gama de industrias, incluíndo desenvolvemento de software, enxeñería de datos, intelixencia artificial, DevOps e ciencia e análise de datos poden beneficiarse das habilidades que adquire.
3. IA para todos
"AI for Everyone", un curso ofrecido por deeplearning.ai, está deseñado para quen queira aprender sobre o potencial revolucionario da intelixencia artificial sen atascarse nos detalles.
Este curso móstrache a través das implicacións sociais e comerciais da intelixencia artificial ao tempo que ofrece unha comprensión completa do que pode e non pode lograr.
Independentemente da súa experiencia técnica, pretende desmitificar os principios da IA e facelos comprensibles para un público máis amplo.
Durante o curso, aprenderás máis sobre o funcionamento interno da aprendizaxe automática e da aprendizaxe profunda, dúas áreas da intelixencia artificial que atraeron moito interese ultimamente.
Ademais, estudarás casos prácticos do mundo real que demostran os usos útiles da intelixencia artificial nunha variedade de sectores.
Para garantir que os estudantes estean preparados para emitir xuízos sabios nos seus dominios, o curso tamén aborda as cuestións éticas que rodean a IA.
O foco nas implicacións comerciais da IA en "AI para todos" é un dos seus compoñentes máis notables.
Os participantes coñecerán as tácticas para crear unha empresa centrada en datos e aprenderán a atravesar con éxito a revolución da IA nas súas propias empresas.
Os estudantes graduaranse deste curso coas habilidades necesarias para aplicar os métodos impulsados pola IA nas súas actividades profesionais, ademais dun coñecemento básico do campo.
4. AI para o ben
O curso "AI for Good" é unha iniciativa de vangarda de deeplearning.ai que ten como obxectivo utilizar a intelixencia artificial para resolver problemas globais difíciles.
Este curso ofrece unha rara oportunidade de desenvolver habilidades que mesturan intelixencia informática e humana para obter efectos beneficiosos no mundo real.
Está deseñado para ser facilmente entendido por profesionais, estudantes e calquera persoa que estea entusiasmada coa mellora da sociedade e do medio ambiente.
Aprenderás unha base metódica para crear proxectos de IA ao longo do curso.
Para proxectos centrados no seguimento da biodiversidade, enerxía eólica, contaminación atmosférica e xestión de desastres, avaliará os datos e creará modelos de IA.
Para proporcionarche unha comprensión práctica das aplicacións de IA, o curso tamén examina casos prácticos do mundo real relacionados coa saúde pública, o cambio climático e a xestión de desastres.
Descubrirás como crear un modelo de IA para aumentar a previsibilidade da xeración de enerxía eólica visión por computador técnicas para recoñecer e categorizar animais para o seguimento da biodiversidade e avaliar a calidade do aire mediante redes neuronais.
O curso tamén abrangue o uso de técnicas de procesamento da linguaxe natural para as mensaxes de texto enviadas despois de catástrofes e o desenvolvemento dunha canalización de clasificación de imaxes para a avaliación de danos mediante fotos de satélite.
O marco do proxecto AI for Good, Jupyter Notebooks, visión por ordenador, aprendizaxe automática supervisada, procesamento da linguaxe natural, análise exploratoria de datos e moito máis están entre as habilidades que adquirirás.
Terás as habilidades e a información necesaria para traballar en proxectos de AI for Good e crear produtos que empreguen AI para causas ambientais e humanitarias ao remate do curso.
5. Especialización Fundamentos de IA para todos
O curso completo "AI Foundations for Everyone Specialization" que IBM ofrece en Coursera está destinado a familiarizar aos estudantes co campo da intelixencia artificial (IA). Esta especialidade non necesita coñecementos de programación e está deseñada para aqueles con pouca ou ningunha experiencia coa IA.
Para os estudantes interesados en coñecer os efectos da IA e as posibilidades revolucionarias para a sociedade e as empresas, este é un excelente lugar para comezar.
Tres cursos compoñen a especialidade, cada un centrándose nunha área distinta de intelixencia artificial. No primeiro curso, "Introdución á Intelixencia Artificial (IA)," os alumnos reciben unha comprensión xeral da tecnoloxía, os seus usos e como está a cambiar a sociedade.
Adquirirá coñecementos sobre a ética da IA, aprendizaxe profunda, redes neuronais, aprendizaxe automática e outros temas relacionados.
O segundo curso afonda nos usos dos servizos de IA de Watson, titulado "Comezar coa IA usando IBM Watson".
Descubrirás como maximizar as tarefas nun ambiente laboral e aumentar a produtividade mediante programas como Watson Studio. Neste curso tamén se tratan as características e funcións de IBM Watson Services dentro do ciclo de vida da IA.
O curso final, "Construír chatbots alimentados por IA sen programación", céntrase na construción de chatbots sen necesidade de escribir código.
Cubriranse as vantaxes dos chatbots, como utilizar Watson Assistant para crear un chatbot amigable e como integralo cun sitio web.
Completarás unha serie de tarefas prácticas e codificadas durante a especialización. Ata o final, crearase, probarase e implementarase un chatbot de atención ao cliente alimentado por intelixencia artificial de Watson nun sitio web.
6. Intelixencia Artificial AZ 2023
O curso deseñado con precisión "Intelixencia Artificial AZ 2023" desbloquea unha mina de tesouros de coñecemento que che permite afondar no mundo da Intelixencia Artificial (IA).
Este curso móstrache a través dos fundamentos desde o principio, asegurándote de establecer unha base sólida.
As complexidades da intelixencia artificial vanse revelando a medida que avanzas, proporcionando unha visión do poderoso potencial desta tecnoloxía innovadora. Cada módulo do curso baséase sobre o anterior, co obxectivo de facilitar a aprendizaxe progresiva.
Isto dálle un ritmo á túa traxectoria de aprendizaxe, o que facilita a asimilación moito máis sinxela de complexas nocións de IA. Aquí, utilízanse traballos prácticos que son interesantes e moi perceptivos para mellorar a súa comprensión.
Terás a oportunidade de traballar con datos do mundo real e estarás encantado co reto de extraer información valiosa destes.
Este curso destaca pola súa capacidade para desmitificar ideas teóricas mediante aplicacións no mundo real. En lugar de ser só un consumidor pasivo de información, estás introducido nun ambiente de aprendizaxe vibrante.
Neste curso hai varios obstáculos que poñerán a proba a túa capacidade para pensar de forma crítica e resolver problemas.
Este curso dota das habilidades necesarias para utilizar esta información con éxito, ademais de proporcionarche os coñecementos necesarios.
7. Introdución á Intelixencia Artificial (IA)
Mergúllate no fascinante campo da intelixencia artificial realizando o curso "Introdución á intelixencia artificial (IA)" de Coursera.
Este curso garante unha base sólida nas ideas fundamentais da IA e abre o camiño para unha comprensión profunda do campo.
Estás guiado dende o principio por unha ruta de aprendizaxe rigorosa que revela coidadosamente os moitos aspectos da intelixencia artificial.
A forma en que se organiza o material no curso garante que o coñecemento se vaia construíndo gradualmente e que cada módulo fluya de forma natural no seguinte.
Este método ben considerado fomenta unha profunda comprensión dos conceptos da IA ademais de facilitar a aprendizaxe.
O programa abrangue unha ampla gama de materias, incluíndo aprendizaxe profunda, aprendizaxe automática, redes neuronais e moito máis.
Estás afondando no corazón da intelixencia artificial e investigando as mecánicas que alimentan os sistemas intelixentes; non só estás explorando a superficie.
O curso está cheo de exercicios prácticos que che proporcionan un enfoque práctico da aprendizaxe. Interactuar con conxuntos de datos do mundo real é unha experiencia fascinante e instrutiva que se che ofrece.
O curso vese obrigado a un ambiente de aprendizaxe interesante e dinámico, o que non o reduce a ser un estudante pasivo.
O obxectivo do curso é poñer a proba a túa capacidade para pensar de forma crítica e resolver problemas. Aplicar o coñecemento en situacións relevantes do mundo real é tan importante como só recibilo.
8. Especialización en Machine Learning
A Universidade de Stanford e DeepLearning.ai ofrecen unha especialización de aprendizaxe automática.
O programa completo de IA ofrecido por Coursera pretende ofrecer aos estudantes unha base sólida na teoría da IA, así como habilidades útiles de aprendizaxe automática.
Os participantes nesta especialidade explorarán unha ampla gama de materias de aprendizaxe automática. Inicialmente, usarán ferramentas de Python coñecidas como NumPy e scikit-learn para construír modelos de aprendizaxe automática.
No curso trataranse tanto as estratexias de aprendizaxe supervisada como non supervisada.
Aprenderás a crear e adestrar modelos para problemas de clasificación e predición binarias, como a regresión loxística e lineal, utilizando a aprendizaxe supervisada. Ademais, recibirá formación práctica sobre redes neuronais usando TensorFlow para a clasificación de varias clases.
O curso abrangue a agrupación e a detección de anomalías no contexto da aprendizaxe non supervisada, dándolle aos estudantes as ferramentas que necesitan para traballar con datos que carecen de respostas etiquetadas.
A especialización tamén inclúe técnicas de conxunto de árbores, como árbores potenciadas, bosques aleatorios e árbores de decisión.
A énfase deste curso no desenvolvemento de sistemas de recomendación mediante técnicas de aprendizaxe profunda baseadas no contido e estratexias de filtrado colaborativo é unha das súas características distintivas.
Ademais, profundo aprendizaxe de reforzo preséntanlle modelos. O foco da especialidade céntrase nas mellores prácticas de desenvolvemento de aprendizaxe automática, o que garante que os modelos construídos polos estudantes sexan ben axeitados para as tarefas e os datos do mundo real.
Graduarase no programa cunha sólida comprensión das ideas fundamentais de aprendizaxe automática, así como das habilidades prácticas necesarias para usar estes métodos para abordar problemas difíciles do mundo real.
9. Especialización en aprendizaxe profunda
A especialización en aprendizaxe profunda de DeepLearning.AI é un currículo introdutorio que introduce aos estudantes na aprendizaxe profunda e na intelixencia artificial.
A natureza sinxela, curta e de ritmo propio deste curso en liña, impartido polo pioneiro da aprendizaxe automática Andrew Ng, faino accesible para persoas que comezan a súa aventura na IA.
Comezando pola idea fundamental das redes neuronais, estudarás unha variedade de materias de aprendizaxe profunda nesta especialidade.
Adquirirá coñecemento dos compoñentes esenciais da arquitectura dunha rede neuronal, así como de como construír, adestrar e utilizar redes neuronais profundas totalmente conectadas.
O curso tamén explora os principais desenvolvementos tecnolóxicos que sustentan as aplicacións da aprendizaxe profunda. A medida que avances, aprenderás estratexias útiles para lanzar os teus proxectos de IA e construír unha carteira que sexa relevante para a industria.
TensorFlow, transformadores, redes neuronais convolucionais, as redes neuronais recorrentes, as redes neuronais artificiais e a programación en Python están todos tratados nesta especialidade.
Memoria a longo prazo (LSTM), modelos de atención, procesamento da linguaxe natural, detección de obxectos e a segmentación, os sistemas de recoñecemento facial, a optimización, a sintonización de hiperparámetros, a aprendizaxe automática, a aprendizaxe por transferencia, a propagación inversa e os sistemas de recoñecemento facial están entre os outros temas que estudarás.
Cinco clases que se concentran cada unha nunha faceta distinta da aprendizaxe profunda conforman o marco do programa.
Redes neuronais e aprendizaxe profunda, optimización de redes neuronais profundas, proxecto de aprendizaxe automática organización, redes neuronais convolucionais e modelos de secuencia son algúns exemplos.
Cada curso está pensado para construírse sobre o anterior, garantindo unha comprensión completa da aprendizaxe profunda.
10. Matemáticas para Machine Learning e Data Science
A especialidade de "Matemáticas para a aprendizaxe automática e a ciencia de datos" de DeepLearning.AI é un currículo para principiantes que ofrece aos estudantes a caixa de ferramentas matemáticas básicas necesarias para a aprendizaxe automática.
Este curso é ideal para quen queira mellorar os seus conceptos básicos de matemáticas para un traballo en aprendizaxe automática e ciencia de datos, xa que só require un nivel secundario de matemáticas como requisito previo.
Este curso ensinarache temas matemáticos esenciais como cálculo, álxebra lineal, estatística e probabilidade. Estas habilidades fundamentais son necesarias para comprender e aplicar de forma eficiente algoritmos de aprendizaxe automática.
O curso está organizado en tres seccións: Álxebra lineal para Machine Learning e Data Science, Cálculo para Machine Learning e Data Science e Probabilidade e estatística para Machine Learning e Data Science.
Comezarás aprendendo sobre vectores, matrices, transformacións lineais e valores propios, todos eles esenciais para comprender os modelos de aprendizaxe automática.
Despois, o curso afonda no cálculo, ensinándoche sobre derivadas, gradientes e técnicas de optimización como descenso en gradiente, todos eles necesarios para adestrar redes neuronais.
Na parte de probabilidade e estatística, aprenderás sobre variables aleatorias, o teorema de Bayes, distribucións gaussianas e probas de hipóteses, así como ferramentas estatísticas para a análise de datos.
Ao final do curso, terás un coñecemento profundo dos conceptos matemáticos que sustentan o comportamento algorítmico e como adaptalos para a súa implementación personalizada.
Os empresarios valoran estes talentos e axudaranche a superar as preguntas das entrevistas de aprendizaxe automática e a conseguir o teu traballo ideal.
11. Certificado profesional IBM Applied AI
O IBM Applied AI Professional Certificate, que está dispoñible en Coursera, é un currículo completo deseñado para iniciarche no campo da intelixencia artificial.
Este curso, dirixido por especialistas de IBM, é ideal para principiantes e non require ningún coñecemento previo de programación ou intelixencia artificial.
Cun período de realización previsto de tres meses a dez horas á semana, é o suficientemente flexible como para permitirche aprender á túa propia velocidade.
Neste curso obterás unha comprensión completa da intelixencia artificial (IA), os seus usos e casos de uso.
Para comezar, familiarízase co significado da intelixencia artificial e define conceptos como a aprendizaxe profunda, a aprendizaxe automática e as redes neuronais.
Aprender a crear chatbots de intelixencia artificial e asistentes virtuais en sitios web sen ningún coñecemento de programación é unha das características do curso.
O curso abarca intelixencia artificial, aprendizaxe automática, programación en Python, IA de Watson, chatbots, aprendizaxe profunda e interfaces de programación de aplicacións (API).
Tamén te achegarás á ciencia de datos, investigando tecnoloxías como os servizos de IA de IBM Watson, OpenCV e as API para crear solucións impulsadas por IA a través do código.
A especialidade componse de seis cursos, cada un dos cales se centra nun tema distinto da IA aplicada. Introdución á IA, construción de chatbots con IA,
Python para a ciencia de datos, o desenvolvemento de aplicacións de intelixencia artificial con Python e Flask e a creación de aplicacións de intelixencia artificial mediante as API de Watson están entre os temas tratados.
Cada curso está pensado para construír o anterior, ofrecendo unha comprensión completa da IA aplicada.
12. Introdución á visión por ordenador e ao tratamento da imaxe
Presentado por IBM en Coursera, o curso "Introdución á visión por ordenador e ao procesamento de imaxes" é un curso para principiantes que ten como obxectivo introducir aos estudantes no fascinante campo da visión por ordenador.
A visión por ordenador ten aplicacións nunha variedade de industrias, incluíndo a robótica, a realidade aumentada e os coches autónomos.
Aínda que se require certa familiaridade coa programación de Python e a aritmética de secundaria, para este curso non se requiren coñecementos previos en aprendizaxe automática nin en visión por ordenador.
Aprenderás a explicar como se usa a visión por ordenador en moitos sectores, así como a resolver problemas de visión por ordenador utilizando métodos de tratamento e análise de imaxes neste curso.
Para realizar tarefas fundamentais de procesamento de imaxes, como a identificación de obxectos e a clasificación de imaxes, empregarás Python, Pillow e OpenCV.
Facer un clasificador de imaxes con enfoques de aprendizaxe supervisada é outro dos temas tratados no curso. Seis módulos conforman a estrutura do curso, e cada un céntrase nunha área distinta de tratamento de imaxes e visión por ordenador.
Estes inclúen temas como unha visión xeral da visión por ordenador, o recoñecemento de obxectos, a clasificación de imaxes de aprendizaxe automática, o procesamento de imaxes mediante OpenCV e Pillow, as redes neuronais e a aprendizaxe profunda e un caso de proxecto sobre a clasificación de sinais de tráfico.
Este curso enfatiza a aprendizaxe aplicada antes que a comprensión meramente teórica. Ao traballar en proxectos prácticos, desenvolverás un portfolio dos teus logros que mostra as túas habilidades no tratamento de imaxes e visión por ordenador.
Nos laboratorios combinaranse Jupyter Labs e Computer Vision Learning Studio (CV Studio), un recurso gratuíto de aprendizaxe da visión por ordenador.
Podes cargar, adestrar e probar o teu propio clasificador de imaxes e modelos de detección únicos con CV Studio.
13. Masterclass Moderna de Intelixencia Artificial: Constrúe 6 Proxectos
O curso "Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects" en Udemy levarache a unha emocionante viaxe ao corazón da intelixencia artificial.
Este curso coidadosamente planificado utiliza un ambiente de aprendizaxe atractivo baseado en proxectos para ofrecer unha combinación de coñecementos académicos e habilidades prácticas.
Descubrirás que cada proxecto neste ambiente de aprendizaxe está deseñado para revelar un aspecto diferente da intelixencia artificial, proporcionando unha comprensión completa do campo.
Desde a aprendizaxe automática ata a aprendizaxe profunda ata o fascinante campo das redes neuronais, o programa está cheo de temas interesantes.
Coa axuda de seis proxectos distintos, afondarás no lado práctico da intelixencia artificial (IA), facendo que a túa experiencia de aprendizaxe sexa dinámica e cautivadora.
Co fin de garantir que non só estás aprendendo as teorías, senón que tamén estás a desenvolver a capacidade de aplicar solucións de IA, o curso fai unha gran énfase na práctica práctica.
Cada proxecto no que traballas está un paso máis preto de converterte nun experto nos métodos e tecnoloxías que son esenciais no sector da IA.
Es un participante activo que asume retos e revela a marabilla que pode producir a intelixencia artificial, non só un estudante pasivo.
Ao ofrecer unha plataforma onde a túa creatividade e capacidade de resolución de problemas se refinan mediante proxectos prácticos, o curso "Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects" vai máis aló das técnicas de aprendizaxe convencionais.
A túa capacidade para desenvolver, construír e mellorar aplicacións de IA aumentarase moito a medida que avances no curso.
14. Intelixencia artificial con Machine Learning, Deep Learning
O curso "Intelixencia artificial con Machine Learning, Deep Learning" serve de guía para ti durante a túa investigación.
Ofrece unha rica síntese de teoría e experiencia mentres explora os algoritmos e métodos fundamentais que impulsan a intelixencia artificial (IA) contemporánea.
Este curso combina Machine Learning (ML) con Deep Learning (DL) para proporcionarche as ferramentas que necesitas para navegar por entornos de datos complexos. A comprensión profunda de IA, ML e DL foméntase pola forma en que se organizan os módulos do curso.
Ao eliminar as capas de algoritmos, lévanche a través do razoamento detrás deles. Para garantir unha comprensión integral, as clases teóricas e as actividades prácticas están vinculadas entre si.
A túa capacidade para crear sistemas intelixentes que poidan aprender dos datos mellorará como resultado de traballar en proxectos do mundo real.
O atractivo da aprendizaxe automática (ML) e da aprendizaxe profunda (DL) é a súa capacidade para atopar patróns nos datos, unha habilidade fundamental que este curso desenvolve coidadosamente.
Ao guiarte polo labirinto das redes neuronais, o misterioso campo da aprendizaxe profunda farase máis accesible.
Ademais, ao aclarar os conceptos de aprendizaxe supervisada, non supervisada e de reforzo, o curso desmitifica o campo da aprendizaxe automática.
Con este curso, obterás unha comprensión práctica da preparación de datos, avaliación de modelos e enfoques de optimización, garantindo que entendes os principios.
A formación tamén aclara o proceso de construción, perfeccionamento e mellora de modelos para producir previsións precisas. As actividades empúxano a utilizar o aprendido, o que favorece o dominio e a comprensión.
15. Deep Learning AZ 2023
Explora o mundo das informacións baseadas en datos inscribindo-se no curso "Deep Learning AZ 2023". Este curso serve de faro, mostrando o camiño para ser competente na aprendizaxe profunda, unha rama esencial da intelixencia artificial.
Fai comprensible o difícil terreo da aprendizaxe profunda diseccionando redes neuronais cos seus compoñentes minuciosamente deseñados.
Aprenderás sobre o funcionamento das redes neuronais convolucionais e recorrentes a medida que avanzas nos cursos, o que che proporcionará unha comprensión sólida de como os ordenadores reciben e procesan datos complicados.
O curso tamén abrangue a aprendizaxe sen supervisión, introducindoche na ciencia e na arte de ensinar ás computadoras para atopar patróns en datos sen etiquetar.
O fundamento do curso é o seu compoñente práctico, que proporciona un medio para poñer en práctica os coñecementos académicos en situacións prácticas.
Traballarás en proxectos desafiantes que poñan a proba a túa capacidade para aplicar modelos de aprendizaxe profunda para afrontar problemas urxentes.
Estas tarefas son un terreo de xogo para mellorar as túas habilidades e asegurarte de comprender os fundamentos da aprendizaxe profunda, en lugar de só un exame.
Entender como usar Keras e TensorFlow, dúas ferramentas fundamentais para crear e perfeccionar modelos fiables de aprendizaxe profunda, é unha das principais conclusións do curso.
Ademais, explorarás o procesamento da linguaxe natural, que conducirá ao fascinante campo da interacción máquina-humano.
Co fin de garantir unha comprensión integral da aprendizaxe profunda, o curso tamén navega polo mar da aprendizaxe de reforzo.
Conclusión
Ao principio, clasificar a infinidade de cursos de IA accesibles aos novatos pode parecer unha tarefa abrumadora. Pero unha vez que comezas, o camiño para comprender os fundamentos da intelixencia artificial é sen dúbida emocionante.
Estes cursos coidadosamente deseñados ofrecen unha combinación de coñecemento académico e experiencia do mundo real para axudar aos principiantes a navegar polo complicado ámbito da intelixencia artificial.
As titorías interactivas e os proxectos prácticos que son o pilar da maioría dos cursos de iniciación crean un ambiente de aprendizaxe interesante.
Ademais de impartir os coñecementos necesarios, tamén fomentan a curiosidade e a sensación de éxito no alumnado.
A asistencia integral e os materiais ofrecidos nestes cursos actúan como unha forte plataforma de lanzamento, empurrando aos aspirantes a un futuro cheo de innovacións tecnolóxicas.
Deixe unha resposta