Learn Machine Learning & AI

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Información de la aplicación

El curso «Aprende Aprendizaje Automático e IA» es una guía estructurada que te lleva desde la comprensión del aprendizaje automático hasta la comprensión de los algoritmos que sustentan la inteligencia artificial moderna, mediante lecciones breves que puedes leer en tu teléfono.

No se requiere experiencia previa en IA. Si dominas el álgebra básica y tienes conocimientos básicos de Python, puedes seguir este curso.

¿QUÉ APRENDERÁS?

Fundamentos del Aprendizaje Automático
Qué es el aprendizaje automático, en qué se diferencia de la programación tradicional, el flujo de trabajo del aprendizaje automático, los datos de entrenamiento y prueba, el sobreajuste, el subajuste, el sesgo y la varianza, y cómo se evalúan los modelos.

Aprendizaje Supervisado
Regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, bosques aleatorios, máquinas de vectores de soporte, k vecinos más cercanos y Naive Bayes, con la intuición que hay detrás de cada uno y sus aplicaciones prácticas.

Aprendizaje No Supervisado
Agrupamiento K-means, agrupamiento jerárquico, reducción de dimensionalidad, análisis de componentes principales y detección de anomalías.

Aprendizaje profundo y redes neuronales
Perceptrones, funciones de activación, retropropagación, redes neuronales convolucionales para imágenes, redes recurrentes y LSTM para secuencias, e introducción a los transformadores.

Aprendizaje por refuerzo
Agentes, entornos, recompensas, aprendizaje Q y métodos basados ​​en políticas explicados sin matemáticas complejas.

Procesamiento del lenguaje natural
Tokenización, incrustaciones, análisis de sentimientos y cómo se construyen grandes modelos de lenguaje a partir de estas ideas.

Herramientas y bibliotecas
Cómo integrar Python, TensorFlow, Keras, scikit-learn, NumPy y Pandas en un flujo de trabajo real de aprendizaje automático.

Aprendizaje automático aplicado
Cómo se utilizan estos métodos en la atención médica, las finanzas, los sistemas de recomendación, la detección de fraude, la visión artificial y la predicción.

DISeñado para aprender en el móvil

Lecciones cortas. Cada tema se divide en secciones que puedes completar en pocos minutos, para que puedas avanzar en tus ratos libres en lugar de esperar a una noche libre.

Primero el lenguaje claro, después las matemáticas. Cada algoritmo se explica con palabras antes de que aparezca cualquier notación, para que comprendas su funcionamiento antes de ver cómo está escrito.

Busca en todo el curso para que puedas encontrar un término en cuanto lo veas en un artículo o una clase.

Marcadores y reanudación para que puedas continuar con un tema extenso aunque lo interrumpas.

Actualización constante a medida que avanza el campo.

¿PARA QUIÉN ES ESTA APLICACIÓN?

Estudiantes de cursos de aprendizaje automático, inteligencia artificial o ciencia de datos que necesitan una segunda explicación cuando no hayan comprendido la clase.

Desarrolladores de software que se están especializando en ingeniería de aprendizaje automático o ciencia de datos.

Candidatos que se preparan para entrevistas de aprendizaje automático y ciencia de datos, donde las preguntas aún se centran principalmente en los fundamentos.

Analistas y profesionales que necesitan comprender qué hace realmente un sistema de IA en su sector.

Cualquier persona interesada en cómo funciona la inteligencia artificial en los productos que utiliza a diario.

¿POR QUÉ APRENDER APRENDIZAJE AUTOMÁTICO AHORA?

El aprendizaje automático ha dejado de ser una habilidad especializada y se ha convertido en un requisito básico para el trabajo técnico. Comprender cómo se entrenan los modelos, por qué fallan y qué pueden y no pueden hacer es útil hoy en día en casi cualquier puesto técnico, y cada vez más en puestos no técnicos.

Este curso te brinda ese conocimiento en un formato que realmente podrás completar: lecciones cortas, lenguaje claro, sin interrupciones de video y sin necesidad de cuenta.

Comienza tu primera lección hoy mismo.

¿Tienes preguntas, correcciones o algún tema que te gustaría que se añadiera? Escríbenos a [e-mail]; actualizamos la aplicación según las sugerencias de los estudiantes.

Valoraciones y reseñas

En proceso

It's really good

Great. Quite complete and concise.