Contenido
- Aprendizaje automático de Stanford
- Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
- Matemáticas para el aprendizaje automático del Imperial College de Londres
- Aprendizaje automático avanzado de la Universidad Nacional de Investigación - Escuela Superior de Economía
- Especialización en aprendizaje profundo de Deeplearning.ai
- Aprendizaje automático con TensorFlow en Google Cloud Platform de Google Cloud
Para llevar:
Si quiere comenzar a aprender sobre máquinas, ¡estos cursos son un excelente lugar para comenzar!
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¿Quieres convertirte en un maestro de aprendizaje automático?
¡No todos! El aprendizaje automático está de moda en este momento, y es un campo que emerge rápidamente. Los expertos en aprendizaje automático y los roles de científicos de datos similares son muy solicitados. (Si prefiere la ciencia de datos en lugar de ML, consulte 6 Conceptos clave de ciencia de datos que puede dominar mediante el aprendizaje en línea).
Para ayudarlo a impulsar su carrera de aprendizaje automático, aquí hay algunos excelentes cursos y programas en línea que comenzarán a mostrarle el funcionamiento interno de ML.
Aprendizaje automático de Stanford
Este curso se ofrece en línea, para que los estudiantes puedan hacer sus propios horarios mientras aprenden sobre los aspectos básicos del aprendizaje automático. Obtenga una ventana al diseño de vehículos autónomos, tecnologías de reconocimiento de voz, búsqueda web automatizada y más de lo que el aprendizaje automático nos ha traído en los últimos años. También hay un componente en el Proyecto Genoma Humano, donde combinar la biología con el aprendizaje automático nos ha traído algunos avances sorprendentes en el manejo de datos.
Esta clase también le mostrará cómo el aprendizaje automático existe a nuestro alrededor. Desde el diagnóstico médico hasta los motores de recomendación, el aprendizaje automático y las redes neuronales ya son una gran parte de nuestras vidas. En muchos casos, no nos damos cuenta porque están ocultos detrás de escena. Iluminar muchos de los casos de uso actuales es una forma efectiva de ayudar a los principiantes a desarrollar el conocimiento de ML.
Sin errores, sin estrés: su guía paso a paso para crear software que cambie su vida sin destruir su vida
No puede mejorar sus habilidades de programación cuando a nadie le importa la calidad del software.
Además, este curso ofrece aprendizaje relacionado con la minería de datos, el reconocimiento de patrones y varios tipos de algoritmos de trabajo. Aprenda los conceptos básicos sobre el aprendizaje supervisado y no supervisado, así como la reducción de la dimensionalidad y otros problemas de dimensionalidad en la práctica del aprendizaje automático. Todo esto ayuda a prepararse para un papel real en la implementación y diseño de ML.
Los hechos:
- Concéntrese en el aprendizaje automático, los algoritmos de aprendizaje automático, las redes neuronales artificiales y la regresión logística.
- Curso individual
- Inscripción gratuita, con la opción de obtener un certificado por una tarifa
Duración: aproximadamente 55 horas para completar
Valoración: 4.9 de 5
Matemáticas para el aprendizaje automático del Imperial College de Londres
Estos cursos son una encuesta de aprendizaje automático de alto nivel que promete iluminar al estudiante sobre algunos de los funcionamientos internos de las redes neuronales y tecnologías similares.
Esta especialización se trata de cómo tomar las matemáticas detrás del aprendizaje automático y crear un puente hacia las tecnologías de capacitación práctica que lo ayudarán a dominar el desarrollo de los tipos de trabajo que implica el aprendizaje automático.
El cálculo multivariante, la reducción de dimensionalidad y varios componentes ayudan a los estudiantes a ser competentes en estos componentes esenciales. El curso requiere cierto conocimiento de Python como lenguaje de programación y una comprensión básica de las matemáticas utilizadas en el aprendizaje automático, incluido el álgebra lineal.
Los hechos:
- Enfoque en álgebra lineal, cálculo multivariable, análisis de componentes principales (PCA) y valores y vectores propios.
- 3 cursos en esta especialización
- Inscripción gratuita, con la opción de obtener un certificado por una tarifa
Duración: aproximadamente 2 meses para completar (a las 12 horas sugeridas por semana)
Valoración: 4.5 de 5
Aprendizaje automático avanzado de la Universidad Nacional de Investigación - Escuela Superior de Economía
Esta especialización en línea de nivel avanzado acerca a los estudiantes al dominio de prácticas avanzadas como el aprendizaje profundo y el aprendizaje de refuerzo.
El trabajo del curso cubrirá varios tipos de metas y objetivos de aprendizaje automático, por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural, así como la visión por computadora, y cómo las arquitecturas como las redes neuronales convolucionales contribuyen a los avances en el procesamiento de imágenes. Los métodos bayesianos también serán tratados en este curso donde los científicos del CERN y los expertos en aprendizaje automático de Kaggle brindan ejemplos prácticos de implementación del aprendizaje automático en el mundo real.
Esta especialización se presenta como un programa que permite a los estudiantes comenzar a aplicar la experiencia de aprendizaje automático en la empresa. Eso incluye ser capaz de generar una mejor lluvia de ideas sobre los usos precisos del aprendizaje automático empresarial y descubrir desafíos y obstáculos en las implementaciones del mundo real.
Este tipo de especialización práctica es inherentemente importante en el empleo profesional más adelante, por lo que esta es una excelente opción para que los estudiantes de autoaprendizaje realicen en casa. Ser capaz de identificar, como dicen los escritores del curso, las "advertencias" del aprendizaje automático hace que una carrera profesional sea indispensable en un equipo de diseño o en una función de asesoramiento. El aprendizaje automático es nuevo, y las empresas todavía se están ajustando y aprendiendo la mejor manera de aplicar estas tecnologías de alto nivel. (O, si su interés radica en el desarrollo de software, consulte 6 Conceptos de desarrollo de software que puede aprender a través de cursos en línea).
Los hechos:
- Concéntrese en el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, la ciencia de datos, los métodos bayesianos, el aprendizaje por refuerzo, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
- 7 cursos en esta especialización
- Inscripción gratuita, con la opción de obtener un certificado por una tarifa
Duración: aproximadamente 8 a 10 meses para completar
Valoración: 4.5 de 5
Especialización en aprendizaje profundo de Deeplearning.ai
Aquí hay una especialización de aprendizaje profundo que representa una opción de clase de aprendizaje automático de nivel intermedio.
Estos cursos se centran en el aprendizaje profundo y su relación con las redes neuronales. El trabajo del curso incluirá varios tipos de estructuras, como redes neuronales convolucionales, LSTM, redes neuronales recurrentes y más. El curso también mostrará cómo se aplican a diversas industrias, incluida la atención médica, el procesamiento del lenguaje natural y la fabricación. Verá algunos de los conceptos básicos de las tecnologías de conducción autónoma en el trabajo y utilizará Python y TensorFlow para comenzar a desarrollar el conocimiento de los modelos de aprendizaje automático. Todo esto ofrece una base sólida para profundizar en cómo ML está redefiniendo la automatización en nuestro mundo.
Los hechos:
- Centrarse en el aprendizaje profundo, redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales y TensorFlow
- 5 cursos en esta especialización
- Inscripción gratuita, con la opción de obtener un certificado por una tarifa
Duración: aproximadamente 3 meses para completar (a las 11 horas sugeridas por semana)
Valoración: 4.9 de 5
Aprendizaje automático con TensorFlow en Google Cloud Platform de Google Cloud
Estos cursos se especializan en algunas de las tecnologías principales más comunes utilizadas para implementar el aprendizaje automático en la empresa actual.
Aquí, los educadores buscan presentar el aprendizaje automático a los estudiantes de una manera profunda y analizar casos de uso específicos. Esta especialización responderá preguntas sobre la popularidad de las redes neuronales, así como los modelos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados, el descenso de gradiente y los conjuntos de datos de prueba y entrenamiento.
Esta especialización se centra en el uso de TensorFlow y un tipo específico de modelo de nube basado en las ofertas de Google a medida que los estudiantes obtienen experiencia práctica con IA y aprendizaje automático.
Los hechos:
- Concéntrese en el aprendizaje automático, TensorFlow, la computación en la nube y la ingeniería de características
- 5 cursos en esta especialización
- Inscripción gratuita, con la opción de obtener un certificado por una tarifa
Duración: aproximadamente 1 mes para completar (a las 15 horas sugeridas por semana)
Valoración: 4.6 de 5
Utilice cualquiera de estos cursos en línea disponibles para comenzar a aprender sobre máquinas y trabaje hacia una carrera gratificante en un puesto de alta tecnología.