Curso gratis de inteligencia artificial

La inteligencia artificial es una rama de la informática que se dedica al estudio y desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia, como el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático o el razonamiento lógico.

Esta tecnología se ha convertido en una herramienta indispensable para muchas áreas de la industria y el comercio, ya que permite automatizar tareas que requieren de un alto nivel de precisión y rapidez.

En los últimos años, el avance de la inteligencia artificial ha permitido crear sistemas cada vez más sofisticados, capaces de realizar tareas cada vez más complejas.

En este curso, aprenda más sobre cómo programar movimientos automatizados y aprendizaje automático. Esta es la ciencia de hacer que las computadoras funcionen sin ser programadas explícitamente.

 En este curso aprenderás varios aspectos:

• las técnicas de aprendizaje automático más efectivas.
• Implementarlos y practicarlos para trabajar.
• Los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para aplicar rápidamente estas técnicas a nuevos problemas.
• Algunas de las mejores prácticas de innovación de Silicon Valley en aprendizaje automático e IA.

 Este curso de introducción al aprendizaje automático y el reconocimiento de patrones estadísticos está escrito e impartido por la Universidad de Stanford.

Este curso está dirigido a todos los estudiantes y graduados de ingeniería, informática o programación que quieran aprender técnicas de aprendizaje automático.

También está destinado a profesionales del sector TIC que necesiten mejorar sus habilidades en el área de análisis de datos.

Estas técnicas son especialmente útiles para grandes cantidades de datos, ya que permiten crear procesos automatizados de extracción de información a partir de los datos.

Este curso se imparte en inglés y requiere un nivel intermedio de este idioma (ver Cursos de inglés gratuitos). No obstante, también cuenta con subtítulos en español y otros idiomas, para que puedas seguir las lecciones cómodamente.

No se requieren conocimientos previos. Todo lo que necesita es una computadora con una conexión a Internet estable para acceder a todo su contenido.

Los temas a tratar a lo largo del curso son:

1. Introducción.
2. Regresión lineal con una variable.
3. Repaso de álgebra lineal.
4. Regresión lineal con múltiples variables.
5. Tutorial de Octave/Matlab
6. Regresión logística.
7. Regularización.
8. Redes neuronales: Representación.
9. Redes neuronales: Aprendizaje.
10. Consejos para aplicar el aprendizaje automático.
11. Diseño de sistemas de aprendizaje automático.
12. Máquinas de vectores de soporte.
13. Aprendizaje sin supervisión.
14. Reducción de dimensionalidad.
15. Detección de anomalías.
16. Sistemas de recomendación.
17. Aprendizaje automático a gran escala.
18. Ejemplo de aplicación. Fotografía OCR.

Para acceder gratis recuerda usar la opcion de “auditar curso”.

Ve ahora al curso usando este enlace.