Google ofrece cursos gratuitos sobre Inteligencia Artificial
Google ha lanzado una serie de cursos gratuitos de Machine Learning diseñados para cualquier persona interesada en aprender sobre Inteligencia Artificial, incluso para aquellos sin experiencia previa.
Estos programas de capacitación abarcan una amplia gama de conceptos y aplicaciones dentro de la Inteligencia Artificial, desde niveles básicos hasta avanzados. Además, la plataforma es intuitiva y moderna, con diversos ejercicios prácticos y útiles guías.
El objetivo es proporcionar herramientas que permitan a los alumnos convertirse en desarrolladores certificados por Google.
Introducción al Aprendizaje Automático
Uno de los cursos disponibles es la “Introducción al aprendizaje automático”. Aquí, los participantes aprenderán los diversos tipos de aprendizajes automatizados, así como los conceptos de aprendizaje supervisado.
Podrán entender cómo el aprendizaje automático (AA) aborda problemas de una manera diferente a los enfoques tradicionales. Este curso tiene una duración de 20 minutos.
Curso Intensivo de Aprendizaje Automático
El “Curso intensivo de aprendizaje automático” es una introducción rápida y práctica al aprendizaje automático de Google. Incluye lecciones en video, casos de éxito y ejercicios prácticos.
Este curso dura aproximadamente 15 horas y está diseñado para brindar una comprensión más profunda del aprendizaje automático.
Enmarcado de Problemas del Aprendizaje Automático
El curso “Introducción al enmarcado de problemas del aprendizaje automático” te enseña a identificar si el aprendizaje automático es una buena solución para un problema específico. Aprenderás a enmarcar problemas, elegir modelos adecuados y definir métricas de éxito.
Este curso, que dura 45 minutos, es esencial para comprender la elección del modelo correcto y la medición de su éxito.
Preparación de Datos y Ingeniería de Atributos
En el curso “Preparación de datos e ingeniería de atributos en AA”, los alumnos aprenderán sobre el impacto de la calidad y el tamaño de los datos en los algoritmos de aprendizaje automático. Se abordarán temas como la transformación y recopilación de datos.
El curso tiene una duración de 175 minutos y ofrece una comprensión completa de cómo manejar datos numéricos y categóricos, así como las consideraciones para conjuntos de datos no equilibrados.
Pruebas y Depuración en Aprendizaje Automático
El curso “Pruebas y depuración en aprendizaje automático” se enfoca en validar datos y depurar modelos para garantizar su correcto funcionamiento. Además, enseña a implementar pruebas que simplifiquen este proceso.
Durante 4 horas, los participantes aprenderán a optimizar modelos y supervisar métricas durante todo el ciclo de desarrollo y producción.
Bosques de Decisión
El curso sobre “Bosques de decisión” explica los árboles y bosques de decisión, discutirá cómo estos modelos hacen predicciones y sus limitaciones. También aprenderás sobre bosques aleatorios y boosting del gradiente.
Este curso te tomará 2.5 horas y te permitirá desarrollar una estrategia para usar los bosques de decisión de manera efectiva.
Sistemas de Recomendación
Los “Sistemas de recomendación” son otro aspecto cubierto por los cursos de Google. Este curso te ayudará a entender la generación de candidatos, la puntuación y la reclasificación. Usarás TensorFlow para desarrollar dos modelos de recomendación diferentes.
Con una duración de 4 horas, este curso profundiza en técnicas esenciales para construir sistemas de recomendación eficaces.
Agrupación en Clústeres y GANs
El curso “Agrupación en clústeres” se centra en preparar datos, definir similitudes y usar el algoritmo k-means para agrupar datos. También evaluará la calidad del agrupamiento y comparará medidas de similitud supervisadas y no supervisadas.
El curso dura 4 horas y proporciona las herramientas necesarias para llevar a cabo agrupación en clústeres de manera eficiente.
Redes Generativas Adversarias (GAN)
Otro curso notable incluye las “Redes generativas adversarias” (GAN). Aquí aprenderás las diferencias entre modelos generativos y discriminativos, así como las funciones del generador y el discriminador en un sistema GAN.
Este curso te llevará a través de 4 horas de contenido para comprender y aplicar GAN de manera efectiva usando la biblioteca TF GAN.
Cómo inscribirse en los cursos gratuitos de Google
Para inscribirse en estos cursos, sigue los siguientes pasos:
1. Accede a la página oficial de Machine Learning.
2. Elige el programa de tu preferencia entre los Cursos básicos y los Cursos avanzados.
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