Comience su carrera como ingeniero de inteligencia artificial. Aprenda a ofrecer conocimientos empresariales a partir de big data mediante técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
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La inteligencia artificial (IA) está cambiando industrias enteras y está cambiando la forma en que las diferentes empresas utilizan los datos para tomar decisiones. Para seguir siendo competitivas, las organizaciones necesitan ingenieros de IA calificados, que utilicen métodos avanzados, como algoritmos de aprendizaje automático y redes neuronales profundas, para proporcionar inteligencia basada en datos a sus empresas. Este certificado profesional de 6 cursos está diseñado para equiparlo con las herramientas que necesita para tener éxito en su carrera como ingeniero de IA o ML.
Dominarás los conceptos básicos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, incluido el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado, utilizando lenguajes de programación como Python. Aplicará bibliotecas populares de aprendizaje automático y aprendizaje profundo como SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch y Tensorflow a problemas de la industria, incluido el reconocimiento de objetos, la visión por computadora, el procesamiento de imágenes y videos, el análisis de texto, el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los sistemas de recomendación. y otros tipos de filtros.
A través de proyectos prácticos, adquirirá habilidades esenciales en ciencia de datos a escala con algoritmos de aprendizaje automático en Big Data utilizando Apache Spark. Construirá, entrenará e implementará varios tipos de arquitecturas profundas, incluidas redes neuronales convolucionales, redes recurrentes y codificadores automáticos.
Además de recibir un certificado profesional de Coursera, también recibirás una marca digital de IBM que reconoce tu profesionalismo en el campo de la ingeniería en inteligencia artificial.
Un proyecto de aprendizaje práctico.
A lo largo del programa, creará un portafolio de proyectos que demuestre sus habilidades en los temas del curso. Los proyectos prácticos le brindarán conocimientos prácticos sobre bibliotecas de aprendizaje automático y marcos de aprendizaje profundo como SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch y Tensorflow. Además, completará un proyecto final en profundidad, donde aplicará sus habilidades de inteligencia artificial y redes neuronales a un desafío de la vida real y demostrará su capacidad para comunicar los resultados del proyecto.
