Curso online – especialización profesional certificada en aprendizaje automático: Algoritmos del mundo real del Instituto de Inteligencia Artificial de Alberta

Una introducción al aprendizaje automático práctico

Curso 1 • 6 horas • 4,7 (737 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• Este curso está dirigido a profesionales que han oído hablar del aprendizaje automático y desean aplicarlo en el análisis y la automatización de datos.
• Ya sea en finanzas, medicina, ingeniería, negocios u otros campos, este curso le presentará la definición de problemas y la preparación de datos en un proyecto de aprendizaje automático.
• Al final del curso, podrá definir un problema de aprendizaje automático utilizando dos enfoques.
• Aprenderá a revisar los recursos de datos disponibles e identificar posibles aplicaciones del aprendizaje automático.
• Aprenderá a tomar una necesidad empresarial y convertirla en una aplicación de aprendizaje automático.
• También preparará datos para aplicaciones efectivas de aprendizaje automático.

Algoritmos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado de un extremo a otro

Curso 2 • 9 horas • 4,7 (411 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• Este curso lo llevará a comprender los conceptos básicos de un proyecto de aprendizaje automático.
• Los estudiantes comprenderán y aplicarán técnicas de aprendizaje supervisado a un estudio de caso real para analizar escenarios comerciales.
• Los estudiantes también adquirirán habilidades para discernir las implicaciones prácticas de varios pasos de preparación de datos.
• Para tener éxito, debes tener al menos un nivel básico de conocimientos de programación en Python.
• Debe tener conocimientos básicos de álgebra lineal y estadística.

Datos para el aprendizaje automático

Curso 3 • 11 horas • 4,4 (97 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• Este curso trata sobre los datos y su importancia para el éxito de su modelo de aprendizaje práctico.
• La finalización de este curso brindará a los estudiantes las habilidades para:
• Comprender los elementos críticos de los datos en la fase de aprendizaje, formación y activación.
• Comprender los sesgos y las fuentes de datos.
• Aplicar técnicas para mejorar la generalidad de su modelo.
• Explique las consecuencias del sobreajuste e identifique los pasos para minimizar los problemas.
• Implementar medidas apropiadas de prueba y verificación.
• Demuestre cómo puede mejorar la precisión de su modelo con ingeniería de funciones detallada.
• Investigue el efecto de los parámetros del algoritmo sobre la solidez del modelo.
• Para tener éxito en este curso, debes tener al menos un nivel básico de conocimiento en programación Python.
• Debe tener conocimientos básicos de álgebra lineal y estadística.

Habilidades que ganarás

• Categoría: Programación de computadoras
• Categoría: programación en Python
• Categoría: aprendizaje automático
• Categoría: Análisis estadístico
• Categoría: Álgebra lineal

Optimización del rendimiento del aprendizaje automático

Curso 4 • 11 horas • 4,4 (48 valoraciones)

Detalles del curso

¿Qué aprenderás?

• Este curso resume todo lo que aprendió en la pasantía práctica de aprendizaje automático.
• Ahora pasará por un proyecto completo de aprendizaje automático para preparar una hoja de ruta de mantenimiento del aprendizaje automático.
• Comprender y analizar cómo lidiar con los datos cambiantes.
• También identificará e interpretará posibles impactos no deseados en su proyecto.
• Comprenda y defina reglas para operar y mantener su modelo.
• Al final de este curso, tendrá todas las herramientas y la comprensión que necesita para implementar un proyecto de aprendizaje automático.

Requisitos adicionales

• Para tener éxito, debes tener al menos un nivel básico de conocimientos de programación en Python.
• Debe tener conocimientos básicos de álgebra lineal y estadística.

final

Este es el último curso de especialización en Aprendizaje automático práctico ofrecido por Coursera y el Alberta Machine Intelligence Institute (Ame).