Inteligencia Artificial Moderna con Cero Código de Juan Gabriel Gomila Salas

Curso Inteligencia Artificial Moderna con Cero Código Udemy

Una de las mejores formas de mejorar tus habilidades profesionales es estudiando. Es por eso que a continuación te brindamos la posibilidad de descargar Inteligencia Artificial Moderna con Cero Código Udemy, uno de los mejores cursos para perfeccionar sus habilidades en Desarrollo.

Crea 5 proyectos prácticos y desata el poder de la IA para resolver problemas del mundo real de empresas sin programar.

Inteligencia Artificial Moderna con Cero Código

Información sobre el curso Udemy Inteligencia Artificial Moderna con Cero Código

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¿Qué incluye Inteligencia Artificial Moderna con Cero Código?

¿Quieres crear aplicaciones superpoderosas en inteligencia artificial (IA) pero no sabes cómo programar? ¿Estás intimidado por la IA y no sabes por dónde empezar? ¿O tal vez no tienes un título en ciencias de la computación o programación y quieres adentrarte en la inteligencia artificial? ¿Eres un aspirante a emprendedor que quiere maximizar los ingresos comerciales y reducir los costes con IA, pero no sabes cómo llegar allí de manera rápida y eficiente? Si la respuesta es sí a alguna de estas preguntas, ¡este curso es para ti! ¡La inteligencia artificial es uno de los principales campos tecnológicos en los que estar en este momento! La IA cambiará nuestras vidas de la misma manera que lo hizo la electricidad hace 100 años. La inteligencia artificial ha entrado con fuerza en finanzas, banca, salud, transporte y tecnología. El campo está repleto de oportunidades y perspectivas profesionales. Este curso resuelve un problema clave: hacer que la IA esté disponible para cualquier persona sin experiencia en programación o sin título en ciencias de la computación. El propósito de este curso es traerte el conocimiento de los aspectos clave de la IA moderna sin las matemáticas intimidantes y de una manera práctica, fácil y divertida. El curso te proporcionará experiencia práctica en el uso de conjuntos de datos del mundo real. En este curso, asumiremos que has sido contratado recientemente como consultor en una empresa emergente en la ciudad de San Francisco. El CEO te ha encomendado que apliques técnicas de IA de vanguardia en 5 proyectos diferentes. Solo hay una advertencia, el científico de datos clave de la compañía les abandonó para irse a otra empresa, tú no sabes cómo programar, y necesitas generar resultados rápidamente. De hecho, solo tienes una semana para resolver estos problemas clave de la empresa. Se te proporcionarán conjuntos de datos de todos estos departamentos y se te pedirá que realices las siguientes tareas: Proyecto #1: Desarrollar un modelo de inteligencia artificial para detectar las emociones de las personas utilizando Google Teachable Machines (Tecnología). Proyecto #2: Desarrollar un modelo de inteligencia artificial para detectar y clasificar enfermedades de tórax utilizando datos de radiografías del pecho con Google Teachable Machines (Medicina y Salud) Proyecto #3: Predecir la prima del seguro mediante características del cliente como la edad, el hábito de fumar y la ubicación geográfica mediante AWS AI AutoPilot (Negocios). Proyecto #4: Detectar enfermedades cardiovasculares con DataRobot AI (Medicina y Salud) Proyecto #5: Reconocer los tipos de alimentos y explorar la explicabilidad de la IA utilizando DataRobot AI (Tecnología). Además, veremos un tema muy importante: la Explicabilidad de la IA que da respuestas a la pregunta clave: ¿Cómo llega la IA a una predicción determinada? ¿Qué está pensando realmente el cerebro artificial? Los estudiantes ganaran con nosotros habilidad práctica sobre los fundamentos de la IA y los aplicarán a casos de estudio reales. Y es que nuestra metodología es 100% práctica y basada en crear y analizar 5 proyectos juntos, tendrás acceso a todo el material y transparencias del curso e incluso tendrás un certificado de haber completado del curso al final del mismo que podrás subir a Linkedin para mostrar tus nuevas habilidades en análisis de datos e IA. Con 30 días de garantía de devolución de tu dinero si el curso no te gusta, no tienes ningún riesgo así que no esperes más! ¡Apúntate hoy mismo al curso, y nos vemos en clase!

Requisitos necesarios:

No hay requisitos específicos

¿Qué aprenderás en Inteligencia Artificial Moderna con Cero Código?

Crear, entrenar e implementar modelos de IA para detectar las emociones de las personas con Google Teachable Machine Explicar la diferencia entre la tasa de aprendizaje, las épocas, el tamaño del lote, la precisión y la pérdida. Predecir la prima del seguro mediante rasgos distintivos del cliente como la edad, el hábito de fumar y la ubicación geográfica con AWS AI AutoPilot Crear, entrenar e implementar IA avanzada para detectar enfermedades cardiovasculares utilizando DataRobot AI Aprovechar el poder de la IA para reconocer los tipos de alimentos mediante la IA de DataRobot Desarrollar un modelo de inteligencia artificial para detectar y clasificar enfermedades del pecho utilizando datos de radiografías de tórax utilizando Google Teachable Machines Evaluar modelos de IA entrenados utilizando varios KPI, como la matriz de confusión, la precisión de clasificación y la tasa de error. Enumerar las diversas ventajas del aprendizaje por transferencia y saber cuándo aplicar correctamente la técnica para acelerar el proceso de entrenamiento. Comprender la teoría y la intuición detrás de las redes residuales, redes neuronales profundas de última generación que se adoptan ampliamente en los negocios y la atención médica. Aprender a entrenar múltiples modelos de IA basados ​​en XG-Boost, redes neuronales artificiales, clasificadores de bosque aleatorio y comparar su rendimiento en DataRobot Comprender el impacto del umbral del clasificador en la tasa de falsos positivos (Fallout) y la tasa de verdaderos positivos (Sensibilidad) Aprender a utilizar la herramienta AutoML de SageMaker Studio para crear, entrenar e implementar modelos de IA / Ml que requieren una experiencia de codificación casi nula. Diferenciar entre varios KPI de modelos de regresión como el R2 o coeficiente de determinación, error absoluto medio, error cuadrático medio y la raíz cuadrada del error cuadrático medio Crear, entrenar e implementar un algoritmo basado en XGBoost para realizar tareas de regresión con AWS SageMaker Autopilot Show more Show less

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Más datos sobre el docente a cargo: Juan Gabriel Gomila Salas

Licenciado en matemáticas, especializado en el análisis de datos para empresas de videojuegos con los lenguajes de programación R y Python; en Game Design para videojuegos de social casino; en el desarrollo de aplicaciones móviles para iOS y Android; así como desarrollador de videojuegos utilizando los motores Unreal Engine y Unity tanto para PC como para móvil desde el año 2011.

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