La ciencia de datos y el aprendizaje automático se están abriendo camino en casi todos los sectores. La demanda de científicos de datos, ingenieros y expertos en visualización altamente cualificados apenas puede satisfacerse. - también en. Si estás pensando en afianzarte en el campo de los datos y la IA, abordar proyectos apasionantes basados en datos, trabajar en casos de uso interesantes y explorar nuevas tecnologías, este es el lugar adecuado para ti. No importa si acabas de empezar conceptos básicos de ML y trabajar con datos, o puede desarrollar su Experiencia te gustaría ampliar tus conocimientos sobre determinados temas: Aquí puedes encontrar nuestros 10 mejores cursos de Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos. Te ofrecemos una visión general de la enorme variedad de contenidos de aprendizaje online, ordenados de principiante a experto. Y lo mejor de todo: Nuestros 10 mejores contenidos de aprendizaje sólo te cuestan una cosa: la capacidad de pensar. ¡Feliz aprendizaje!
Descargo de responsabilidad: El contenido de los cursos universitarios es de libre acceso, por lo general incluso en diferentes plataformas: Como vídeos, diapositivas o, por ejemplo, cursos de Coursera.
Inhaltsverzeichnis
Rango 10 - Elementos de la IA
La Universidad de Helsinki y la empresa Reaktor han organizado un curso para desmitificar la IA. Con contenido reducido y fácil de entender el curso Elementos de IA presenta los fundamentos del aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo y las redes neuronales, así como sus aplicaciones. El curso sirve de sólida introducción y es especialmente adecuado para para principiantes en el campo de los datos y la IA. En la primera parte, "Introducción a la IA", no se requieren conocimientos de programación. La segunda parte, "Building AI", requiere conocimientos básicos de programación en Python para que puedas empezar a desarrollar tu primera aplicación de aprendizaje automático y aprender los métodos en la práctica.
Rango 9 - Ciencia de datos aplicada con Python
Aquellos que deseen especializarse específicamente en Ciencia de Datos y ya dispongan de buenos conocimientos de Python Aprenderá a utilizar en la práctica la estadística, el aprendizaje automático, la visualización, el análisis de textos y el análisis de redes sociales. El curso se basa en populares conjuntos de herramientas de Python como pandas, matplotlib, scikit-learn y nltk. El curso consta de 5 partes, en las que se enseña a realizar diversas tareas de ciencia de datos en Python. Para Principiantes en el campo de la Ciencia de Datos el curso es óptimo, porque aquí "Práctico" y podrá adquirir rápidamente su primera experiencia con la ayuda de sus propias implementaciones.
Rango 8 - Aprendizaje automático en Stanford
El curso "Machine Learning by Stanford" es probablemente uno de los cursos más populares sobre ML. El curso está impartido por el antiguo responsable de Google Brain y fundador de la plataforma de aprendizaje online Coursera y ofrece una completa introducción a los métodos de regresión logística, ML y aprendizaje profundo. A través de numerosos ejemplos, Andrew Ng enseña las mejores prácticas y métodos para implementar el aprendizaje automático en diversos dominios. El curso es Adecuado para interesados con conocimientos generales de programación y estadística. Pero cuidado: No es para principiantes absolutos - un poco de matemáticas y conocimientos previos de programación deben ser traídos.
Rango 7 - Stanford CS229
Ahora toca entrar en materia: Los que tengan formación matemática se darán cuenta de que algunos cursos no cubren completamente los conceptos que hay detrás del ML. Este curso es diferente. En Stanford CS229 aprenderás Muchos algoritmos conocidos y el conceptos matemáticos subyacentes y conocerás a fondo cómo funciona el ML hasta el último detalle. Muchas cosas pueden resultar difíciles de entender al principio, pero merece la pena: si tienes un conocimiento sofisticado sobre cómo funcionan las diferentes tecnologías de ML, puede utilizar sus conocimientos de forma infalible al final y desarrollar buenos modelos de ML.
Lugar 6 - MIT 6.S191 Introducción al aprendizaje profundo
Deep Learning Dive: Si quieres profundizar en el tema del Deep Learning y aprender más sobre la enorme cantidad de casos de uso potenciales, como la conducción autónoma, la PNL, la visión por ordenador y mucho más, este es el lugar adecuado. El curso trata Aplicaciones prácticas del aprendizaje profundo y explica en detalle cómo funcionan las redes neuronales, el aprendizaje reforzado y los transformadores. Quienes ya conozcan los fundamentos del ML y tengan su Profundizar en los conocimientos desea asistir, debe inscribirse directamente. Todas las conferencias están también disponibles en Youtube.
5º puesto - Redes neuronales para la PNL CMU CS 11-747
Los expertos en PNL y las partes interesadas toman nota: Las redes neuronales ofrecen potentes herramientas para modelar el lenguaje. Este curso muestra cómo pueden aplicarse las redes neuronales a problemas de procesamiento del lenguaje natural para entusiastas avanzados del ML. El contenido didáctico abarca técnicas útiles en la creación de modelos de redes neuronales como el tratamiento de frases de diferente longitud y estructura, la gestión de grandes cantidades de datos, el aprendizaje semiautónomo y no supervisado, así como la predicción estructurada y el aprendizaje multilingüe.. Para cualquier persona interesada específicamente en la PNLeste curso es imprescindible
Lugar 4 - Stanford CS321n
La visión por ordenador se ha convertido en omnipresente en nuestra sociedad, con aplicaciones en muchos campos: búsqueda, comprensión de imágenes, aplicaciones, cartografía, medicina, drones y coches autoconducidos: la visión por ordenador se utiliza en todas partes. En el centro de muchas de estas aplicaciones se encuentran tareas de reconocimiento visual tales como Clasificación de imágeneslocalización y reconocimiento. Los recientes avances en redes neuronales (también conocidas como "aprendizaje profundo") han mejorado enormemente el rendimiento de estos sistemas de reconocimiento visual de última generación. Este curso es una inmersión profunda en los detalles de las arquitecturas de aprendizaje profundo con un enfoque en la Aprender modelos integrales para estas tareas, especialmente la clasificación de imágenes. Impartido por el prestigioso experto en visión por computador Dr. Fei-Fei Li, este curso proporciona una buena base para todos los futuros expertos en visión por computador.
3er puesto - Deep Learning Intro CSC 321 Universidad de Toronto
Dado que las redes neuronales han tenido mucho éxito en la práctica últimamente, merece la pena ocuparse de ellas si ya se está familiarizado con los conceptos básicos del ML. El curso le ofrece una breve introducción a las Aplicación práctica de las redes neuronales. Han ganado popularidad rápidamente en los últimos años y ahora son el núcleo de los sistemas de producción de grandes empresas tecnológicas como Google, Apple y Facebook. Quien quiera un Resumen de las ideas básicas y los últimos avances en el campo de las redes neuronales debería echar un vistazo aquí.
Lugar 2 - CS 228 Modelos gráficos probabilísticos
Los modelos gráficos probalísticos son un potente marco para representar dominios complejos mediante distribuciones de probabilidad y tienen numerosas aplicaciones en el aprendizaje automático, la visión por ordenador y la PNL. El curso abarca los principios de Redes bayesianas, modelos de interferencia y la estimación y estructura de modelos gráficos. Este curso es adecuado para estudiantes avanzados en el campo del ML, así como en estadística y imparte interesantes conocimientos avanzados de ML. ¿Qué son los modelos gráficos probalísticos? No es tan fácil de explicar: ¡investiga un poco!
Lugar 1 - Especialización en aprendizaje automático por Andrew Ng
¿El número uno? Cuando se trata de aprendizaje automático, Andrew Ng es uno de los pioneros en la enseñanza. Con más de 40.000 participantes, este curso es una de las piezas didácticas más famosas para principiantes en el campo del ML y la Ciencia de Datos. Andrew Ng muestra cómo crear, entrenar y optimizar modelos de ML con muchas buenas prácticas y valiosos consejos prácticos. Como versión actualizada de su anterior curso de ML, esta especialización ofrece un contenido bueno y fácil de entender para cualquiera que quiera tomarse en serio el ML y la Ciencia de Datos.
0 comentarios