Learn Machine Learning PRO

Esta aplicación ha sido preparada para profesionales que aspiran a conocer la imagen completa del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Este tutorial satisface las necesidades de aprendizaje tanto de los principiantes como de los expertos, para ayudarlos a comprender los conceptos y la implementación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Para quién es este curso de aprendizaje automático:

Cualquiera interesado en el aprendizaje automático. Estudiantes que tengan al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que quieran comenzar a aprender Machine Learning.

Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quiera aprender más al respecto y explorar los diferentes campos del aprendizaje automático.

Cualquier persona que no se sienta tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarlo fácilmente en conjuntos de datos.

- Cualquier estudiante universitario que quiera comenzar una carrera en ciencia de datos.

- Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Machine Learning.

- Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y quiera convertirse en Data Scientist.

- Cualquier persona que desee crear valor agregado a su negocio mediante el uso de potentes herramientas de aprendizaje automático.

En esta aplicación aprenderás

- Por qué elegir Python para el aprendizaje automático

- Hoja de ruta de aprendizaje automático

- Aprenda Python 3 para el aprendizaje automático

- Aprende inteligencia artificial

- Introducción al aprendizaje automático

- Aprenda TensorFlow para el aprendizaje automático

- Aprende la guía de Pytorch

- Guía completa de Inteligencia Artificial

- Aprenda el aprendizaje profundo

- Guía completa de aprendizaje automático

- Proyectos y ejemplos de aprendizaje automático

- Tutoriales de Python 3

Aprenderemos en aprendizaje automático

- Conceptos

-Tipos de aprendizaje

-Aprendizaje supervisado

- Aprendizaje sin supervisión

- Preprocesamiento, análisis y visualización de datos

- Datos de entrenamiento y datos de prueba

- aplicaciones

- Regresión

- Algoritmos

- algoritmo de árbol de decisión

- Soporte de máquinas vectoriales (SVM)

- Bosque aleatorio

- Algoritmo de reducción dimensional

- algoritmos de impulso

Inteligencia artificial

- Introducción a la inteligencia artificial

- Sistemas inteligentes

- Agentes y entornos

- Algoritmos de búsqueda populares

- Sistemas de lógica difusa

- Procesamiento natural del lenguaje

- Sistemas expertos

- robótica

- Redes neuronales

También obtenga más información sobre el aprendizaje profundo, la red neuronal en detalle